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== Abstrakt == | |||
[[File:Potenziale Evocato della Radice Trigeminale.jpg|Motor Evoked Potential of the ipsilateral Trigeminal Root |alt=|250px|left]] | [[File:Potenziale Evocato della Radice Trigeminale.jpg|Motor Evoked Potential of the ipsilateral Trigeminal Root |alt=|250px|left]] | ||
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===Medizinische Sprachlogik=== | ===Medizinische Sprachlogik=== | ||
[[File:Universe (classical and fuzzy logic).jpg|thumb|400px|alt=The universe of classical and fuzzy logic|''' | [[File:Universe (classical and fuzzy logic).jpg|thumb|400px|alt=The universe of classical and fuzzy logic|'''Abbildung 3:''' Das Universum der klassischen und der unscharfen Logik.]] | ||
In den vorherigen Kapiteln haben wir die extremen Schwierigkeiten hervorgehoben, die wir bei der Definition einer exakten, detaillierten und zeitnahen Diagnose zur rechten Zeit hatten; und dies liegt nicht nur an der 'Komplexität' des lebenden Systems, sondern auch an einer fragwürdigen und vagen Logik der medizinischen Sprache. Wenn die klassische Logik zu selektiv ist (wahr oder falsch, und daher "es gibt keine dritte Antwort" - Prinzip des ausgeschlossenen Dritten), so ist es auch wahr, dass die probabilistische Logiksprache, die trivialerweise das Vorhandensein einer spezifischen Krankheit angibt, im Parameter der 'Signifikativität' zusammenbricht, der einen bestimmten Wert nur in einem 'Fachkontext' annimmt. | In den vorherigen Kapiteln haben wir die extremen Schwierigkeiten hervorgehoben, die wir bei der Definition einer exakten, detaillierten und zeitnahen Diagnose zur rechten Zeit hatten; und dies liegt nicht nur an der 'Komplexität' des lebenden Systems, sondern auch an einer fragwürdigen und vagen Logik der medizinischen Sprache. Wenn die klassische Logik zu selektiv ist (wahr oder falsch, und daher "es gibt keine dritte Antwort" - Prinzip des ausgeschlossenen Dritten), so ist es auch wahr, dass die probabilistische Logiksprache, die trivialerweise das Vorhandensein einer spezifischen Krankheit angibt, im Parameter der 'Signifikativität' zusammenbricht, der einen bestimmten Wert nur in einem 'Fachkontext' annimmt. | ||
Wir haben den Bedarf an einem flexibleren Modell namens "Fuzzy-Logik" wahrgenommen, das die Unsicherheit, die in einigen menschlichen Sprachdaten inhärent ist, in mathematische Formalismen übersetzen könnte. Dabei werden die "elastischen" Konzepte (wie fast hoch, ziemlich gut usw.) codiert, um sie für Computer verständlich und handhabbar zu machen. | Wir haben den Bedarf an einem flexibleren Modell namens "Fuzzy-Logik" wahrgenommen, das die Unsicherheit, die in einigen menschlichen Sprachdaten inhärent ist, in mathematische Formalismen übersetzen könnte. Dabei werden die "elastischen" Konzepte (wie fast hoch, ziemlich gut usw.) codiert, um sie für Computer verständlich und handhabbar zu machen. | ||
Daher haben wir in dem Kapitel "[[Einführung]]" ein viel diskutiertes und umstrittenes Konzept eingeführt: Wir legen keine klare Trennung zwischen spezialisiertem Fachwissen fest, sondern überlagern stattdessen interdisziplinäres Wissen durch einen "Fuzzy"-Ansatz (siehe [[Fuzzy-Sprachlogik]]). | Daher haben wir in dem Kapitel "[[Einführung]]" ein viel diskutiertes und umstrittenes Konzept eingeführt: Wir legen keine klare Trennung zwischen spezialisiertem Fachwissen fest, sondern überlagern stattdessen interdisziplinäres Wissen durch einen "Fuzzy"-Ansatz (siehe [[Fuzzy-Sprachlogik]]). | ||
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Um praktisch und effektiv die Konzept der 'Systemlogik' zu beschreiben, betrachten wir einen Ansatz zu einem Teil des trigeminalen motorischen Systems, da es der Eckpfeiler dieser wissenschaftlichen Arbeit ist, in der eine konzeptuelle Verbindung zur 'Systemtheorie' hergestellt wird. | Um praktisch und effektiv die Konzept der 'Systemlogik' zu beschreiben, betrachten wir einen Ansatz zu einem Teil des trigeminalen motorischen Systems, da es der Eckpfeiler dieser wissenschaftlichen Arbeit ist, in der eine konzeptuelle Verbindung zur 'Systemtheorie' hergestellt wird. | ||
=== | ===Logik des Kauapparates=== | ||
In Bezug auf die Analyse des Zustands des Kausystems wurde die EMG-Technik weit verbreitet eingesetzt, aber es bestehen immer noch Bedenken hinsichtlich der Zuverlässigkeit der Messungen, die auf der interferentiellen EMG basieren.<ref>{{cita libro | |||
| autore = Reaz MB | | autore = Reaz MB | ||
| autore2 = Hussain MS | | autore2 = Hussain MS | ||
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}}</ref> | }}</ref> | ||
Deshalb zielten die meisten bisher durchgeführten Studien darauf ab, eine mögliche Korrelation zwischen EMG-Signalen und temporomandibulären Störungen (TMD), orofazialem Schmerz (OP) oder Malokklusion (IO) aufzuzeigen, aber sie haben keine überzeugenden Ergebnisse erbracht.<ref>{{cita libro | |||
| autore = Masci C | | autore = Masci C | ||
| autore2 = Ciarrocchi I | | autore2 = Ciarrocchi I | ||
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}}</ref> | }}</ref> | ||
Bei einem unbekannten Prozentsatz von OP-Patienten, die von Fachzahnärzten aufgesucht werden, sind einige neurologische Erkrankungen wie intrakranielle Tumoren, Multiple Sklerose usw. die zugrunde liegenden Symptome von TMD oder OP. | |||
Diese Patienten, die tatsächlich unter neurologischen Symptomen leiden, die sich auf zahnärztlich-faziale Beschwerden überlagern, können unnötige zahnärztliche Eingriffe durchlaufen, bevor die richtige Diagnose gestellt wird, manchmal zu spät.<ref>{{cita libro | |||
| autore = Moazzam AA | | autore = Moazzam AA | ||
| autore2 = Habibian M | | autore2 = Habibian M | ||
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}}</ref> | }}</ref>{{q2|Wenn man sich der Modellierung eines diagnostischen 'Index' nähert, ist es wesentlich, die 'Fundamentale Einheit' des zu untersuchenden Systems mathematisch zu betrachten.|... wie bereits gesagt, kann das 'Beobachtbare' nicht das okklusale Element sein, da es hierarchisch unter dem Trigeminusnervensystem liegt. | ||
}} | |||
{{q2| | [[File:Bilateral Root-MEPs.jpg|thumb|center|500px|'''Abbildung 4:''' Virtuelle Segmentierung des Trigeminusnervensystems und Anmerkung der motorischen Wurzelebene, von der aus die trigeminalen motorisch evozierten Potenziale (R-MEPs) ausgelöst werden. |alt=]] | ||
[[File:Bilateral Root-MEPs.jpg|thumb | |||
Die kortikalen Projektionen zu den trigeminalen Motoneuronen werden im Allgemeinen als bilateral und symmetrisch angesehen und können elektrophysiologisch durch elektrische oder magnetische Hirnstimulation durch die intakte Kopfhaut analysiert werden.<ref>{{cita libro | |||
| autore = Merton PA | | autore = Merton PA | ||
| autore2 = Morton HB | | autore2 = Morton HB | ||
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}}</ref> | }}</ref> | ||
Bei der ipsilateralen Massetermuskulatur ist die transkranielle elektrische Stimulation (eTCS) in der Lage, ein großes kurzlatentes Potential in entspannten und aktiven Muskeln hervorzurufen. Die Merkmale der ipsilateralen motorisch evozierten Potenziale (MEPs) ändern sich nicht unter entspannten oder aktiven Bedingungen. Die mittlere Anfangslatenz beträgt etwa 2 ms, die Spitzenlatenz 3,9 ms und die Amplitude 5,4 mV, und es gibt keine Latenzvariabilität unter ähnlichen Stimulationsbedingungen. Diese motorischen Potenziale, die als sekundär zur Erregung der trigeminalen Motorwurzel betrachtet werden, wurden als Root-MEP (Root-MEP oder vereinfacht als R-MEPs) bezeichnet, um sie von M-Wellen und Cortex-MEPs zu unterscheiden.<ref>{{cita libro | |||
| autore = Cruccu G | | autore = Cruccu G | ||
| autore2 = Berardelli A | | autore2 = Berardelli A | ||
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}}</ref> | }}</ref> | ||
Um das Verständnis der 'Systemtheorie' für den Kontext des Kausystems besser geeignet zu machen, berichten wir über einige trigeminale elektrophysiologische Verfahren und implementieren sie mit den mathematischen Modellen der Theorie. | |||
==== | ====Mathematischer Formalismus in der "Systemtheorie==== | ||
Die "Systemtheorie" untersucht orientierte Systeme, in denen es möglich wird, die interessierenden Größen in zwei Kategorien einzuteilen: | |||
* | *Größen, die sich unabhängig voneinander im Laufe der Zeit ändern (Eingaben) | ||
* | *Größen, deren Entwicklung im Laufe der Zeit abhängig von den Eingaben untersucht werden soll, werden Ausgaben genannt. | ||
Ein reales System kann mehrere Eingaben und mehrere Ausgaben haben. Insbesondere bezeichnen wir mit: | |||
*<math>u(t)= (u_1(t),..., u_r(t))</math> | *<math>u(t)= (u_1(t),..., u_r(t))</math>der Vektor der Eingaben zur Zeit <math>{t}</math> | ||
*<math>y(t)= (y_1(t),..., u_m(t))</math> | *<math>y(t)= (y_1(t),..., u_m(t))</math>der Vektor der Ausgaben zur Zeit <math>{t}</math> | ||
Es wird auch allgemein als der Zustandsvektor des Systems in einem beliebigen Zeitpunkt <math>\tilde{t}</math> definiert, die Information, die sofort <math>\tilde{t}</math> notwendig ist, um die Ausgabe <math>y(t)</math> für jedes <math>t\geq{\displaystyle {\tilde {t}}}</math> eindeutig zu bestimmen, sobald die Eingabe <math>u(t), </math> <math>t\geq{\displaystyle {\tilde {t}}}</math> zugewiesen wurde. | |||
Wir bezeichnen den Zustandsvektor, dessen Komponenten als Zustandsvariablen definiert sind, mit der Notation <math>x(t)= (x_1(t),..., x_n(t))</math>. | |||
Die Eingaben wirken auf den Zustand des Systems und verändern seine Eigenschaften zu einem bestimmten Zeitpunkt; diese Änderungen werden von den Zustandsvariablen erfasst. Die Werte der Systemausgaben, normalerweise die einzigen messbaren Variablen, hängen wiederum von den Zustandsvariablen des Systems und den Eingaben ab. | |||
Die Eingabe-, Zustands- und Ausgabegrößen sind Funktionen der Zeitvariable. | |||
Diese nimmt Werte in einer geordneten Teilmenge <math>T \subseteq \R</math> an, die kontinuierlich oder diskret sein kann. In der folgenden Diskussion betrachten wir eine diskrete Teilmenge von Zeitpunkten: | |||
<math>T = \{t_0,..., t_s\}</math> | |||
Daher können wir, gegeben eine Menge von Zeitpunkten <math>T = \{t_0,..., t_s\}</math>, ein System formal als das Paar von Gleichungen definieren: | |||
<math>x(t_{k+1})=f\bigl(x(t_k), u(t_k), t_k\bigr) | <math>x(t_{k+1})=f\bigl(x(t_k), u(t_k), t_k\bigr) | ||
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</math> | </math> | ||
mit <math>x(t_0)=x_0 | |||
</math>, | </math>, wobei <math>f | ||
</math> | </math> als Erzeugungsfunktion bezeichnet wird und <math>g | ||
</math> | </math> als Ausgangstransformation. | ||
Im Bereich der Biosignale werden die Modelle (<math>g</math>) verwendet, um EEG- und Vibrationsysteme in Fahrzeugen, das menschliche Hörsystem und vaskuläre Systeme usw. zu analysieren. Während noch vieles über den physiologischen Mechanismus oder das Muster interner Veränderungen im getesteten System unbekannt ist, ermöglicht uns die Ausgangsübertragungs- oder Transformationsfunktion <math>g</math> in unserem Kontext, eine Wellenfunktion zu rekonstruieren, indem die Punkte interpoliert werden, die vom Instrument erfasst wurden, das seine eigene spezifische Abtastrate hat. Diese <math>g</math>-Funktion ist für unsere Zwecke eine Rekonstruktion einer Wellenfunktion, auf der nach Latenzen, Amplituden und integralen Bereichen gesucht werden kann, um die notwendigen Schlussfolgerungen zu ziehen.<ref>{{cita libro | |||
| autore = Haebeom L | | autore = Haebeom L | ||
| autore2 = Hyunho K | | autore2 = Hyunho K | ||
Line 765: | Line 763: | ||
| LCCN = | | LCCN = | ||
| OCLC = | | OCLC = | ||
}}</ref> | }}</ref> Offensichtlich kann durch erneutes Testen des Systems in nachfolgenden Epochen die Integrität des Systems selbst verglichen werden. | ||
Im Ingenieurswesen sind verschiedene mathematische Modellierungen eines Systems möglich, je nachdem, ob sie explizit die Zustandsvariablen berücksichtigen oder nicht. | |||
[[File:Finite Elements - electric field within the intracranial brain tissue - FEM.jpg|thumb|center|'''Abbildung 5:''' A. Positionierung der Elektroden für die Lieferung des elektrischen Reizes. B. Darstellung des elektrischen Feldes innerhalb der Gehirnstruktur. C. Lokalisierung des induzierten elektrischen Feldes auf der Ebene der Trigeminuswurzeln. ]] | |||
====Mathematischer Formalismus der Logik des Trigeminussystems==== | |||
Wir betrachten das Trigeminale Motorische System als eine Blackbox mit Eingängen (Abbildung 5) und Ausgängen (Abbildung 6), und versuchen, die oben beschriebene Theorie darauf anzuwenden. | |||
Abbildung 6 zeigt die neuromotorischen Reaktionen auf die transkranielle elektrische Stimulation der Trigeminuswurzel der rechten Hemisphäre. Wir wollten den Test gemäß dem mathematischen Modell der 'Systemtheorie' einrichten, um den Unterschied zwischen den Informationen zu verstehen, die aus einem inzwischen fast veralteten Test wie der interferenziellen EMG und einem komplexeren Test wie einem motorischen und/oder somatosensorischen evozierten Potential erhalten werden; das evozierte Potential hat das Privileg einer Systemantwort auf einen externen Eingang namens 'Trigger', der in diesem Kontext elektrischer Art ist. | |||
Wir haben den Test aufgeteilt, indem wir eine Serie von progressiv stärkeren elektrischen Reizen zu den geordneten Zeiten geliefert haben, die den Zeitpunkten entsprechen: | |||
<math>T=\{t_0, t_1,t_2......t_{8}\}</math> | |||
In | In unserem Kontext haben wir einen Eingang, nämlich die Amplitude der elektrischen Stimulation, und zwei Ausgänge, nämlich Latenz und Amplitude. | ||
Daher haben wir: | |||
<math>\bigl(u(t_0), u(t_1), u(t_2), u(t_3), u(t_4), u(t_5), u(t_6), u(t_7), u(t_8)\bigr)=\bigl(0,20,30,40,50,70,80,90,100\bigr)</math>mA. | <math>\bigl(u(t_0), u(t_1), u(t_2), u(t_3), u(t_4), u(t_5), u(t_6), u(t_7), u(t_8)\bigr)=\bigl(0,20,30,40,50,70,80,90,100\bigr)</math>mA. | ||
Für jeden dieser Eingänge werden zwei Zustandsvariablen zugeordnet: Latenz <math>\bigr( y_1(t) \bigl)</math> und Amplitude <math>\bigr( y_2(t) \bigl)</math>. | |||
<math>\bigl(y_1(t_0), y_1(t_1), y_1(t_2), y_1(t_3), y_1(t_4), y_1(t_5), y_1(t_6), y_1(t_7), y_1(t_8)\bigr)=\bigl(0,2.4,2.4,2.3,2.1,2,1.9,1.9,1.9\bigr)</math>ms | <math>\bigl(y_1(t_0), y_1(t_1), y_1(t_2), y_1(t_3), y_1(t_4), y_1(t_5), y_1(t_6), y_1(t_7), y_1(t_8)\bigr)=\bigl(0,2.4,2.4,2.3,2.1,2,1.9,1.9,1.9\bigr)</math>ms | ||
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<math>\bigl(y_2(t_0), y_2(t_1), y_2(t_2), y_2(t_3), y_2(t_4), y_2(t_5), y_2(t_6), y_2(t_7), y_2(t_8)\bigr)=\bigl(0,0.6,0.8,1.1,1.7,2.8,4.6,4.6,4.6\bigr)</math>mV | <math>\bigl(y_2(t_0), y_2(t_1), y_2(t_2), y_2(t_3), y_2(t_4), y_2(t_5), y_2(t_6), y_2(t_7), y_2(t_8)\bigr)=\bigl(0,0.6,0.8,1.1,1.7,2.8,4.6,4.6,4.6\bigr)</math>mV | ||
All | All diese Variablen erzeugen eine Darstellung mehrerer vermittelter Spuren wie in Abbildung 6, in der einige wichtige Überlegungen angestellt werden können, wie z.B. die Abnahme der Latenz und die Zunahme der Amplitude mit zunehmender Amperage. | ||
[[File:Potenziale Evocato della Radice Trigeminale.jpg|thumb|''' | [[File:Potenziale Evocato della Radice Trigeminale.jpg|thumb|'''Abbildung 6:''' Ipsilaterales trigeminales motorisch evoziertes Potential|alt=|378px|right]] | ||
==Abschluss== | |||
[[File:FIGU01.jpg|alt=|left|thumb|'''Abbildung 7:''' Die Abbildung zeigt drei Möglichkeiten zur Analyse des Systems. In A ist die interferenzielle EMG-Spur, in B die bilateralen Wurzel-MEPs und in C der Kieferreflex zu sehen.|200px]] | |||
Es ist durchaus möglich, dass der Leser oder ein Kollege, der nicht mit spezifischen elektrophysiologischen Verfahren des Trigeminus vertraut ist, diese Art von bioingenieurstechnischen Diagnosemodellen für übertrieben hält, sowohl aufgrund der Schwierigkeiten bei der Durchführung (was die Methodik gefährlich erscheinen lassen kann - die Wurzel-MEPs liefern einen elektrischen Strom von 100 V mit einem Strom von 100 mA), als auch aufgrund des Gefühls, dass das Kosten-Nutzen-Verhältnis nicht gerechtfertigt ist. Er könnte daher bevorzugen, weiterhin mit der mittlerweile routinemäßigen Methodik in der Zahnmedizin zu arbeiten, wie zum Beispiel die Durchführung eines einfachen, schnellen und kostengünstigen interferentiellen EMG (Abbildung 7A). Wir akzeptieren sicherlich die Meinung unseres hypothetischen Kollegen, teilen sie aber nicht, denn um ein menschliches Leben zu retten, ist immer und entscheidend Kompetenz erforderlich, zusammen mit Hingabe und sowohl intellektuellen als auch wirtschaftlichen Investitionen. | |||
Der unbestreitbare Fortschritt in der Diagnostik in den meisten medizinischen Disziplinen liegt genau in der Bioingenieurwissenschaft, im technologischen Fortschritt; speziell die Systemtheorie hat es uns ermöglicht, den Systemzustand zu überprüfen, indem wir Ausgangsvariablen mit den variablen Eingängen vergleichen, die im Wesentlichen Auslöser verschiedener Arten sind. | |||
Abbildung 7 ist eine Möglichkeit, dies zu demonstrieren. Bemerkenswert ist, dass wie das interferentielle EMG-Test zeigt (Abbildung 7A), nur eine Art von interferentiellem Ungleichgewicht beobachtet werden kann, das typisch für klinische Situationen mit Malokklusion ist, während durch ein Trigger-Modell (speziell die bilaterale transkranielle elektrische Stimulation der trigeminalen Wurzeln) das System mit einem großen Amplituden-Ungleichgewicht reagiert (Abbildung 7B) und sogar mit einer Abwesenheit der Kieferreflexantwort (ausgelöst durch einen mechanischen Auslöser durch Schlagen des Kinns mit einem neurologischen piezoelektrischen Hammer) (Abbildung 7C). Die diagnostische Schlussfolgerung dieses Patienten war ein Schädelbasis-Meningeom. | |||
Für Experten reicht natürlich ein Blick, um zu verstehen, ob das trigeminale motorische System, das durch die transkranielle elektrische Stimulation der motorischen Wurzeln ausgelöst wird, in einem physiologischen oder pathologischen Zustand ist; aber, wie wir in den nächsten Kapiteln sehen werden, ist die biologische Realität so komplex und paradoxerweise indeterministisch, dass ein bioingenieurstechnisches Modell, gepaart mit einem angemessenen statistischen Mathematiker, es uns ermöglichen wird, den realen physiopathologischen Zustand des Systems genauer zu erfassen, die Unsicherheit der Messung zu reduzieren und folglich den Fehler in der differenzialen Diagnose zu verringern, aber vor allem eine frühzeitige Diagnose zu ermöglichen. | |||
{{Bib}} | In jedem Fall wäre dieser Patient, wenn er das beschriebene diagnostische Modell durchlaufen hätte, nicht gestorben, denn das Wachstum der Tumormasse eines Meningeoms ist extraenzephalisch und langsam und hätte viele Jahre vor der schwindelerregenden Symptomatik eine elektrophysiologisch dokumentierbare Strukturveränderung gezeigt. (siehe: 3. [[3° Klinischer Fall: Meningiom]]){{Bib}} | ||
{{apm}} | {{apm}} | ||
[[Category:Articles about logic of language]] | [[Category:Articles about logic of language]] |
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