4 research outputs found

    Estrazione non invasiva del segnale elettrocardiografico fetale da registrazioni con elettrodi posti sull鈥檃ddome della gestante (Non-invasive extraction of the fetal electrocardiogram from abdominal recordings by positioning electrodes on the pregnant woman鈥檚 abdomen)

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    openIl cuore 猫 il primo organo che si sviluppa nel feto, particolarmente nelle primissime settimane di gestazione. Rispetto al cuore adulto, quello fetale ha una fisiologia ed un鈥檃natomia significativamente differenti, a causa della differente circolazione cardiovascolare. Il benessere fetale si valuta monitorando l鈥檃ttivit脿 cardiaca mediante elettrocardiografia fetale (ECGf). L鈥橢CGf invasivo (acquisito posizionando elettrodi allo scalpo fetale) 猫 considerato il gold standard, ma l鈥檌nvasivit脿 che lo caratterizza ne limita la sua applicabilit脿. Al contrario, l鈥檜so clinico dell鈥橢CGf non invasivo (acquisito posizionando elettrodi sull鈥檃ddome della gestante) 猫 limitato dalla scarsa qualit脿 del segnale risultante. L鈥橢CGf non invasivo si estrae da registrazioni addominali, che sono corrotte da differenti tipi di rumore, fra i quali l鈥檌nterferenza primaria 猫 rappresentata dall鈥橢CG materno. Il Segmented-Beat Modulation Method (SBMM) 猫 stato da me recentemente proposto come una nuova procedura di filtraggio basata sul calcolo del template del battito cardiaco. SBMM fornisce una stima ripulita dell鈥橢CG estratto da registrazioni rumorose, preservando la fisiologica variabilit脿 ECG del segnale originale. Questa caratteristica 猫 ottenuta grazie alla segmentazione di ogni battito cardiaco per indentificare i segmenti QRS e TUP, seguito dal processo di modulazione/demodulazione (che include strecciamento e compressione) del segmento TUP, per aggiustarlo in modo adattativo alla morfologia e alla durata di ogni battito originario. Dapprima applicato all鈥橢CG adulto al fine di dimostrare la sua robustezza al rumore, l鈥橲BMM 猫 stato poi applicato al caso fetale. Particolarmente significativi sono i risultati relativi alle applicazioni su ECGf non invasivo, dove l鈥橲BMM fornisce segnali caratterizzati da un rapporto segnale-rumore comparabile a quello caratterizzante l鈥橢CGf invasivo. Tuttavia, l鈥橲BMM pu貌 contribuire alla diffusione dell鈥橢CGf non invasiva nella pratica clinica.The heart is the first organ that develops in the fetus, particularly in the very early stages of pregnancy. Compared to the adult heart, the physiology and anatomy of the fetal heart exhibit some significant differences. These differences originate from the fact that the fetal cardiovascular circulation is different from the adult circulation. Fetal well-being evaluation may be accomplished by monitoring cardiac activity through fetal electrocardiography (fECG). Invasive fECG (acquired through scalp electrodes) is the gold standard but its invasiveness limits its clinical applicability. Instead, clinical use of non-invasive fECG (acquired through abdominal electrodes) has so far been limited by its poor signal quality. Non-invasive fECG is extracted from the abdominal recording and is corrupted by different kind of noise, among which maternal ECG is the main interference. The Segmented-Beat Modulation Method (SBMM) was recently proposed by myself as a new template-based filtering procedure able to provide a clean ECG estimation from a noisy recording by preserving physiological ECG variability of the original signal. The former feature is achieved thanks to a segmentation procedure applied to each cardiac beat in order to identify the QRS and TUP segments, followed by a modulation/demodulation process (involving stretching and compression) of the TUP segments to adaptively adjust each estimated cardiac beat to the original beat morphology and duration. SBMM was first applied to adult ECG applications, in order to demonstrate its robustness to noise, and then to fECG applications. Particularly significant are the results relative to the non-invasive applications, where SBMM provided fECG signals characterized by a signal-to-noise ratio comparable to that characterizing invasive fECG. Thus, SBMM may contribute to the spread of this noninvasive fECG technique in the clinical practice.INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONEAgostinelli, AngelaAgostinelli, Angel

    Signal processing for automatic heartbeat classification and patient adaptation in the electrocardiogram

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    Las enfermedades cardiovasculares son en la actualidad la mayor causa de muerte individual en los pa铆ses desarrollados, por lo tanto cualquier avance en las metodolog铆as para el diagn贸stico podr铆an mejorar la salud de muchas personas. Dentro de las enfermedades cardiovasculares, la muerte s煤bita card铆aca es una de las causas de muerte m谩s importantes, por su n煤mero y por el impacto social que provoca. Sin lugar a duda se trata uno de los grandes desaf铆os de la cardiolog铆a moderna. Hay evidencias para relacionar las arritmias con la muerte s煤bita card铆aca. Por otro lado, la clasificaci贸n de latidos en el electrocardiograma (ECG) es un an谩lisis previo para el estudio de las arritmias. El an谩lisis del ECG proporciona una t茅cnica no invasiva para el estudio de la actividad del coraz贸n en sus distintas condiciones. Particularmente los algoritmos autom谩ticos de clasificaci贸n se focalizan en el an谩lisis del ritmo y la morfolog铆a del ECG, y espec铆ficamente en las variaciones respecto a la normalidad. Justamente, las variaciones en el ritmo, regularidad, lugar de origen y forma de conducci贸n de los impulsos card铆acos, se denominan arritmias. Mientras que algunas arritmias representan una amenaza inminente (Ej. fibrilaci贸n ventricular), existen otras m谩s sutiles que pueden ser una amenaza a largo plazo sin el tratamiento adecuado. Es en estos 煤ltimos casos, que registros ECG de larga duraci贸n requieren una inspecci贸n cuidadosa, donde los algoritmos autom谩ticos de clasificaci贸n representan una ayuda significativa en el diagn贸stico. En la 煤ltima d茅cada se han desarrollado algunos algoritmos de clasificaci贸n de ECG, pero solo unos pocos tienen metodolog铆as y resultados comparables, a pesar de las recomendaciones de la AAMI para facilitar la resoluci贸n de estos problemas. De dichos m茅todos, algunos funcionan de manera completamente autom谩tica, mientras que otros pueden aprovechar la asistencia de un experto para mejorar su desempe帽o. La base de datos utilizada en todos estos trabajos ha sido la MIT-BIH de arritmias. En cuanto a las caracter铆sticas utilizadas, los intervalos RR fueron usados por casi todos los grupos. Tambi茅n se utilizaron muestras del complejo QRS diezmado, o transformado mediante polinomios de Hermite, transformada de Fourier o la descomposici贸n wavelet. Otros grupos usaron caracter铆sticas que integran la informaci贸n presente en ambas derivaciones, como el m谩ximo del vectocardiograma del complejo QRS, o el 谩ngulo formado en dicho punto. El objetivo de esta tesis ha sido estudiar algunas metodolog铆as para la clasificaci贸n de latidos en el ECG. En primer lugar se estudiaron metodolog铆as autom谩ticas, con capacidad para contemplar el an谩lisis de un n煤mero arbitrario de derivaciones. Luego se estudi贸 la adaptaci贸n al paciente y la posibilidad de incorporar la asistencia de un experto para mejorar el rendimiento del clasificador autom谩tico. En principio se desarroll贸 y valid贸 un clasificador de latidos sencillo, que utiliza caracter铆sticas seleccionadas en base a una buena capacidad de generalizaci贸n. Se han considerado caracter铆sticas de la serie de intervalos RR (distancia entre dos latidos consecutivos), como tambi茅n otras calculadas a partir de ambas derivaciones de la se帽al de ECG, y escalas de su transformada wavelet. Tanto el desempe帽o en la clasificaci贸n como la capacidad de generalizaci贸n han sido evaluados en bases de datos p煤blicas: la MIT-BIH de arritmias, la MIT-BIH de arritmias supraventriculares y la del Instituto de T茅cnicas Cardiol贸gicas de San Petersburgo (INCART). Se han seguido las recomendaciones de la Asociaci贸n para el Avance de la Instrumentaci贸n M茅dica (AAMI) tanto para el etiquetado de clases como para la presentaci贸n de los resultados. Para la b煤squeda de caracter铆sticas se adopt贸 un algoritmo de b煤squeda secuencial flotante, utilizando diferentes criterios de b煤squeda, para luego elegir el modelo con mejor rendimiento y capacidad de generalizaci贸n en los sets de entrenamiento y validaci贸n. El mejor modelo encontrado incluye 8 caracter铆sticas y ha sido entrenado y evaluado en particiones disjuntas de la MIT-BIH de arritmias. Todas las car谩cter铆sticas del modelo corresponden a mediciones de intervalos temporales. Esto puede explicarse debido a que los registros utilizados en los experimentos no siempre contienen las mismas derivaciones, y por lo tanto la capacidad de clasificaci贸n de aquellas caracter铆sticas basadas en amplitudes se ve seriamente disminuida. Las primeras 4 caracter铆sticas del modelo est谩n claramente relacionadas a la evoluci贸n del ritmo card铆aco, mientras que las otras cuatro pueden interpretarse como mediciones alternativas de la anchura del complejo QRS, y por lo tanto morfol贸gicas. Como resultado, el modelo obtenido tiene la ventaja evidente de un menor tama帽o, lo que redunda tanto en un ahorro computacional como en una mejor estimaci贸n de los par谩metros del modelo durante el entrenamiento. Como ventaja adicional, este modelo depende exclusivamente de la detecci贸n de cada latido, haciendo este clasificador especialmente 煤til en aquellos casos donde la delineaci贸n de las ondas del ECG no puede realizarse de manera confiable. Los resultados obtenidos en el set de evaluaci贸n han sido: exactitud global (A) de 93%; para latidos normales: sensibilidad (S) 95% valor predictivo positivo (P^{+}) 98%; para latidos supraventriculares, S 77%, P^{+} 39%; y para latidos ventriculares S 81%, P^{+} 87%. Para comprobar la capacidad de generalizaci贸n, se evalu贸 el rendimiento en la INCART obteni茅ndose resultados comparables a los del set de evaluaci贸n. El modelo de clasificaci贸n obtenido utiliza menos caracter铆sticas, y adicionalmente present贸 mejor rendimiento y capacidad de generalizaci贸n que otros representativos del estado del arte. Luego se han estudiado dos mejoras para el clasificador desarrollado en el p谩rrafo anterior. La primera fue adaptarlo a registros ECG de un n煤mero arbitrario de derivaciones, o extensi贸n multiderivacional. En la segunda mejora se busc贸 cambiar el clasificador lineal por un perceptr贸n multicapa no lineal (MLP). Para la extensi贸n multiderivacional se estudi贸 si conlleva alguna mejora incluir informaci贸n del ECG multiderivacional en el modelo previamente validado. Dicho modelo incluye caracter铆sticas calculadas de la serie de intervalos RR y descriptores morfol贸gicos calculados en la transformada wavelet de cada derivaci贸n. Los experimentos se han realizado en la INCART, disponible en Physionet, mientras que la generalizaci贸n se corrobor贸 en otras bases de datos p煤blicas y privadas. En todas las bases de datos se siguieron las recomendaciones de la AAMI para el etiquetado de clases y presentaci贸n de resultados. Se estudiaron varias estrategias para incorporar la informaci贸n adicional presente en registros de 12 derivaciones. La mejor estrategia consisti贸 en realizar el an谩lisis de componentes principales a la transformada wavelet del ECG. El rendimiento obtenido con dicha estrategia fue: para latidos normales: S98%, P^{+}93%; para latidos supraventriculares, S86%, P^{+}91%; y para latidos ventriculares S90%, P^{+}90%. La capacidad de generalizaci贸n de esta estrategia se comprob贸 tras evaluarla en otras bases de datos, con diferentes cantidades de derivaciones, obteniendo resultados comparables. En conclusi贸n, se mejor贸 el rendimiento del clasificador de referencia tras incluir la informaci贸n disponible en todas las derivaciones disponibles. La mejora del clasificador lineal por medio de un MLP se realiz贸 siguiendo una metodolog铆a similar a la descrita m谩s arriba. El rendimiento obtenido fue: A 89%; para latidos normales: S90%, P^{+}99% para latidos supraventriculares, S83%, P^{+}34%; para latidos ventriculares S87%, P^{+}76%. Finalmente estudiamos un algoritmo de clasificaci贸n basado en las metodolog铆as descritas en los anteriores p谩rrafos, pero con la capacidad de mejorar su rendimiento mediante la ayuda de un experto. Se present贸 un algoritmo de clasificaci贸n de latidos en el ECG adaptable al paciente, basado en el clasificador autom谩tico previamente desarrollado y un algoritmo de clustering. Tanto el clasificador autom谩tico, como el algoritmo de clustering utilizan caracter铆sticas calculadas de la serie de intervalos RR y descriptores de morfolog铆a calculados de la transformada wavelet. Integrando las decisiones de ambos clasificadores, este algoritmo puede desempe帽arse autom谩ticamente o con varios grados de asistencia. El algoritmo ha sido minuciosamente evaluado en varias bases de datos para facilitar la comparaci贸n. A煤n en el modo completamente autom谩tico, el algoritmo mejora el rendimiento del clasificador autom谩tico original; y con menos de 2 latidos anotados manualmente (MAHB) por registro, el algoritmo obtuvo una mejora media para todas las bases de datos del 6.9% en A, de 6.5\%S y de 8.9\% en P^{+}. Con una asistencia de solo 12 MAHB por registro result贸 en una mejora media de 13.1\%en A, de 13.9\% en S y de 36.1\% en P^{+}. En el modo asistido, el algoritmo obtuvo un rendimiento superior a otros representativos del estado del arte, con menor asistencia por parte del experto. Como conclusiones de la tesis, debemos enfatizar la etapa del dise帽o y an谩lisis minucioso de las caracter铆sticas a utilizar. Esta etapa est谩 铆ntimamente ligada al conocimiento del problema a resolver. Por otro lado, la selecci贸n de un subset de caracter铆sticas ha resultado muy ventajosa desde el punto de la eficiencia computacional y la capacidad de generalizaci贸n del modelo obtenido. En 煤ltimo lugar, la utilizaci贸n de un clasificador simple o de baja capacidad (por ejemplo funciones discriminantes lineales) asegurar谩 que el modelo de caracter铆sticas sea responsable en mayor parte del rendimiento global del sistema. Con respecto a los sets de datos para la realizaci贸n de los experimentos, es fundamental contar con un elevado numero de sujetos. Es importante incidir en la importancia de contar con muchos sujetos, y no muchos registros de pocos sujetos, dada la gran variabilidad intersujeto observada. De esto se desprende la necesidad de evaluar la capacidad de generalizaci贸n del sistema a sujetos no contemplados durante el entrenamiento o desarrollo. Por 煤ltimo resaltaremos la complejidad de comparar el rendimiento de clasificadores en problemas mal balanceados, es decir que las clases no se encuentras igualmente representadas. De las alternativas sugeridas en esta tesis probablemente la m谩s recomendable sea la matriz de confusi贸n, ya que brinda una visi贸n completa del rendimiento del clasificador, a expensas de una alta redundancia. Finalmente, luego de realizar comparaciones justas con otros trabajos representativos del estado actual de la t茅cnica, concluimos que los resultados presentados en esta tesis representan una mejora en el campo de la clasificaci贸n de latidos autom谩tica y adaptada al paciente, en la se帽al de ECG

    Advanced Signal Processing in Wearable Sensors for Health Monitoring

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    Smart, wearables devices on a miniature scale are becoming increasingly widely available, typically in the form of smart watches and other connected devices. Consequently, devices to assist in measurements such as electroencephalography (EEG), electrocardiogram (ECG), electromyography (EMG), blood pressure (BP), photoplethysmography (PPG), heart rhythm, respiration rate, apnoea, and motion detection are becoming more available, and play a significant role in healthcare monitoring. The industry is placing great emphasis on making these devices and technologies available on smart devices such as phones and watches. Such measurements are clinically and scientifically useful for real-time monitoring, long-term care, and diagnosis and therapeutic techniques. However, a pertaining issue is that recorded data are usually noisy, contain many artefacts, and are affected by external factors such as movements and physical conditions. In order to obtain accurate and meaningful indicators, the signal has to be processed and conditioned such that the measurements are accurate and free from noise and disturbances. In this context, many researchers have utilized recent technological advances in wearable sensors and signal processing to develop smart and accurate wearable devices for clinical applications. The processing and analysis of physiological signals is a key issue for these smart wearable devices. Consequently, ongoing work in this field of study includes research on filtration, quality checking, signal transformation and decomposition, feature extraction and, most recently, machine learning-based methods
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