Photoplethysmogramm

Ein Photoplethysmogramm (PPG) ist ein optisch gewonnenes Plethysmogramm, mit dem sich Veränderungen des Blutvolumens im mikrovaskulären Gewebebett erfassen lassen.[1][2] Ein PPG wird häufig mithilfe eines Pulsoximeters gewonnen, das die Haut beleuchtet und Veränderungen der Lichtabsorption misst.[3] Ein herkömmliches Pulsoximeter überwacht die Durchblutung der Haut und dem darunter liegenden Gewebe.

Mit jedem Herzzyklus pumpt das Herz Blut in die Peripherie. Obwohl dieser Druckpuls beim Erreichen der Haut etwas abgeschwächt wird, reicht er aus, um die Arterien und Arteriolen im Unterhautgewebe zu dehnen. Wird das Pulsoximeter ohne Druck auf die Haut angelegt, ist auch vom Venenplexus ein Druckpuls als kleiner sekundärer Peak sichtbar.

Die durch den Druckimpuls hervorgerufene Volumenänderung wird erfasst, indem die Haut mit dem Licht einer Leuchtdiode (LED) beleuchtet und anschließend die Menge des entweder transmittierten oder reflektierten Lichts an einer Fotodiode gemessen wird.[4] Jeder Herzzyklus erscheint als Peak, wie in der Abbildung dargestellt. Da die Hautdurchblutung durch zahlreiche andere physiologische Systeme beeinflusst werden kann, lässt sich das PPG auch zur Überwachung der Atmung, von Hypovolämie und anderen Kreislaufzuständen einsetzen.[5] Darüber hinaus unterscheidet sich die Form der PPG-Wellenform von Person zu Person und variiert je nach Ort und Art der Anbringung des Pulsoximeters.

Obwohl PPG-Sensoren in einer Reihe von kommerziellen (insbesondere in tragbaren Geräten wie Smartwatches und Fitness-Trackern)[6] und klinischen Anwendungen weit verbreitet sind, sind die genauen Mechanismen, die die Form der PPG-Wellenform bestimmen, noch nicht vollständig verstanden.[7]

Messstellen für PPG

Obwohl Pulsoximeter häufig als medizinische Geräte verwendet werden, wird das von ihnen aufgezeichnete PPG-Signal selten angezeigt und üblicherweise nur zur Bestimmung der Blutsauerstoffsättigung und der Herzfrequenz verwendet.[2] Das PPG kann durch Transmissionsabsorption (wie an der Fingerspitze) oder Reflexion (wie an der Stirn) gewonnen werden.[2]

Im ambulanten Bereich werden Pulsoximeter üblicherweise am Finger getragen. Bei Schock, Unterkühlung usw. kann die Durchblutung der Peripherie jedoch reduziert sein, was zu einem PPG-Wert ohne erkennbaren Herzpuls führt.[8] In diesem Fall kann ein PPG-Signal mit einem Pulsoximeter am Kopf erfasst werden, wobei Ohr, Nasenscheidewand und Stirn die gängigsten Messpunkte sind. PPG kann auch für die Multi-Site-Photoplethysmographie (MPPG) konfiguriert werden, z. B. durch simultane Messungen an den rechten und linken Ohrläppchen, Zeigefingern und Großzehen. Dies eröffnet weitere Möglichkeiten zur Beurteilung von Patienten mit Verdacht auf periphere arterielle Verschlusskrankheit, autonome Dysfunktion, Endotheldysfunktion und arterielle Steifigkeit. MPPG bietet zudem erhebliches Potenzial für Data-Mining, z. B. mittels Deep Learning, sowie für eine Reihe weiterer innovativer Pulswellenanalyseverfahren.[9][10][11][12]

Bewegungsartefakte sind oft ein begrenzender Faktor, der genaue Messwerte während körperlicher Betätigung und im Alltag verhindert.[7]

Anwendungsgebiete

Überwachung von Herzfrequenz und Herzzyklus

Da die Haut so gut durchblutet ist, lässt sich die pulsatile Komponente des Herzzyklus relativ leicht erfassen. Die Offset­komponente des Signals ist auf die Absorption des Hautgewebes zurückzuführen, während die Wechsel­komponente direkt auf die durch den Druckpuls des Herzzyklus verursachte Blutvolumenänderung in der Haut zurückzuführen ist.

Die Amplitude der Wechselkomponente des Photoplethysmogramms ist proportional zum Pulsdruck, der Differenz zwischen systolischem und diastolischem Blutdruck in den Arterien. Wie in der Abbildung mit ventrikulären Extrasystolen (VES) zu sehen ist, führt der PPG-Puls für den Herzzyklus mit VES zu einer geringeren Blutdruckamplitude und einem niedrigeren PPG-Wert. Ventrikuläre Tachykardie und Kammerflimmern können ebenfalls erfasst werden.[13]

Überwachung der Atmung

Die Atmung beeinflusst den Herzzyklus durch die Veränderung des intrapleuralen Drucks, also des Drucks zwischen Brustwand und Lunge. Da das Herz in der Brusthöhle zwischen den Lungen liegt, beeinflusst der Partialdruck beim Ein- und Ausatmen maßgeblich den Druck auf die Hohlvene und die Füllung des rechten Vorhofs.

Während der Inspiration sinkt der intrapleurale Druck um bis zu 4 mmHg, wodurch sich der rechte Vorhof ausdehnt. Dies ermöglicht eine schnellere Füllung aus der Hohlvene, erhöht die ventrikuläre Vorlast, verringert aber das Schlagvolumen. Umgekehrt wird das Herz während der Exspiration komprimiert, was die Herzleistung verringert und das Schlagvolumen erhöht. Mit zunehmender Atemfrequenz und -tiefe steigt der venöse Rückfluss und damit das Herzzeitvolumen.[15]

Zahlreiche Forschungsarbeiten konzentrierten sich auf die Schätzung der Atemfrequenz anhand des Photoplethysmogramms[16] sowie auf detailliertere Atemparameter wie die Inspirationszeit.[17]

Überwachung der Narkosetiefe

Anästhesisten müssen oft subjektiv beurteilen, ob ein Patient für eine Operation ausreichend anästhesiert ist. Wie in der Abbildung dargestellt, kann bei unzureichender Anästhesie die Reaktion des sympathischen Nervensystems auf einen Schnitt eine unmittelbare Veränderung der PPG-Amplitude hervorrufen.[14]

Überwachung von Hypo- und Hypervolämie

Shamir, Eidelman et al. untersuchten die Wechselwirkung zwischen Inspiration und der Entnahme von 10 % des Blutvolumens eines Patienten für die Blutbank vor einer Operation.[18] Sie stellten fest, dass Blutverluste sowohl mittels Photoplethysmogramm eines Pulsoximeters als auch über einen arteriellen Katheter nachgewiesen werden konnten. Bei den Patienten zeigte sich eine Abnahme der Herzpulsamplitude aufgrund der reduzierten kardialen Vorlast während der Ausatmung, wenn das Herz komprimiert wird.

Blutdrucküberwachung

PPG ermöglicht auch nicht-invasive Blutdruckmessungen. Die am Handgelenk erfassten PPG-Signale bieten eine große Chance für Smartwatches und andere Wearables.[19] Es wurden verschiedene Ansätze untersucht blutdruckabhängige Verlaufsdaten, die mit der PPG zusammenhängen, darunter die Pulstransitzeit (PTT), die Pulsankunftszeit (PAT), die Pulswellengeschwindigkeit (PWV) und die Pulswellenanalyse (PWA) für die Blutdruckbestimmung zu verwenden. Diese Parameter korrelieren mit dem Blutdruck und können mithilfe geeigneter Algorithmen in Blutdruckwerte umgerechnet werden. Die Anwendung dieser Methoden auf am Handgelenk getragene Wearables ist jedoch schwierig, da die meisten zwei Geräte benötigen, um die Parameter in einem bestimmten Abstand zu messen.[19] Folglich hat sich die Pulswellenanalyse (PWA) als gängigste Methode zur manschettenlosen Blutdruckmessung mittels PPG-Signalen am Handgelenk etabliert. Dieses Verfahren beinhaltet die Extraktion von Merkmalen aus der PPG-Wellenform und das Training von Modellen des maschinellen Lernens, wie z. B. linearer Regression, Support-Vektor-Maschinen oder neuronalen Netzen, zur Blutdruckschätzung.[19]

Fernphotoplethysmographie

Konventionelle Bildgebung

Während die Photoplethysmographie üblicherweise einen Kontakt mit der menschlichen Haut erfordert (z. B. Ohr, Finger), ermöglicht die berührungslose Photoplethysmographie die Bestimmung physiologischer Prozesse wie der Durchblutung. Dies wird durch die Analyse subtiler, kurzzeitiger Veränderungen der Hautfarbe erreicht, die für das menschliche Auge nicht wahrnehmbar sind.[20][21] Die kamerabasierte Messung der Sauerstoffsättigung im Blut (Sauerstoffkonzentration) bietet eine berührungslose Alternative zur herkömmlichen Photoplethysmographie. Sie kann beispielsweise zur Überwachung der Herzfrequenz von Neugeborenen eingesetzt[22] oder mithilfe tiefer neuronaler Netze analysiert werden, um Stressniveaus zu quantifizieren.[12]

Digitale Holographie

Die Photo­plethys­mographie kann auch mittels digitaler Holographie durchgeführt werden, die auf die Phase von Lichtwellen reagiert und somit Bewegungen im Submikrometerbereich senkrecht zur Bildebene sichtbar machen kann. Insbesondere lässt sich die durch den Blutfluss hervorgerufene pulsatile Bewegung am Daumen mit digitaler Holographie mittels Weitfeld-Bildgebung messen. Die Ergebnisse sind vergleichbar mit der plethysmographischen Überwachung des Blutpulses während eines Okklusions-Reperfusions-Experiments.[23] Ein wesentlicher Vorteil dieses Systems besteht darin, dass kein physischer Kontakt mit der untersuchten Gewebeoberfläche erforderlich ist. Die beiden Hauptnachteile dieses Ansatzes sind (i) die außermittige interferometrische Konfiguration, die die verfügbare räumliche Bandbreite des Sensorarrays reduziert, und (ii) die Verwendung der Kurzzeit-Fourier-Transformation (mittels diskreter Fourier-Transformation), die physiologische Signale herausfiltert.

Die Hauptkomponentenanalyse digitaler Hologramme,[24] die aus digitalisierten Interferogrammen mit Bildraten von über ~1000 Bildern pro Sekunde rekonstruiert wurden, zeigt Oberflächenwellen an der Hand. Diese Methode ermöglicht eine effiziente digitale Holographie aus achsenparallelen Interferogrammen und reduziert sowohl die räumliche Bandbreitenbeschränkung der außermittigen Konfiguration als auch die Filterung physiologischer Signale. Eine höhere räumliche Bandbreite ist entscheidend für ein größeres Bildfeld.

Eine Weiterentwicklung der holographischen Photoplethysmographie, die holographische Laser-Doppler-Bildgebung, ermöglicht die nicht-invasive Überwachung der Blutflusspulswellen in den Blutgefäßen der Netzhaut, der Aderhaut, der Bindehaut und der Iris.[25] Insbesondere bei der Laser-Doppler-Holographie des Augenhintergrunds trägt die Aderhaut maßgeblich zum hochfrequenten Laser-Doppler-Signal bei. Dieser Einfluss lässt sich jedoch durch Subtraktion des räumlich gemittelten Basisliniensignals umgehen, wodurch eine hohe zeitliche Auflösung und die Fähigkeit zur flächenhaften Abbildung des pulsierenden Blutflusses erreicht werden können.

Commons: Photoplethysmogramm – Sammlung von Bildern

Einzelnachweise

  1. ↑ Allen J: Photoplethysmography and its application in clinical physiological measurement. In: Physiological Measurement. 28. Jahrgang, Nr. 3, März 2007, S. R1–39, doi:10.1088/0967-3334/28/3/R01, PMID 17322588 (englisch).
  2. ↑ a b c Kyriacou PA, Allen J (Hrsg.): Photoplethysmography: Technology, Signal Analysis and Applications. Elsevier, 2021 (englisch).
  3. ↑ Shelley K, Shelley S, Lake C: Clinical Monitoring. Hrsg.: Lake C, Hines R, Blitt C. W.B. Saunders Company, 2001, Pulse Oximeter Waveform: Photoelectric Plethysmography, S. 420–428 (englisch).
  4. ↑ Pelaez EA, Villegas ER: 2007 29th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Band 2007, 2007, ISBN 978-1-4244-0787-3, LED power reduction trade-offs for ambulatory pulse oximetry, S. 2296–2299, doi:10.1109/IEMBS.2007.4352784, PMID 18002450 (englisch).
  5. ↑ Reisner A, Shaltis PA, McCombie D, Asada HH: Utility of the photoplethysmogram in circulatory monitoring. In: Anesthesiology. 108. Jahrgang, Nr. 5, Mai 2008, S. 950–958, doi:10.1097/ALN.0b013e31816c89e1, PMID 18431132 (englisch).
  6. ↑ Peter H Charlton, John Allen, Raquel Bailón, Stephanie Baker, Joachim A Behar, Fei Chen, Gari D Clifford, David A Clifton, Harry J Davies, Cheng Ding, Xiaorong Ding, Jessilyn Dunn, Mohamed Elgendi, Munia Ferdoushi, Daniel Franklin: The 2023 wearable photoplethysmography roadmap. In: Physiological Measurement. 44. Jahrgang, Nr. 11, 1. November 2023, ISSN 0967-3334, S. 111001, doi:10.1088/1361-6579/acead2, PMID 37494945, PMC 10686289 (freier Volltext) – (englisch).
  7. ↑ a b Charlton PH, Kyriaco PA, Mant J, Marozas V, Chowienczyk P, Alastruey J: Wearable Photoplethysmography for Cardiovascular Monitoring. In: Proceedings of the IEEE. 110. Jahrgang, Nr. 3, März 2022, S. 355–381, doi:10.1109/JPROC.2022.3149785, PMID 35356509, PMC 7612541 (freier Volltext) – (englisch).
  8. ↑ Budidha K, Kyriacou PA: 2015 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC). Band 2015, 2015, ISBN 978-1-4244-9271-8, Investigation of photoplethysmography and arterial blood oxygen saturation from the ear-canal and the finger under conditions of artificially induced hypothermia, S. 7954–7957, doi:10.1109/EMBC.2015.7320237, PMID 26738137 (englisch, city.ac.uk [PDF]).
  9. ↑ Allen J, Overbeck K, Nath AF, Murray A, Stansby G: A prospective comparison of bilateral photoplethysmography versus the ankle-brachial pressure index for detecting and quantifying lower limb peripheral arterial disease. In: Journal of Vascular Surgery. 47. Jahrgang, Nr. 4, April 2008, S. 794–802, doi:10.1016/j.jvs.2007.11.057, PMID 18381141 (englisch).
  10. ↑ McKay ND, Griffiths B, Di Maria C, Hedley S, Murray A, Allen J: Novel photoplethysmography cardiovascular assessments in patients with Raynaud's phenomenon and systemic sclerosis: a pilot study. In: Rheumatology. 53. Jahrgang, Nr. 10, Oktober 2014, S. 1855–1863, doi:10.1093/rheumatology/keu196, PMID 24850874 (englisch).
  11. ↑ Mizeva I, Di Maria C, Frick P, Podtaev S, Allen J: Quantifying the correlation between photoplethysmography and laser Doppler flowmetry microvascular low-frequency oscillations. In: Journal of Biomedical Optics. 20. Jahrgang, Nr. 3, März 2015, S. 037007, doi:10.1117/1.JBO.20.3.037007, PMID 25764202, bibcode:2015JBO....20c7007M (englisch).
  12. ↑ a b Al-Jebrni AH, Chwyl B, Wang XY, Wong A, Saab BJ: AI-enabled remote and objective quantification of stress at scale. In: Biomedical Signal Processing and Control. 59. Jahrgang, 1. Mai 2020, ISSN 1746-8094, S. 101929, doi:10.1016/j.bspc.2020.101929 (englisch).
  13. ↑ Alian AA, Shelley KH: Photoplethysmography. In: Best Practice & Research. Clinical Anaesthesiology. 28. Jahrgang, Nr. 4, Dezember 2014, S. 395–406, doi:10.1016/j.bpa.2014.08.006, PMID 25480769 (englisch).
  14. ↑ a b Shelley KH: Photoplethysmography: beyond the calculation of arterial oxygen saturation and heart rate. In: Anesthesia and Analgesia. 105. Jahrgang, 6 Suppl, Dezember 2007, S. S31–S36, doi:10.1213/01.ane.0000269512.82836.c9, PMID 18048895 (englisch).
  15. ↑ Shelley KH, Jablonka DH, Awad AA, Stout RG, Rezkanna H, Silverman DG: What is the best site for measuring the effect of ventilation on the pulse oximeter waveform? In: Anesthesia and Analgesia. 103. Jahrgang, Nr. 2, August 2006, S. 372–7, table of contents, doi:10.1213/01.ane.0000222477.67637.17, PMID 16861419 (englisch).
  16. ↑ Charlton PH, Birrenkott DA, Bonnici T, Pimentel MA, Johnson AE, Alastruey J, Tarassenko L, Watkinson PJ, Beale R, Clifton DA: Breathing Rate Estimation From the Electrocardiogram and Photoplethysmogram: A Review. In: IEEE Reviews in Biomedical Engineering. 11. Jahrgang, 2018, S. 2–20, doi:10.1109/RBME.2017.2763681, PMID 29990026, PMC 7612521 (freier Volltext), bibcode:2018IRBE...11....2C (englisch).
  17. ↑ Davies HJ, Bachtiger P, Williams I, Molyneaux PL, Peters NS, Mandic DP: Wearable In-Ear PPG: Detailed Respiratory Variations Enable Classification of COPD. In: IEEE Transactions on Bio-Medical Engineering. 69. Jahrgang, Nr. 7, Juli 2022, S. 2390–2400, doi:10.1109/TBME.2022.3145688, PMID 35077352, bibcode:2022ITBE...69.2390D (englisch).
  18. ↑ Shamir M, Eidelman LA, Floman Y, Kaplan L, Pizov R: Pulse oximetry plethysmographic waveform during changes in blood volume. In: British Journal of Anaesthesia. 82. Jahrgang, Nr. 2, Februar 1999, S. 178–81, doi:10.1093/bja/82.2.178, PMID 10364990 (englisch).
  19. ↑ a b c Kwang Bok Kim, Hyun Jae Baek: Photoplethysmography in Wearable Devices: A Comprehensive Review of Technological Advances, Current Challenges, and Future Directions. In: Electronics. 12. Jahrgang, Nr. 13, 3. Juli 2023, ISSN 2079-9292, S. 2923, doi:10.3390/electronics12132923 (englisch).
  20. ↑ Verkruysse W, Svaasand LO, Nelson JS: Remote plethysmographic imaging using ambient light. In: Optics Express. 16. Jahrgang, Nr. 26, Dezember 2008, S. 21434–21445, doi:10.1364/OE.16.021434, PMID 19104573, PMC 2717852 (freier Volltext), bibcode:2008OExpr..1621434V (englisch).
  21. ↑ Rouast PV, Adam MT, Chiong R, Cornforth D, Lux E: Remote heart rate measurement using low-cost RGB face video: A technical literature review. In: Frontiers of Computer Science. 12. Jahrgang, Nr. 5, 2018, S. 858–872, doi:10.1007/s11704-016-6243-6 (englisch).
  22. ↑ Example of contactless monitoring in action. In: YouTube. Archiviert vom Original (nicht mehr online verfügbar) am 11. Dezember 2021; abgerufen am 10. November 2025.
  23. ↑ Bencteux J, Pagnoux P, Kostas T, Bayat S, Atlan M: Holographic laser Doppler imaging of pulsatile blood flow. In: Journal of Biomedical Optics. 20. Jahrgang, Nr. 6, Juni 2015, S. 066006, doi:10.1117/1.JBO.20.6.066006, PMID 26085180, arxiv:1501.05776, bibcode:2015JBO....20f6006B (englisch).
  24. ↑ Leo Puyo, Loic Bellonnet-Mottet, Antoine Martin, Francois Te, Michel Paques, Michael Atlan: Real-time digital holography of the retina by principal component analysis. In: arXiv. 2020, arxiv:2004.00923 (englisch).
  25. ↑ Puyo L, Paques M, Fink M, Sahel JA, Atlan M: In vivo laser Doppler holography of the human retina. In: Biomedical Optics Express. 9. Jahrgang, Nr. 9, September 2018, S. 4113–4129, doi:10.1364/BOE.9.004113, PMID 30615709, PMC 6157768 (freier Volltext), arxiv:1804.10066 (englisch).
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