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Inhalt archiviert am 2024-05-24

Ultrasonographic monitoring and early diagnosis of stroke

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Nachweis und Analyse von Mikroemboli in Echtzeit

Die Arbeit des UMEDS-Projektes ergab ein automatisiertes Nachweissystem für Emboli, das eine preisgünstige Online-Analyse nachgewiesener mikroembolischer Signale (MES) ermöglicht.

Schlaganfall gehört zu den Krankheiten der westlichen Welt mit dem schnellsten Anstieg, und ist infolge seiner Komplexität schwierig zu diagnostizieren. Dies motivierte das UMEDS-Projekt, sich mit neuen, nicht-invasiven Hilfsmitteln für eine verbesserte Überwachung und eine frühe Diagnose des Schlaganfalls zu befassen. Mit Hilfe jüngster Fortschritte in der Mikrobläschen-Technologie und der ultrasonographischen harmonischen Bildgebung wurden neue Ultraschalltechniken für die qualitative und quantitative Bewertung der Gehirndurchblutung entwickelt. Grundlegende Innovationen umfassten Hochleistungs-Ultraschalltechnologie, neue Ansätze für die Bildgebung der Hirndurchblutung und eine neue Mikrobläschen-Technologie für die molekulare Bildgebung und Thrombolyse. Zu den entwickelten Schlüsseltechnologien gehört ein automatisiertes System für den Nachweis von Mikroemboli. Konventionelle Verfahren für den Nachweis von Mikroemboli in der Hirndurchblutung basieren auf Informationen aus der transkranialen Doppler-Sonographie. Die hieraus abgeleitete Information wird für den Nachweis und die Analyse von MES weiterverarbeitet. Dies ist ein teures, zeit- und ressourcenaufwendiges Verfahren. Um den Bedarf zu erfüllen, entwarf UMEDS ein wissensbasiertes System für die automatisierte Identifikation und Archivierung von MES in Echtzeit. Es umfasst einen PC und eine Platine für eine leistungsstarke digitale Signalverarbeitung, die eine schnelle Fourier-Transformation der Spektralanalyse und MES-Detektion liefert. Die aus den gemessenen Doppler-Signalen extrahierten Informationen, hinsichtlich Zeit, Frequenz und Nachbardomänen, werden mithilfe der Argumentationstheorie für Expertensysteme weiterverarbeitet. Die Archivierung schließt Dateien mit jedem nachgewiesenen Ereignis, den entsprechenden Segmenten des reinen Dopplersignals und allen relevanten Informationen mit ein. Die Technologie wurde bereits unter Verwendung von Dopplersignalen geprüft, die von Carotisendarterektomie-Patienten und gesunden Freiwilligen stammen. Sie stellte sich beim Nachweis und der Analyse von Mikroemboli als extrem empfindlich und hochspezifisch heraus.

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