Unbehaun, Axel: » Die vegetative Kontrolle der Herzfrequenz und ihre Koordination mit dem respiratorischen System untersucht im Schlafen und Wachen innerhalb der Pubertät: Eine zeitreihenanalytische Studie «

Aus dem Institut für Physiologie
Der Medizinischen Fakultät Charité
Der Humboldt-Universität zu Berlin


DISSERTATION
» Die vegetative Kontrolle der Herzfrequenz und ihre Koordination mit dem respiratorischen System untersucht im Schlafen und Wachen innerhalb der Pubertät:
Eine zeitreihenanalytische Studie «

zur Erlangung des akademischen Grades
doctor medicinae (Dr. med.)

vorgelegt der Medizinischen Fakultät Charité
der Humboldt Universität zu Berlin

von Axel Unbehaun ,
geboren am 26.04.1973 in Arnstadt

Dekan: Prof. Dr. med. M. Dietel

Gutachter:
Prof. Dr. med. habil. E. Schubert
Prof. em. Prof. Dr. med. K. Hecht
PD Dr. med. B. Schlüter

eingereicht: 20. Mai 1998

Datum der Promotion: 23. November 1998

Zusammenfassung

Die Atmung und das Herz-Kreislauf-System interagieren als zwei in Reihe angeordnete funktionelle Einheiten. Die gleichsinnige Kontrolle beider Systeme bildet die Grundlage homöostatischer Bedingungen im Organismus. Neurophysiologische Studien geben Hinweise auf die Existenz eines gemeinsamen neuronalen kardiorespiratorischen Netzwerkes, welches im ventrolateralen Teil der Medulla oblongata gelegen ist. Da zentrale Mechanismen der Regulation einer direkten Untersuchung nicht zugänglich sind, erweisen sich die linearen und nichtlinearen Verfahren der Zeitreihenanalyse als hilfreich, um Erkenntnisse von der Arbeitsweise des kardiorespiratorischen Kontrollsystems zu gewinnen.

Grundlage der Studie bildet eine Datenbank polygraphischer Messungen (einschließlich EKG, thorakales und abdominales Respirogramm, Elektrookulogramm und Aktogramm), die an 42 gesunden Kindern, 11 Mädchen und 31 Knaben im Alter von 12 bis 15 Jahren erhoben wurde. Die Messungen erfolgten über 24 Stunden hinweg, während folgender Vigilanzstadien: ruhiger Wachzustand, REM- und nonREM-Schlaf. Die spektralen Charakteristika der Herzfrequenzvariabilität wurden berechnet, um die sympatho-vagale Einflußnahme auf den Nodus sinusoidalis kennzeichnen zu können. Die lineare Intensität der kardiorespiratorischen Beziehung wurde aus den Kohärenzspektren abgeleitet. Um nichtlineares Verhalten erfassen zu können, wurden der größte Lyapunov-Exponent und die Korrelationsdimension der Herzfrequenz, sowie die Korrelationsdimension des Atemsignals bestimmt.

Die Analyse der Herzfrequenzvariabilität ergab für die Gesamtleistung die höchsten Werte innerhalb der REM-Phasen, im Wachzustand lagen diese deutlich niedriger und während des nonREM-Schlafes waren sie am kleinsten. Dieses Verhalten wurde im wesentlichen bestimmt von Änderungen der Spektralleistung im niederfrequenten Bereich. Die Komplexität der Herzfrequenz, die sich mit der Korrelationsdimension schätzen läßt, zeigte eine deutliche Abnahme im Schlaf. Dagegen erwies sich der Lyapunov-Exponent als weniger sensitiv bezüglich der Vigilanz. Die kardiorespiratorische Kohärenz ließ eine strenge Abhängigkeit vom Vigilanzstadium erkennen mit hohen Werten im nonREM-Schlaf und dem Minimum innerhalb der REM-Phasen. Im Gegensatz zur Komplexität der Herzfrequenz erreichte die Komplexität der Atmung die niedrigsten Werte in den REM-Phasen.

Mit den Ergebnissen der Spektralanalyse lassen sich vigilanzstadienspezifische Einstellungen in der vegetativen Kontrolle der Herzfrequenz abgrenzen. Die nichtlinearen Verfahren offenbaren niederdimensionale deterministisch-chaotische Strukturen der Herzfrequenz. Die Zahl unabhängiger Mechanismen, die Anteil an der kardiorespiratorischen Regulation haben, ist im Wachzustand am größten. Diese Änderungen lassen das Gesamtsystem in Abhängigkeit von der Vigilanz verschiedene Arbeitspunkte einnehmen.

Schlagwörter:
Herzfrequenzvariabilität, kardiorespiratorische Beziehung, Schlaf-Wach-Rhythmus, nichtlineare Dynamik

Abstract

Breathing and blood flow interact as two, in series coupled units. To adapt heart beat and oxygen supply, a common coordination is required. Concluded from neurophysiological investigations, there is evidence for the existence of one cardiorespiratory network located in the ventrolateral part of the medulla. Since the physiological mechanisms inside the complex regulatory network are not readily accessible, linear and non-linear methods of time series analysis are a useful approach to investigate cardiorespiratory control.

To study normal regulation, 42 healthy children, 11 girls and 31 boys (12-15 yr.), were investigated throughout 24 hours under different states of vigilance: wakefulness at rest, REM, and nonREM-sleep. All participants underwent polygraphic measurements, including ECG, thoracic and abdominal respirograms, electrooculogram, and actogram. To estimate the sympatho-vagal drive to the sinus node, the parameters of heart rate power spectra were calculated. The linear intensity of cardiorespiratory coupling was concluded from the coherence spectra. As to non-linear properties of heart rate, the largest Lyapunov exponents as well as the correlation dimension were determined. Similarly, the correlation dimension of the respiratory signals was evaluated.

The total power of the heart rate spectrum was found to be greatest during REM, it decreased during wakefulness and was low in nonREM-sleep. These variations are mainly accounted for by low frequency power. The "complexity" of heart rate, as indicated by the correlation dimension, is diminished during sleep phases, whereas the Lyapunov exponents are less affected. The cardiorespiratory coherence is strongly modulated by vigilance with an increase during nonREM and lowest values during REM. The complexity of respiration was also affected by vigilance. A different behavior of heart rate complexity was found during REM-phases.

Concluded from spectral analysis, a specific setting of autonomic heart rate regulation for each vigilance stage can be suggested. A low dimensional deterministic chaos is present in heart rate time series. More independent control loops were found to be active during wakefulness. Revealed by parameters of the non-linear dynamics, different stages of vigilance determine different operating points in the cardiorespiratory coordination.

Keywords:
heart rate variability, cardiorespiratory control, sleep-wake, nonlinear dynamics


Seiten: [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92] [93] [94] [95] [96] [97]

Inhaltsverzeichnis

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1 Die vegetative Ansteuerung des Herzens und die enge Beziehung zur Atmung: Grundlage homöostatischer Bedingungen
1.1.Die Oszillationen der Herzfrequenz sind Ausdruck vegetativer Regulation und systemischer Interaktionen
1.2.Die zentrale kardiorespiratorische Koordination
1.3.Chaos in den Strukturen der Herzfrequenz: Welche Einblicke in das System bietet eine nichtlineare Betrachtung ?
1.4.Die Modulation der Herzfrequenzsteuerung durch die endogene Schlaf-Wach-Rhythmik
2 Die Fragestellung zur Studie: Zeitreihenanalytische Ansätze als Mittel, Einblicke in die vegetative Ansteuerung des Herzens und die kardiorespiratorische Interaktion zu erlangen
3 Probanden und Untersuchungsmethoden zur Studie
3.1.Die Probanden: 42 gesunde Kinder im Übergang zum Erwachsenenalter
3.2.Studiendesign und Meßtechnik
3.3.Die Klassifikation der Schlafphasen
3.4.Die Aufbereitung der Daten: Aufstellen der Zeitreihe der instantanen Herzfrequenz, Fehlerkorrektur und Interpolation
4 Zeitreihenanalytische Verfahren zur Charakterisierung des dynamischen Verhaltens der instantanen Herzfrequenz und angewandte Statistik
4.1.Lineare Methoden: Berechnung und Eigenschaften von Parametern zur Beschreibung der instantanen Herzfrequenz im Zeit- und Frequenzbereich
4.1.1.Der Mittelwert der instantanen Herzfrequenz und das Problem der Stationarität
4.1.2.Die Berechnung der Leistungsspektren für Respirogramm und Zeitreihe der instantanen Herzfrequenz
4.1.3.Die Bestimmung des Kohärenzspektrums von Atmungsspektrum und Spektrum der Zeitreihe der instantanen Herzfrequenz
4.1.4.Die physiologische Relevanz von Parametern, abgeleitet aus den Leistungsspektren der Herzfrequenzzeitreihe und des Respirogramms sowie aus ihrem Kohärenzspektrum
4.1.5.Graphische Darstellung der vegetativen Ansteuerung des Herzens: Das Tonusdiagramm
4.2.Methoden der nichtlinearer Dynamik: Dimensionalität und Prädiktabilität der Herzfrequenz
4.2.1.Rekonstruktion der instantanen Herzfrequenz im Phasenraum: Die Dynamik des Systems
4.2.2.Die Korrelationsdimension der Herzfrequenz - Maß der Komplexität
4.2.3.Der größte Lyapunov-Exponent - Kennzeichen der Prädiktabilität
4.2.4.Die Korrelationsdimension der Atmung - Ausdruck der Regulation des Atmungszyklus
4.2.5.Die Methode der Surrogate-Daten: Statistische Absicherung der nichtlinearen Parameter
4.3.Methoden zur statistischen Absicherung
5 Ergebnisse der linearen und nichtlinearen Analyse
5.1.Die Kenngrößen der Zeitreihe der instantanen Herzfrequenz und der Respirogramme
5.1.1.Die Ausprägung der Herzfrequenz im Schlafen und Wachen
5.1.2.Die Atmungsfrequenz während des Schlafes und des Wachzustandes
5.2.Spektrale Kenngrößen der instantanen Herzfrequenz innerhalb der drei Vigilanzstadien
5.3.Die Kohärenz von Spektren der Atmung und der instantanen Herzfrequenz im Schlafen und Wachen
5.4.Das Tonusdiagramm
5.5.Ergebnisse der nichtlinearen Methoden
5.5.1.Darstellung der Herzfrequenz im dreidimensionalen Phasenraum
5.5.2.Die Korrelationsdimension der Herzfrequenz und ihre Abhängigkeit vom Vigilanzstadium
5.5.3.Die Prädiktabilität der Herzfrequenz innerhalb verschiedener Vigilanzstadien
5.5.4.Die Korrelationsdimension der Atmung im Schlaf und Wachzustand
5.6.Die Stabilität der Parameter innerhalb der Vigilanzstadien
5.7.Die Diskriminanzanalyse - zuverlässige Klassifikation des Vigilanzstadiums
5.8.Der Einfluß des Alters auf die untersuchten Parameter
6 Diskussion
6.1.Die vegetative Ansteuerung des Herzens innerhalb des Schlafes und Wachzustandes
6.1.1.Die vigilanzabhängige Einstellung der Herzfrequenz
6.1.2.Stadienspezifische Schlaf-Wach-Strukturen im Tonusdiagramm
6.1.3.Die niederfrequenten Fluktuationen der Herzfrequenz - ein sensitives Kennzeichen der Vigilanz
6.1.4.Die hochfrequenten Fluktuationen der Herzfrequenz - geringfügige Differenzen zwischen Schlaf und Wachzustand
6.1.5.Das Verhältnis nieder- und hochfrequenter Fluktuationen der Herzfrequenz zueinander: Maß der sympathovagalen Balance ?
6.1.6.Ausblick: Sind spektrale Parameter der Herzfrequenzvariabilität klinisch anwendbar ?
6.2.Die kardiorespiratorische Koordination - Hinweise auf die Einstellung verschiedener Regulationszustände in Abhängigkeit vom Vigilanzstadium
6.2.1.Die Kohärenz - Einblicke in die Modulation der Intensität der kardiorespiratorischen Beziehung durch die Vigilanz
6.2.2.Ursachen des stadienspezifischen Kohärenzwertes - Eingriffe der Vigilanz in die Funktion des zentralen kardiorespiratorischen Netzwerkes
6.3.Die nichtlineare Dynamik der Herzfrequenz und die Variation von Systemeigenschaften des kardiorespiratorischen Netzwerkes durch das Vigilanzstadium
6.3.1.Die Herzfrequenz - ein nichtlineares System mit niederdimensionalen deterministisch-chaotischen Eigenschaften
6.3.2.Die Abhängigkeit nichtlinearer Eigenschaften der Herzfrequenz vom Vigilanzstadium
6.3.3.Die Modulation funktioneller Eigenschaften des neuronalen Netzwerkes durch die Vigilanz mit Auswirkung auf die kardiorespiratorische Koordination
7 Zusammenfassung
Bibliographie Literatur
Abkürzungsverzeichnis Abkürzungen
Selbständigkeitserklärung
Lebenslauf
Anhang A Publikationen
Danksagung

Tabellenverzeichnis

Tab. 3.3: Kriterien zur Zuordnung nächtlicher Messungen zu wach, REM- und nonREM-Schlaf, in Anlehnung an Jovanovic, 1971, sowie Gopal und Haddad, 1981.
Tab. 4.3: Angabe der Zeitintervalle für jedes Vigilanzstadium aus deren Vergleich die Parameterstabilität beurteilt wurde. Beginn und Ende der Wach- und Schlafphase wurden ausgeschlossen. Ursache dafür sind die interindividuellen Differenzen im Beginn des Schlafes und in der Erwachenszeit.
Tab. 5.2: Mittelwerte ± Standardabweichung der Parameter der IHR-Spektren in allen drei Vigilanzstadien.
Tab. 5.7A: Klassifikation des Vigilanzstadiums anhand der Parameter IHR, LF, HF, Cmax, D2R-R, LLE, fresp und D2resp. Folgendes ist abzulesen: Klassifizierte Zuordnung der Wertekombinationen aus einem Stadium zu drei möglichen Stadien - in Zeilen. Die grau unterlegten Felder beinhalten jenen Anteil der Wertekombinationen, die exakt ihrem Schlafstadium zugeordnet werden konnten.
Tab. 5.7B: Korrelationen zwischen den Parametern und den kanonischen Diskriminanzfunktionen. Die Parameter sind nach der Stärke der Korrelation geordnet. Jene Felder sind grau unterlegt, welche die größte absolute Korrelation zu einer der beiden Diskriminanzfunktion enthalten.

Abbildungsverzeichnis

Abb 1.1: Zeitreihe der instantanen Herzfrequenz (IHR) über 250 Sekunden (unten) und dazugehöriges Respirogramm thorakaler Atmungsexkursionen (oben). Jeder Punkt der IHR-Zeitreihe repräsentiert den Frequenzwert für einen Herzschlag, also das Reziproke der Dauer eines Herzzyklus. Die IHR-Zeitreihe weist deutlich ausgeprägte hochfrequente Fluktuationen auf, die koordiniert mit den Atmungszyklen auftreten. Weiterhin ist sichtbar, daß die respiratorische Sinusarrhythmie niederfrequenten Rhythmen aufgelagert ist. Diese sind sowohl in der Periodendauer als auch in der Amplitude variabler ausgeprägt als die hochfrequenten Oszillationen. Das Respirogramm wurde als elektrischer Spannungswert registriert, da es aber im engeren Sinne relative Änderungen des Thoraxumfangs darstellt, werden hier willkürliche Einheiten angegeben (14jähriger Knabe, 0.42 Uhr, nonREM-Schlafphase).
Abb. 1.2: Modell eines kombinierten kardiorespiratorischen Netzwerkes (aus: Richter und Spyer 1990). Dargestellt sind Verbindungen zwischen respiratorischen und kardiovasculären Neuronen im unteren Hirnstamm der Katze. Abk.: frühinspiratorische (e-I), “ramp“-inspiratorische (r-I), postinspiratorische Neurone (p-I) und spätinspiratorische (l-I) Neurone; exspiratorische Neurone der Phase 2 (E); kardiale vagale Motoneurone (CVM); kardiale sympathische Neurone (CaS); exspiratorische (Ebs) und inspiratorische (Ibs) bulbospinale Neurone. Eingänge höherer Hirnzentren in das Netzwerk bleiben ebenso wie diejenigen von peripheren Rezeptoren unberücksichtigt.
Abb. 1.3: Ohne sichtbare Änderung im Muster der Atmung (unten) variiert sprunghaft die Periodendauer der respiratorischen Sinusarrhythmie (oben). Das Verhältnis atmungskorrelierter Fluktuationen der instantanen Herzfrequenz (IHR) zu den Atmungszyklen wechselt von 1:1 zu 1:2 und nach vier Atmungszyklen zurück zu 1:1. Dieses Phänomen kann als Bifurkation angesehen werden, die aufgrund einer nichtlinearen Beziehung zwischen Herzfrequenz und respiratorischen System entsteht. Hieraus sollte die Notwendigkeit abgeleitet werden, der linearen Betrachtungsweise, welche dieses Verhalten unberücksichtigt läßt, eine nichtlineare Analyse hinzuzufügen (14jähriger Knabe, 1.33 Uhr, REM-Schlafphase).
Abb. 3.1: Altersverteilungen für das Gesamtprobandengut (n=42). Erkennbar sind Unterschiede zwischen dem kalendarischen Alter (oben) und dem anhand morphometrischer Größen geschätzten Körperalters (Mitte), wobei das biologische Alter höher liegt als das kalendarische Alter. Diese Divergenz ist als Ausdruck des Akzelerationsprozesses zu sehen. Dargestellt ist weiterhin die Verteilung des an sexuellen Reifezeichen bestimmten biologischen Alters (unten).
Abb. 3.2: Schematische Darstellung der Messung am Probanden. Gespeichert wurden die aus dem Elektrokardiogramm bestimmten zeitlichen Differenzen zwischen zwei aufeinanderfolgenden R-Zacken, das thorakale und abdominale Respirogramm sowie die Hauttemperatur im Bereich der Regio hypochondriaca dextra. Zusätzlich wurden in der Nacht der horizontale Vektor des Elektrookulogramms und die Bewegungsaktivität der nichtdominanten oberen Extremität registriert. Eine Messung umfaßte eine fünf Minuten währende kontinuierliche Datenaufzeichnung.
Abb. 3.3: Anteil der Meßabschnitte von jeweils fünf Minuten in den verschiedenen Schlafstadien an der Gesamtanzahl der Datenabschnitte in Box-Whiskers-Darstellung. Andere Abschnitte bezeichnen nächtliches Erwachen, Seufzer, periodische oder paradoxe Atmung, sowie Übergänge vom REM- zum nonREM-Schlaf oder umgekehrt. Diese Abschnitte sind Teil der nicht weiter ausgewerteten Zeitreihen.
Abb. 4.1.3: Graphische Darstellung der Methode der Kohärenz. Die Kohärenz beschreibt jenen Anteil der Funktion y(t), der sich allein durch lineare Transformation von x(t) erklärt - bei einer bestimmten Frequenz. Die Funktion z(t) beschreibt dabei jenen Anteil in der Funktion y(t), der nicht mit der linearen Transformation der Funktion x(t) beschrieben werden kann. Es wird deutlich, daß die Kohärenz die lineare Intensität in der Beziehung von x(t) und y(t) quantitativ charakterisiert. Voraussetzungen sind lineare Eigenschaften der Transferfunktion und eine Unabhängigkeit derselben von der Zeit.
Abb. 4.1.4A: Beispiel für das Leistungsspektrum einer IHR-Zeitreihe (links), aufgenommen im nonREM-Schlaf. Es können ein niederfrequenter und ein hochfrequenter Anteil abgegrenzt werden: (0.02 Hz < fLF < 0.20 Hz; 0.20 Hz le fHF < 1.50 Hz). Die Gesamtvarianz beträgt: TP = 8.36 10-4 Hz2. Die Leistung innerhalb des LF-Bereiches ist: LF = 3.15 10-4 Hz2, innerhalb des HF-Anteils: HF = 5.21 10-4 Hz2. Die relativen Anteile von LF- und HF-Bereich werden durch das Kreisdiagramm (rechts) quantitativ dargestellt [Kreisdiagramm nach 52 ].
Abb. 4.1.4B: Der Weg von den Zeitreihen der IHR und des Respirogramms zum Kohärenzspektrum. Ausgangspunkt der Analyse bilden die Zeitreihen von Respirogramm und IHR-Zeitreihe. Unter Anwendung einer schnellen Fourier Transformation vom “mixed radix“-Typ werden die Leistungsspektren der Zeitreihen berechnet. Die Fluktuationen in den Zeitreihen bilden sich dabei als Leistungswert bei der ihnen eigenen Schwingungsfrequenz ab. So führt der Rhythmus des Wechsels von Inspiration und Exspiration im Respirogramm zu einem Gipfel im Atmungsspektrum, dessen Frequenz der Atmungsfrequenz, fresp, entspricht (links). Die langsameren Schwingungen der Herzfrequenz führen zu Leistungsgipfeln im niederfrequenten Abschnitts des Spektrums (LF), während die schnelleren Fluktuation sich im hochfrequenten Bereich (HF) abbilden (rechts). Durch Zugrundelegen eines bivariaten Ansatzes ergibt sich das kardiorespiratorische Kohärenzspektrum (unten). Hierin wird die ähnliche Ausprägung von Leistungsgipfeln in beiden Spektren deutlich.
Abb. 4.1.5: Schematische Darstellung des Tonusdiagramms. Der Übergang vom Zustand I zum Zustand II vollzieht sich mit einer Aktivierung sympathischer Einflußnahme und einer Abnahme parasympathischer Kontrolle der Herzfrequenz.
Abb. 4.2.1: Rekonstruktion einer IHR-Zeitreihe im Phasenraum. Um anschaulich bleiben zu können, wurde ein dreidimensionaler Raum für die Darstellung gewählt. Die obere Phasenraumfigur (a) ergab sich nach Spline-Interpolation der Originalzeitreihe. Der Zeitverzug tau betrug eine Sekunde. Die beiden unteren Darstellungen betrachten dieselbe Zeitreihe. Die Trajektorien (b) sind abgerundeter als in der oberen Abbildung (a). Die Ursache hierfür ist, daß der Phasenraum an das Phasenraumgebilde, also dessen Vektoren angepaßt wurde, was eine Entknäulung der Figur bewirkt. Dieses Vorgehen wird Singularwertzerlegung genannt [ 57 ]. Man stelle sich nun eine Drehung der Figur (b) um die y-Achse vor, so daß die Blickrichtung mit der z-Achse übereinstimmt. Damit wird die Figur von der Seite gesehen (c).
Abb. 4.2.2: Bestimmung von D2R-R. In logarithmischer Darstellung aufgetragen: das Korrelationsintegral C(l) als Funktion des Radius l. Das grau unterlegte Intervall bezeichnet jenen Abschnitt der Funktion (“rule of five“), aus dessen Anstieg D2R-R bestimmt wurde.
Abb. 4.2.3: Der LLE beschreibt das Verhalten benachbarter Bahnen innerhalb des Phasenraums zueinander. Divergieren diese, so ergibt sich ein positiver Wert (links). Das ist gleichbedeutend mit einer niedrigen Prädiktabilität - Kennzeichen chaotischen Verhaltens. Konvergenz erzeugt einen negativen LLE (rechts), das System strebt - voraussagbar - ein Gleichgewichtszustand an.
Abb. 5.1.1A: Zeitreihen der IHR eines Probanden (14jähriger Knabe) aus dem Wachzustand (oben), dem nonREM-Schlaf (Mitte) und dem REM-Schlaf (unten). Die Darstellungen links entsprechen den Originalzeitreihen, die mittleren repräsentieren den gleitenden Mittelwert über 10 Werte, um die niederfrequenten Fluktuationen zu offenbaren. Die Darstellung rechts ergab sich nach Subtraktion der gleitenden Mittelwerte von der Originalzeitreihe und Erhöhung um den Mittelwert der Zeitreihe - niederfrequente Fluktuationen wurden somit entfernt. Die RSA ist allein sichtbar.
Abb. 5.1.1B: Darstellung der Verteilung der mittleren Herzfrequenzen aller Probanden innerhalb der drei Vigilanzstadien. Alle Stadien können signifikant voneinander abgegrenzt werden.
Abb. 5.1.2A: Thorakale Respirogramme eines Probanden (14jähriger Knabe) aus dem Wachzustand (links), dem nonREM- (Mitte) und REM-Schlaf (rechts). Relative Änderungen der Ausdehnung des Thorax innerhalb einer Zeitreihe können beurteilt werden, jedoch können die Amplituden der drei Stadien nicht verglichen werden, da die Messungen nicht nach dem Atmungszugvolumen geeicht wurden. Die Respirogramme wurden synchron mit den unter Abb. 5.1.1A gezeigten IHR-Zeitreihen am selben Probanden aufgenommen.
Abb. 5.1.2B: Box-Whiskers Diagramme zur Darstellung der Verteilung der Mittelwerte der Atmungsfrequenz der Probanden innerhalb der untersuchten Stadien. Die Werte des Wachzustandes sind signifikant höher als in beiden Schlafphasen.
Abb. 5.2A: Leistungsspektren der IHR aus dem Wachzustand, nonREM- und REM-Schlaf (von oben nach unten). Typische Leistungsverläufe sind dargestellt (14jähriger Knabe). Die Kreisdiagramme stellen Mittelwerte für das Gesamtprobandengut dar. Der Flächeninhalt entspricht der Gesamtleistung (TP). Die Verteilung auf LF- und HF-Bereich ist angegeben.
Abb. 5.2B: Box-Whiskers-Diagramme zur Darstellung von Verteilungen der Kenngrößen der IHR-Spektren des Gesamtprobandengutes in allen drei Vigilanzstadien.
Abb. 5.3A: Kohärenzspektren aus dem nonREM-Schlaf, dem Wachzustand und den REM-Phasen (von hinten nach vorn, 14jähriger Knabe). Innerhalb des nonREM-Schlafes ist der Gipfel der Kohärenz mit 0.86 am höchsten. Während des Wachzustandes (0.74) und der REM-Phasen (0.51) sinkt Cmax ab.
Abb. 5.3B: Die Verteilungen der Mittelwerte von Cmax für das Gesamtprobandengut im Schlafen und Wachen. Die drei Vigilanzstadien lassen sich signifikant voneinander abgrenzen.
Abb. 5.4: Tonusdiagramm zur Einschätzung der Intensität der vegetativen Ansteuerung des Herzens. Das Lage des Zentrums der Ellipsen ist gegeben durch den Mittelwert der Herzfrequenz (Abszisse) und der Gesamtleistung TP (Ordinate) für das Gesamtprobandengutes innerhalb eines Vigilanzstadiums. Der horizontale Radius der Ellipsen entspricht der Standardabweichung der Herzfrequenz, der vertikale Radius kennzeichnet die Standardabweichung von TP.
Abb. 5.5.1A: Phasenraumfigur einer IHR-Zeitreihe aus dem nonREM-Schlaf. Eine regelmäßige Gestalt, einem Donut vergleichbar, ist zu erkennen.
Abb. 5.5.1B: Phasenraumfigur aus dem Wachzustand. Die Gestalt wirkt zusammengedrückt. Das Zentrum innerhalb der Donut-Form ist gerade noch erkennbar. Einzelne Trajektorien entfernen sich weiter von der Figur.
Abb. 5.5.1C: Phasenraumfigur aus dem Wachzustand. Der Torus wird im Gegensatz zu den oberen Darstellungen von der Seite gesehen, so daß ein Zentrum nicht erkennbar ist. Eine Höhenzunahme ist sichtbar, so daß die Figur eine schlauchförmige Gestalt andeutet, die in sich einen Bogen beschreibt (Pfeile).
Abb. 5.5.1D: IHR-Phasenraumfigur aus dem REM-Schlaf. Die Bahnen kreisen um ein Zentrum, von dem sie scheinbar angezogen werden. Einzelne Trajektorien beschreiben deutlich größere Bögen als die Mehrzahl der Bahnen.
Abb. 5.5.2: D2R-R, Maß der Komplexität der IHR für die verschiedenen Vigilanzstadien. Sie differiert signifikant zwischen den Vigilanzstadien.
Abb. 5.5.3: Der LLE zeigt eine geringe Abhängigkeit vom Schlaf-Wach-Zyklus, wobei der Unterschied zwischen Wachzustand und nonREM-Schlaf signifikant ist.
Abb. 5.5.4: D2resp wird vom Vigilanzstadium geprägt. Die Werte in jedem der drei Stadien sind nahezu symmetrisch verteilt und gestatten eine signifikante Abgrenzung gegen die anderen beiden Vigilanzzustände.
Abb. 5.6(Teil1): Darstellung der Abhängigkeit der linearen Parameter der Herzfrequenz von der Tageszeit. Die Größe der Boxen beschreibt den Bereich Mittelwert (Mitte der Box) ± Standardabweichung (obere und untere Begrenzung). Innerhalb des Wachzustandes bezeichnet das Zeitintervall I den Vormittag, von 9.30 bis 12.30 Uhr, Intervall II enthält die Messungen des Nachmittages bis 16.30 Uhr und Intervall III charakterisiert den abendlichen Zeitraum bis 19.30 Uhr. REM I und nonREM I bezeichnen den Schlaf von 21.30 bis 0.30 Uhr, Intervall II bis 3.30 Uhr und Intervall III bis 6.30 Uhr.
Abb. 5.6(Teil2): Darstellung der Abhängigkeit der nichtlinearen Parameter der Herzfrequenz sowie der Atmungsfrequenz und der Dimension der thorakalen Respirogramme von der Tageszeit. Die Größe der Boxen beschreibt den Bereich Mittelwert (Mitte der Box) ± Standardabweichung (obere und untere Begrenzung). Innerhalb des Wachzustandes bezeichnet das Zeitintervall I den Vormittag, von 9.30 bis 12.30 Uhr, Intervall II enthält die Messungen des Nachmittages bis 16.30 Uhr und Intervall III charakterisiert den abendlichen Zeitraum bis 19.30 Uhr. REM I und nonREM I bezeichnen den Schlaf von 21.30 bis 0.30 Uhr, Intervall II bis 3.30 Uhr und Intervall III bis 6.30 Uhr.
Abb. 5.7: Zweidimensionale Aufspaltung nach Einsetzen der Parametermittelwerte eines jeden Probanden in die kanonischen Diskriminanzfunktionen. Es gelingt eine gute Klassifikation der Vigilanzstadien. Das Zentrum des Stadiums wird durch einen Kreis symbolisiert.
Abb. 5.8: Von allen untersuchten Parametern zeigt lediglich die Herzfrequenz eine Sensitivität gegenüber dem biologischen Alter der Probanden. Signifikante Korrelationen bestehen in allen drei Vigilanzstadien.Diskussion
Abb. 6.2: Einfluß des Vigilanzstadium auf die kardiorespiratorische Koordination:
I. Modulation der unspezifischen tonischen Erregung sowie unterschiedlich intensive Eingriffe kortikaler und subkortikaler Regionen
II. Variation des Einflusses peripherer und zentraler Rezeptoren
III. Änderung von Systemeigenschaften (Inhomogenitäten der funktionellen Zugehörigkeiten der Neurone, Wechsel von linearen zu nichtlinearen Eigenschaften, oder umgekehrt, innerhalb der neuronalen Interaktionen)
(modifiziert nach Richter DW, Spyer KM: Cardiorespiratory Control. In: Loewy AD, Spyer KM (Hrsg.): Central regulation of autonomic functions. Oxford University Press New York-Oxford 1990, 189-207). Abk.: frühinspiratorische (e-I), “ramp“-inspiratorische (r-I), postinspiratorische Neurone (p-I) und spätinspiratorsche (l-I) Neurone; exspiratorische Neurone der Phase 2 (E); kardiale vagale Motoneurone (CVM); kardiale sympathische Neurone (CaS); exspiratorische (Ebs) und inspiratorische (Ibs) bulbospinale Neurone; Nucleus tractus solitarii (NTS).

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