Assessment of Time and Frequency Domain Entropies to Detect Sleep Apnoea in Heart Rate Variability Recordings from Men and Women

Producción CientíficaHeart rate variability (HRV) provides useful information about heart dynamics both under healthy and pathological conditions. Entropy measures have shown their utility to characterize these dynamics. In this paper, we assess the ability of spectral entropy (SE) and multiscale entropy (MsE) to characterize the sleep apnoea-hypopnea syndrome (SAHS) in HRV recordings from 188 subjects. Additionally, we evaluate eventual differences in these analyses depending on the gender. We found that the SE computed from the very low frequency band and the low frequency band showed ability to characterize SAHS regardless the gender; and that MsE features may be able to distinguish gender specificities. SE and MsE showed complementarity to detect SAHS, since several features from both analyses were automatically selected by the forward-selection backward-elimination algorithm. Finally, SAHS was modelled through logistic regression (LR) by using optimum sets of selected features. Modelling SAHS by genders reached significant higher performance than doing it in a jointly way. The highest diagnostic ability was reached by modelling SAHS in women. The LR classifier achieved 85.2% accuracy (Acc) and 0.951 area under the ROC curve (AROC). LR for men reached 77.6% Acc and 0.895 AROC, whereas LR for the whole set reached 72.3% Acc and 0.885 AROC. Our results show the usefulness of the SE and MsE analyses of HRV to detect SAHS, as well as suggest that, when using HRV, SAHS may be more accurately modelled if data are separated by gender.Ministerio de Economía, Industria y Competitividad (TEC2011-22987)Junta de Castilla y León (programa de apoyo a proyectos de investigación - Ref. VA059U13

Evaluation of Machine-Learning Approaches to Estimate Sleep Apnea Severity from at-Home Oximetry Recordings

Producción CientíficaComplexity, costs, and waiting lists issues demand a simplified alternative for sleep apnea-hypopnea syndrome (SAHS) diagnosis. The blood oxygen saturation signal (SpO2) carries useful information about SAHS and can be easily acquired from overnight oximetry. In this study, SpO2 single-channel recordings from 320 subjects were obtained at patients’ home. They were used to automatically obtain statistical, spectral, non-linear, and clinical SAHS-related information. Relevant and non-redundant data from these analyses were subsequently used to train and validate four machine-learning methods with ability to classify SpO2 signals into one out of the four SAHS-severity degrees (no-SAHS, mild, moderate, and severe). All the models trained (linear discriminant analysis, 1-vs-all logistic regression, Bayesian multi-layer perceptron, and AdaBoost), outperformed the diagnostic ability of the conventionally-used 3% oxygen desaturation index. An AdaBoost model built with linear discriminants as base classifiers reached the highest figures. It achieved 0.479 Cohen’s in the SAHS severity classification, as well as 92.9%, 87.4%, and 78.7% accuracies in binary classification tasks using increasing severity thresholds (apnea-hypopnea index: 5, 15, and 30 events/hour, respectively). These results suggest that machine learning can be used along with SpO2 information acquired at patients’ home to help in SAHS diagnosis simplification.This research has been supported by the project VA037U16 from the Consejería de Educación de la Junta de Castilla y León, the project 265/2012 of the Sociedad Española de Neumología y Cirugía Torácica (SEPAR), the projects RTC-2015-3446-1 and TEC2014-53196-R from the Ministerio de Economía y Competitividad, and the European Regional Development Fund (FEDER). D. Álvarez was in receipt of a Juan de la Cierva grant from the Ministerio de Economía y Competitivida

Symbolic dynamics to enhance diagnostic ability of portable oximetry from the Phone Oximeter in the detection of paediatric sleep apnoea

Objective: This study is aimed at assessing symbolic dynamics as a reliable technique to characterize complex fluctuations of portable oximetry in the context of automated detection of childhood obstructive sleep apnoea-hypopnoea syndrome (OSAHS). Approach: Nocturnal oximetry signals from 142 children with suspected OSAHS were acquired using the Phone Oximeter: a portable device that integrates a pulse oximeter with a smartphone. An apnoea-hypopnoea index (AHI) ⩾ 5 events h−1 from simultaneous in-lab polysomnography was used to confirm moderate-to-severe childhood OSAHS. Symbolic dynamics was used to parameterise non-linear changes in the overnight oximetry profile. Conventional indices, anthropometric measures, and time-domain linear statistics were also considered. Forward stepwise logistic regression was used to obtain an optimum feature subset. Logistic regression (LR) was used to identify children with moderate-to-severe OSAHS. Main results: The histogram of 3-symbol words from symbolic dynamics showed significant differences (p < 0.01) between children with AHI < 5 events h−1 and moderate-to-severe patients (AHI ⩾ 5 events h−1). Words representing increasing oximetry values after apnoeic events (re-saturations) showed relevant diagnostic information. Regarding the performance of individual characterization approaches, the LR model composed of features from symbolic dynamics alone reached a maximum performance of 78.4% accuracy (65.2% sensitivity; 86.8% specificity) and 0.83 area under the ROC curve (AUC). The classification performance improved combining all features. The optimum model from feature selection achieved 83.3% accuracy (73.5% sensitivity; 89.5% specificity) and 0.89 AUC, significantly (p <0.01) outperforming the other models. Significance: Symbolic dynamics provides complementary information to conventional oximetry analysis enabling reliable detection of moderate-to-severe paediatric OSAHS from portable oximetry

Diseño y evaluación de metodologías de análisis automático de la oximetría nocturna como método simplificado de detección del síndrome de apnea-hipopnea obstructiva del sueño en niños. Validación en el hospital y en el domicilio.

El síndrome de apnea-hipopnea obstructiva del sueño (SAHOS) es una enfermedad de alta prevalencia en la población infantil, con una importante morbilidad y elevado impacto sociosanitario, en la que la detección precoz es esencial para iniciar un adecuado tratamiento, el cual debe ser siempre individualizado. El SAHOS es una alteración fisiopatológica compleja y multifactorial, en la que no sólo influye una susceptibilidad genética e individual (factores anatómicos y dinámicos), sino también de estilo de vida. Los factores de riesgo más frecuentes son la hipertrofia adenoamigdalar y la obesidad. Los síntomas en los niños son escasos, son principalmente nocturnos y requieren un alto nivel de sospecha. El SAHOS no diagnosticado o no tratado se relaciona con diferentes consecuencias metabólicas, cardiovasculares, neurocognitivas, inflamatorias, conductuales y falta de desarrollo estaturoponderal, lo que conduce a un empeoramiento del estado de salud en términos generales y disminución de calidad de vida.Departamento de Anatomía y RadiologíaDoctorado en Investigación en Ciencias de la Salu

Variabilidad de la frecuencia de pulso mediante análisis no lineal en pacientes con síndrome de apnea del sueño y enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC)

El análisis no lineal mediante entropía muestral ha aportado un mayor conocimiento sobre las diferencias en los registros nocturnos de PRV entre los pacientes de EPOC sin y con SAHS (síndrome overlap). Las medidas espectrales en las bandas de frecuencia tradicionales LF y HF no permiten capturar estos cambios en la dinámica nocturna del PRV asociados a los eventos de apnea durante el sueño en pacientes con EPOC. Por el contrario, los pacientes con EPOC y SAHS simultáneamente muestran un incremento significativo de SampEn que los pacientes con solo EPOC o SAHS de forma aislada. Estos hallazgos sugieren que existe un efecto acumulativo de la EPOC y el SAHS hacia una mayor disfunción cardiovascular durante el sueño. De acuerdo con los resultados obtenidos, podemos concluir que SampEn es capaz de cuantificar apropiadamente los cambios en la dinámica nocturna de la señal de PRV en pacientes con síndrome overlap, lo que podría resultar útil para evaluar una potencial afectación cardiovascular en los pacientes con EPOC y presencia de SAHS concomitante.Departamento de Medicina, Dermatología y ToxicologíaDoctorado en Investigación en Ciencias de la Salu

Extracción, selección y clasificación automática de características de la señal de oximetría en la detección del síndrome de apnea-hipopnea del sueño en niños

El Síndrome de la Apnea Hipopnea del Sueño (SAHS) en la infancia es un trastorno respiratorio del sueño caracterizado por una obstrucción parcial y/o completa de la vía aérea superior. El SAHS tiene una prevalencia de entre el 1 y el 5% y puede originar múltiples consecuencias negativas para la salud y el desarrollo de los niños, como déficit neurocognitivo, retraso del crecimiento o disfunción cardiaca. La técnica diagnóstica de referencia es la polisomnografía (PSG), que es un método complejo, costoso, altamente intrusivo y de disponibilidad limitada. Estas limitaciones han favorecido la aparición de alternativas más sencillas enfocadas principalmente al análisis automático de un conjunto reducido de señales. Este trabajo se ha desarrollado bajo la hipótesis de que el análisis automático de la señal de SpO2 puede proporcionar información relevante en la ayuda al diagnóstico del SAHS infantil. En este trabajo se ha analizado la señal de saturación de oxígeno en sangre (SpO2) procedente de la oximetría nocturna con el objetivo de evaluar su capacidad diagnóstica. Para ello se ha contado con 981 registros (583 SAHS negativo y 398 SAHS positivo) procedentes del Comer Children's Hospital de la Universidad de Chicago. Estos registros pertenecen a niños de ambos sexos de 0 a 13 años con signos y síntomas indicativos de SAHS.Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería TelemáticaMáster en Ingeniería de Telecomunicació

Apnea obstructiva del sueño posicional. Implicaciones clínicas.

Positional obstructive sleep apnea (POSA) include patients with a higher rate of respiratory events in the decubitus-supine position. There is no consensus on the diagnosis of POSA, and several criteria coexist. The main hypothesis is based on the fact that the different criteria defining POSA could affect the prevalence, clinical characteristics and management of these patients. Positional patients could present greater cardiac autonomic imbalance. The main objective is to characterize POSA patients according to the APOC classification and to analyze their differences with respect to NON-POSA patients. The specific objectives are: to determine the prevalence of POSA, examine differences among APOC categories, polysomnographic and pulse oximetric characteristics, analyze repercussions on quality of sleep, life and adherence to treatment, and investigate the influence on cardiac autonomic modulation. A prospective study was conducted with 409 patients referred to sleep clinic of the Universitary Hospital Río Hortega (July 2016 - April 2018). Complete home unmonitored nocturnal polysomnography and simultaneous recording of pulse oximetry were performed. Somnolence, sleep quality and quality of life were studied using the Epworth, Pittsburg and EuroQoL-5D questionnaires. CPAP treatment adherence variables were obtained by telemonitoring. The influence of the main definitions on the prevalence of POSA was investigated. Positional patients were analyzed according to the new APOC criteria: POSA vs. non-POSA groups. A multiclass study was performed according to APOC categories (I, II and III). Cardiac autonomic modulation was assessed through pulse rate variability (PRV) obtained by portable pulse oximetry. Conventional cardiac indexes were calculated in time and frequency, as well as multiscale entropy. Statistical analysis was performed with SPSS Statistics 24. A total of 320 patients were analyzed (21.8% were excluded due to dropout or failure to register). Of them, 233 met APOC criteria for POSA evaluation. There was great variability in the prevalence of POSA according to the reference criterion used (19.1% to 55.4%). No significant differences were found in terms of age or sex between the POSA and non-POSA groups. Positional patients displayed lower body mass index, with the APOC I group being younger. As the APOC category increased, a gradual increase in AHI, apnea index and hypopnea index was observed. The Non-POSA group displayed more pathological oximetry values than APOC I patients. There were no differences in the Epworth scale or in the Pittsburg sleep quality index. There were no significant differences in adherence to CPAP. With respect to cardiac autonomic modulation, no significant differences were found using conventional indexes. In the nonlinear context, POSA patients displayed higher entropy (greater disorder or imbalance) at low time scales (tao <6). The largest differences were observed at the smallest time scales, with significant differences between Non-POSA patients and all APOC categories (tao = 2). The results suggest that the POSA defining criterion notably affects the prevalence of the positional phenotype of OSA. As the APOC category increases, a deterioration of clinical parameters, polysomnographic indexes and increased impairment of quality of life are observed. The PRV signal displays higher autonomic imbalance in POSA patients. Multiscale entropy is useful, unlike traditional cardiac indexes, to characterize changes in nocturnal cardiac dynamics linked to positional apneas. We conclude that POSA patients could display greater cardiac involvement, so POSA may not represent a milder disease state.La apnea obstructiva del sueño posicional (POSA) engloba a los pacientes con mayor tasa de eventos respiratorios en posición decúbito-supino. No existe consenso para diagnosticar POSA, coexistiendo varios criterios. La hipótesis principal se fundamenta en que los diversos criterios definitorios de POSA podrían afectar a la prevalencia, las características clínicas y el manejo de estos pacientes. Los pacientes posicionales podrían presentar mayor desbalance autonómico cardiaco. El objetivo principal consiste en caracterizar a los pacientes POSA según la clasificación APOC y analizar sus diferencias con respecto a pacientes NO-POSA. Como objetivos específicos se proponen: determinar prevalencia de POSA, examinar diferencias entre categorías APOC, características polisomnográficas y pulsioximétricas, analizar repercusiones sobre calidad de sueño, vida y adherencia al tratamiento, estudiar influencia sobre la modulación autonómica cardiaca. Estudio prospectivo con 409 pacientes remitidos a consulta de sueño del Hospital Universitario Río Hortega (julio 2016 - abril 2018). Se realizó polisomnografía nocturna completa no vigilada domiciliaria y registro simultáneo de pulsioximetria. Se estudió la somnolencia, calidad de sueño y de vida mediante los cuestionarios Epworth, Pittsburg y EuroQoL-5D. Las variables de adherencia al tratamiento CPAP se obtuvieron por telemonitorización. Se investigó la influencia de las principales definiciones sobre la prevalencia de POSA. Se analizaron los pacientes posicionales según el nuevo criterio APOC: grupos POSA vs. No-POSA. Se realizó un estudio multiclase en función de las categorías APOC (I, II y III). La modulación autonómica cardiaca se evaluó a través de la variabilidad de la frecuencia de pulso (PRV) obtenida mediante pulsioximetría portátil. Se calcularon los índices cardíacos convencionales en tiempo y frecuencia, así como la entropía multiescala. El análisis estadístico se realizó con SPSS Statistics 24. Se analizaron un total de 320 pacientes (21.8% fueron excluidos por abandono o fallo de registro). De ellos, 233 cumplían criterios APOC de evaluación de POSA. Se evidenció una gran variabilidad en la prevalencia de POSA según el criterio de referencia utilizado (19.1% a 55.4%). No se encontraron diferencias significativas en términos de edad o sexo entre los grupos con y sin POSA. Los pacientes posicionales mostraron menor índice de masa corporal, siendo el grupo APOC I más joven. Al aumentar de categoría APOC se observó un crecimiento gradual del IAH, índice de apnea e índice de hipopnea. El grupo No-POSA mostró valores oximétricos más patológicos que los pacientes APOC I. No hubo diferencias en la escala Epworth ni en el índice de calidad de sueño de Pittsburg. No hubo diferencias significativas en cumplimiento con CPAP. Con respecto a la modulación autonómica cardiaca, no se encontraron diferencias significativas empleando los índices cardíacos convencionales. En el contexto no lineal, los pacientes con POSA mostraron una entropía mayor (mayor desorden o disbalance) en las escalas de tiempo bajas (tao <6). Las mayores diferencias se observaron en las escalas temporales más pequeñas, con diferencias significativas entre los pacientes No-POSA y todas las categorías APOC (tao = 2). Los resultados sugieren que el criterio definitorio POSA influye notablemente en la prevalencia del fenotipo posicional de AOS. Conforme aumenta la categoría APOC, se observa un empeoramiento de los parámetros clínicos, índices polisomnográficos y mayor afectación de la calidad de vida. La señal PRV muestra mayor desbalance autonómico en los pacientes POSA. La entropía multiescala es útil, a diferencia de los índices cardíacos tradicionales, para caracterizar cambios en la dinámica cardiaca nocturna vinculados a las apneas posicionales. Se concluye que los pacientes POSA podrían mostrar mayor afectación cardiaca, por lo que la POSA podría no representar un estado de enfermedad más leve.Escuela de DoctoradoDoctorado en Investigación en Ciencias de la Salu

Pattern recognition applied to airflow recordings to help in sleep Apnea-Hypopnea Syndrome diagnosis

El Síndrome de la Apnea Hipopnea del Sueño (SAHS) es un trastorno caracterizado por pausas respiratorias durante el sueño. Se considera un grave problema de salud que afecta muy negativamente a la calidad de vida y está relacionada con las principales causas de mortalidad, como los accidentes cardiovasculares y cerebrovasculares. A pesar de su elevada prevalencia (2–7%) se considera una enfermedad infradiagnosticada. El diagnóstico estándar se realiza mediante polisomnografía (PSG) nocturna, que es un método complejo y de alto coste. Estas limitaciones han originado largas listas de espera. Esta Tesis Doctoral tiene como principal objetivo simplificar la metodología de diagnóstico del SAHS . Para ello, se propone el análisis exhaustivo de la señal de flujo aéreo monocanal. La metodología propuesta se basa en tres fases (i) extracción de características, (ii) selección de características, y (iii) procesado de la señal mediante métodos de reconocimiento de patrones. Los resultados obtenidos muestran un alto rendimiento diagnóstico de la propuesta tanto en la detección como en la determinación del grado de severidad del SAHS. Por ello, la principal conclusión de la Tesis Doctoral es que los métodos de reconocimiento automático de patrones aplicados sobre la señal de flujo aéreo monocanal resultan de utilidad para reducir la complejidad del proceso de diagnóstico del SAHS.Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemátic