4,039 research outputs found

    Wireless body area network platform utilizing energy-efficient routing of physiological data

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    Wireless Body Area Networks (WBANs) consist of several wireless sensors located around a human body. These sensors may measure several biological signals, movement, and temperature. Due to major improvements in power consumption and constantly shrinking devices, WBANs are becoming ubiquitous. As a side effect present because of the small form factor of these devices, the battery size is limited. While the sensors themselves may be extremely power efficient, all of the measured data must be transmitted over a much less efficient wireless link. One benefit of WBANs is that they rarely include more than a dozen wireless devices over a small area. This constraint allows for the use of routing techniques not suitable for larger wireless sensor networks(WSNs). Presented in this work is a novel global routing algorithm link-cost function to maximize network lifetime in WBANs. Also included are a basic software framework for developing WBANs, a sample Wireless Electrocardiogram (ECG) application, and a simple link cost algorithm development platform

    RapidHRV: an open-source toolbox for extracting heart rate and heart rate variability

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    Heart rate and heart rate variability have enabled insight into a myriad of psychophysiological phenomena. There is now an influx of research attempting using these metrics within both laboratory settings (typically derived through electrocardiography or pulse oximetry) and ecologically-rich contexts (via wearable photoplethysmography, i.e., smartwatches). However, these signals can be prone to artifacts and a low signal to noise ratio, which traditionally are detected and removed through visual inspection. Here, we developed an open-source Python package, RapidHRV, dedicated to the preprocessing, analysis, and visualization of heart rate and heart rate variability. Each of these modules can be executed with one line of code and includes automated cleaning. In simulated data, RapidHRV demonstrated excellent recovery of heart rate across most levels of noise (>=10 dB) and moderate-to-excellent recovery of heart rate variability even at relatively low signal to noise ratios (>=20 dB) and sampling rates (>=20 Hz). Validation in real datasets shows good-to-excellent recovery of heart rate and heart rate variability in electrocardiography and finger photoplethysmography recordings. Validation in wrist photoplethysmography demonstrated RapidHRV estimations were sensitive to heart rate and its variability under low motion conditions, but estimates were less stable under higher movement settings

    Novel Methods to Incorporate Physiological Prior Knowledge into the Inverse Problem of Electrocardiography - Application to Localization of Ventricular Excitation Origins

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    17 Millionen TodesfĂ€lle jedes Jahr werden auf kardiovaskulĂ€re Erkankungen zurĂŒckgefĂŒhrt. Plötzlicher Herztod tritt bei ca. 25% der Patienten mit kardiovaskulĂ€ren Erkrankungen auf und kann mit ventrikulĂ€rer Tachykardie in Verbindung gebracht werden. Ein wichtiger Schritt fĂŒr die Behandlung von ventrikulĂ€rer Tachykardie ist die Detektion sogenannter Exit-Points, d.h. des rĂ€umlichen Ursprungs der Erregung. Da dieser Prozess sehr zeitaufwĂ€ndig ist und nur von fĂ€higen Kardiologen durchgefĂŒhrt werden kann, gibt es eine Notwendigkeit fĂŒr assistierende Lokalisationsmöglichkeiten, idealerweise automatisch und nichtinvasiv. Elektrokardiographische Bildgebung versucht, diesen klinischen Anforderungen zu genĂŒgen, indem die elektrische AktivitĂ€t des Herzens aus Messungen der Potentiale auf der KörperoberflĂ€che rekonstruiert wird. Die resultierenden Informationen können verwendet werden, um den Erregungsursprung zu detektieren. Aktuelle Methoden um das inverse Problem zu lösen weisen jedoch entweder eine geringe Genauigkeit oder Robustheit auf, was ihren klinischen Nutzen einschrĂ€nkt. Diese Arbeit analysiert zunĂ€chst das VorwĂ€rtsproblem im Zusammenhang mit zwei Quellmodellen: Transmembranspannungen und extrazellulĂ€re Potentiale. Die mathematischen Eigenschaften der Relation zwischen den Quellen des Herzens und der KörperoberflĂ€chenpotentiale werden systematisch analysiert und der Einfluss auf das inverse Problem verdeutlicht. Dieses Wissen wird anschließend zur Lösung des inversen Problems genutzt. Hierzu werden drei neue Methoden eingefĂŒhrt: eine verzögerungsbasierte Regularisierung, eine Methode basierend auf einer Regression von KörperoberflĂ€chenpotentialen und eine Deep-Learning-basierte Lokalisierungsmethode. Diese drei Methoden werden in einem simulierten und zwei klinischen Setups vier etablierten Methoden gegenĂŒbergestellt und bewertet. Auf dem simulierten Datensatz und auf einem der beiden klinischen DatensĂ€tze erzielte eine der neuen Methoden bessere Ergebnisse als die konventionellen AnsĂ€tze, wĂ€hrend Tikhonov-Regularisierung auf dem verbleibenden klinischen Datensatz die besten Ergebnisse erzielte. Potentielle Ursachen fĂŒr diese Ergebnisse werden diskutiert und mit Eigenschaften des VorwĂ€rtsproblems in Verbindung gebracht

    Multiscale Cohort Modeling of Atrial Electrophysiology : Risk Stratification for Atrial Fibrillation through Machine Learning on Electrocardiograms

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    Patienten mit Vorhofflimmern sind einem fĂŒnffach erhöhten Risiko fĂŒr einen ischĂ€mischen Schlaganfall ausgesetzt. Eine frĂŒhzeitige Erkennung und Diagnose der Arrhythmie wĂŒrde ein rechtzeitiges Eingreifen ermöglichen, um möglicherweise auftretende Begleiterkrankungen zu verhindern. Eine VergrĂ¶ĂŸerung des linken Vorhofs sowie fibrotisches Vorhofgewebe sind Risikomarker fĂŒr Vorhofflimmern, da sie die notwendigen Voraussetzungen fĂŒr die Aufrechterhaltung der chaotischen elektrischen Depolarisation im Vorhof erfĂŒllen. Mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens könnten Fibrose und eine VergrĂ¶ĂŸerung des linken Vorhofs basierend auf P Wellen des 12-Kanal Elektrokardiogramms im Sinusrhythmus automatisiert identifiziert werden. Dies könnte die Basis fĂŒr eine nicht-invasive Risikostrat- ifizierung neu auftretender Vorhofflimmerepisoden bilden, um anfĂ€llige Patienten fĂŒr ein prĂ€ventives Screening auszuwĂ€hlen. Zu diesem Zweck wurde untersucht, ob simulierte Vorhof-Elektrokardiogrammdaten, die dem klinischen Trainingssatz eines maschinellen Lernmodells hinzugefĂŒgt wurden, zu einer verbesserten Klassifizierung der oben genannten Krankheiten bei klinischen Daten beitra- gen könnten. Zwei virtuelle Kohorten, die durch anatomische und funktionelle VariabilitĂ€t gekennzeichnet sind, wurden generiert und dienten als Grundlage fĂŒr die Simulation großer P Wellen-DatensĂ€tze mit genau bestimmbaren Annotationen der zugrunde liegenden Patholo- gie. Auf diese Weise erfĂŒllen die simulierten Daten die notwendigen Voraussetzungen fĂŒr die Entwicklung eines Algorithmus fĂŒr maschinelles Lernen, was sie von klinischen Daten unterscheidet, die normalerweise nicht in großer Zahl und in gleichmĂ€ĂŸig verteilten Klassen vorliegen und deren Annotationen möglicherweise durch unzureichende Expertenannotierung beeintrĂ€chtigt sind. FĂŒr die SchĂ€tzung des Volumenanteils von linksatrialem fibrotischen Gewebe wurde ein merkmalsbasiertes neuronales Netz entwickelt. Im Vergleich zum Training des Modells mit nur klinischen Daten, fĂŒhrte das Training mit einem hybriden Datensatz zu einer Reduzierung des Fehlers von durchschnittlich 17,5 % fibrotischem Volumen auf 16,5 %, ausgewertet auf einem rein klinischen Testsatz. Ein Long Short-Term Memory Netzwerk, das fĂŒr die Unterscheidung zwischen gesunden und P Wellen von vergrĂ¶ĂŸerten linken Vorhöfen entwickelt wurde, lieferte eine Genauigkeit von 0,95 wenn es auf einem hybriden Datensatz trainiert wurde, von 0,91 wenn es nur auf klinischen Daten trainiert wurde, die alle mit 100 % Sicherheit annotiert wurden, und von 0,83 wenn es auf einem klinischen Datensatz trainiert wurde, der alle Signale unabhĂ€ngig von der Sicherheit der Expertenannotation enthielt. In Anbetracht der Ergebnisse dieser Arbeit können Elektrokardiogrammdaten, die aus elektrophysiologischer Modellierung und Simulationen an virtuellen Patientenkohorten resul- tieren und relevante VariabilitĂ€tsaspekte abdecken, die mit realen Beobachtungen ĂŒbereinstim- men, eine wertvolle Datenquelle zur Verbesserung der automatisierten Risikostratifizierung von Vorhofflimmern sein. Auf diese Weise kann den Nachteilen klinischer DatensĂ€tze fĂŒr die Entwicklung von Modellen des maschinellen Lernens entgegengewirkt werden. Dies trĂ€gt letztendlich zu einer frĂŒhzeitigen Erkennung der Arrhythmie bei, was eine rechtzeitige Auswahl geeigneter Behandlungsstrategien ermöglicht und somit das Schlaganfallrisiko der betroffenen Patienten verringert

    Assessment of spatial heterogeneity of ventricular repolarization after multi-channel blocker drugs in healthy subjects

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    Background and objectives: In contrast to potassium channel blockers, drugs affecting multiple channels seem to reduce torsadogenic risks. However, their effect on spatial heterogeneity of ventricular repolarization (SHVR) is still matter of investigation. Aim of this work is to assess the effect of four drugs blocking the human ether-\ue0-go-go-related gene (hERG) potassium channel, alone or in combination with other ionic channel blocks, on SHVR, as estimated by the V-index on short triplicate 10 s ECG. Methods: The V-index is an estimate of the standard deviation of the repolarization times of the myocytes across the entire myocardium, obtained from multi-lead surface electrocardiograms. Twenty-two healthy subjects received a pure hERG potassium channel blocker (dofetilide) and 3 other drugs with additional varying degrees of sodium and calcium (L-type) channel block (quinidine, ranolazine, and verapamil), as well as placebo. A one-way repeated-measures Friedman test was performed to compare the V-index over time. Results: Computer simulations and Bland-Altman analysis supported the reliability of the estimates of V-index on triplicate 10 s ECG. Ranolazine, verapamil and placebo did not affect the V-index. On the contrary, after quinidine and dofetilide administration, an increase of V-index from predose to its peak value was observed (\u394\u394V-index values were 19 ms and 27 ms, respectively, p < 0.05). Conclusions: High torsadogenic drugs (dofetilide and quinidine) affected significantly the SHVR, as quantified by the V-index. The metric has therefore a potential in assessing drug arrhythmogenicity

    Electrocardiogram Signal Analysis and Simulations for Non-Invasive Diagnosis - Model-Based and Data-Driven Approaches for the Estimation of Ionic Concentrations and Localization of Excitation Origins

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    Das Elektrokardiogramm (EKG) ist die Standardtechnik zur Messung der elektrischen AktivitĂ€t des Herzens. EKG-GerĂ€te sind verfĂŒgbar, kostengĂŒnstig und erlauben zudem eine nichtinvasive Messung. Das ist insbesondere wichtig fĂŒr die Diagnose von kardiovaskulĂ€ren Erkrankungen (KVE). Letztere sind mit verursachten Kosten von 210 Milliarden Euro eine der Hauptbelastungen fĂŒr das Gesundheitssystem in Europa und dort der Grund fĂŒr 3,9 Millionen TodesfĂ€lle – dies entspricht 45% aller TodesfĂ€lle. Neben weiteren Risikofaktoren spielen chronische Nierenerkrankungen und strukturelle VerĂ€nderungen des Herzgewebes eine entscheidende Rolle fĂŒr das Auftreten von KVE. Deshalb werden in dieser Arbeit zwei Pathologien, die in Verbindung zu KVE stehen, betrachtet: ElektrolytkonzentrationsverĂ€nderungen bei chronisch Nierenkranken und ektope Foki, die autonom Erregungen iniitieren. In beiden Projekten ist die Entwicklung von Methoden mithilfe von simulierten Signalen zur DiagnoseunterstĂŒtzung das ĂŒbergeordnete Ziel. Im ersten Projekt helfen simulierte EKGs die Signalverarbeitungskette zur EKG-basierten SchĂ€tzung der Ionenkonzentrationen von Kalium und Calcium zu optimieren. Die Erkenntnisse dieser Optimierung fließen in zwei patienten-spezifische Methoden zur KaliumkonzentrationsschĂ€tzung ein, die wiederum mithilfe von Patientendaten ausgewertet werden. Die Methoden lieferten im Mittel einen absoluten Fehler von 0,37 mmol/l fĂŒr einen patienten-spezifischen Ansatz und 0,48 mmol/l fĂŒr einen globalen Ansatz mit zusĂ€tzlicher patienten-spezifischer Korrektur. Die Vorteile der SchĂ€tzmethoden werden gegenĂŒber bereits existierender AnsĂ€tze dargelegt. Alle entwickelten Algorithmen sind ferner unter einer Open-Source-Lizenz veröffentlicht. Das zweite Projekt zielte auf die Lokalisierung von ektopen Foki mithilfe des EKGs ohne die Nutzung der individuellen Patientengeometrie. 1.766.406 simulierte EKG-Signale (Body Surface Potential Maps (BSPMs)) wurden zum Trainieren von zwei Convolutional Neural Networks (CNNs) erzeugt. Das erste CNN sorgt fĂŒr die SchĂ€tzung von Anfang und Ende der Depolarisation der Ventrikel. Das zweite CNN nutzt die Information der Depolarisation im BSPM zur SchĂ€tzung des Erregungsurpsrungs. Der spezielle Aufbau des CNNs ermöglicht die Darstellung mehrerer Lösungen, wie sie durch Mehrdeutigkeiten im BSPM vorliegen können. Der kleinste Median des Lokalisierungsfehlers lag bei 1,54 mm fĂŒr den Test-Datensatz der simulierten Signale, bzw. bei 37 mm fĂŒr Patientensignale. Somit erlaubt die Kombination beider CNNs die verlĂ€ssliche Lokalisierung von ektopen Foki auch anhand von Patientendaten, obwohl Patientendaten vorher nicht im Training genutzt wurden. Die Resultate dieser zwei Projekte demonstrieren, wie EKG-Simulationen zur Entwicklung und Verbesserung von EKG-Signalverarbeitungsmethoden eingesetzt werden und bei der Diagnosefindung helfen können. Zudem zeigt sich das Potential der Kombination von Simulationen und CNNs, um einerseits die zumeist raren klinischen Signale zu ersetzen und andererseits Modelle zu finden, die fĂŒr mehrere Patienten/-innen gĂŒltig sind. Die vorgestellten Methoden bergen die Möglichkeit, die Diagnosestellungen zu beschleunigen und mit hoher Wahrscheinlichkeit den Therapieerfolg der Patienten zu verbessern

    Personalizing Simulations of the Human Atria : Intracardiac Measurements, Tissue Conductivities, and Cellular Electrophysiology

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    This work addresses major challenges of heart model personalization. Analysis techniques for clinical intracardiac electrograms determine wave direction and conduction velocity from single beats. Electrophysiological measurements are simulated to validate the models. Uncertainties in tissue conductivities impact on simulated ECGs. A minimal model of cardiac myocytes is adapted to the atria. This makes personalized cardiac models a promising technique to improve treatment of atrial arrhythmias

    Feasibility of in vivo measurement of carotid wall shear rate using spiral Fourier velocity encoded MRI

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    Arterial wall shear stress is widely believed to influence the formation and growth of atherosclerotic plaque; however, there is currently no gold standard for its in vivo measurement. The use of phase contrast MRI has proved to be challenging due to partial-volume effects and inadequate signal-to-noise ratio at the high spatial resolutions that are required. This work evaluates the use of spiral Fourier velocity encoded MRI as a rapid method for assessing wall shear rate in the carotid arteries. Wall shear rate is calculated from velocity histograms in voxels spanning the blood/vessel wall interface, using a method developed by Frayne and Rutt (Magn Reson Med 1995;34:378–387). This study (i) demonstrates the accuracy of the velocity histograms measured by spiral Fourier velocity encoding in a pulsatile carotid flow phantom compared with high-resolution two-dimensional Fourier transform phase contrast, (ii) demonstrates the accuracy of Fourier velocity encoding–based shear rate measurements in a numerical phantom designed using a computational fluid dynamics simulation of carotid flow, and (iii) demonstrates in vivo measurement of regional wall shear rate and oscillatory shear index in the carotid arteries of healthy volunteers at 3 T. Magn Reson Med 63:1537–1547, 2010. © 2010 Wiley-Liss, Inc.Peer Reviewedhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/75777/1/22325_ftp.pd

    Generalization and Regularization for Inverse Cardiac Estimators

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    Electrocardiographic Imaging (ECGI) aims to estimate the intracardiac potentials noninvasively, hence allowing the clinicians to better visualize and understand many arrhythmia mechanisms. Most of the estimators of epicardial potentials use a signal model based on an estimated spatial transfer matrix together with Tikhonov regularization techniques, which works well specially in simulations, but it can give limited accuracy in some real data. Based on the quasielectrostatic potential superposition principle, we propose a simple signal model that supports the implementation of principled out-of-sample algorithms for several of the most widely used regularization criteria in ECGI problems, hence improving the generalization capabilities of several of the current estimation methods. Experiments on simple cases (cylindrical and Gaussian shapes scrutinizing fast and slow changes, respectively) and on real data (examples of torso tank measurements available from Utah University, and an animal torso and epicardium measurements available from Maastricht University, both in the EDGAR public repository) show that the superposition-based out-of-sample tuning of regularization parameters promotes stabilized estimation errors of the unknown source potentials, while slightly increasing the re-estimation error on the measured data, as natural in non-overfitted solutions. The superposition signal model can be used for designing adequate out-of-sample tuning of Tikhonov regularization techniques, and it can be taken into account when using other regularization techniques in current commercial systems and research toolboxes on ECG
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