Identification of sleep apnea events using discrete wavelet transform of respiration, ECG and accelerometer signals

Sleep apnea is a common sleep disorder in which patient sleep patterns are disrupted due to recurrent pauses in breathing or by instances of abnormally low breathing. Current gold standard tests for the detection of apnea events are costly and have the addition of long waiting times. This paper investigates the use of cheap and easy to use sensors for the identification of sleep apnea events. Combinations of respiration, electrocardiography (ECG) and acceleration signals were analysed. Results show that using features, formed using the discrete wavelet transform (DWT), from the ECG and acceleration signals provided the highest classification accuracy, with an F1 score of 0.914. However, the novel employment of just the accelerometer signal during classification provided a comparable F1 score of 0.879. By employing one or a combination of the analysed sensors a preliminary test for sleep apnea, prior to the requirement for gold standard testing, can be performed

Breathing Signature as Vitality Score Index Created by Exercises of Qigong: Implications of Artificial Intelligence Tools Used in Traditional Chinese Medicine.

Rising concerns about the short- and long-term detrimental consequences of administration of conventional pharmacopeia are fueling the search for alternative, complementary, personalized, and comprehensive approaches to human healthcare. Qigong, a form of Traditional Chinese Medicine, represents a viable alternative approach. Here, we started with the practical, philosophical, and psychological background of Ki (in Japanese) or Qi (in Chinese) and their relationship to Qigong theory and clinical application. Noting the drawbacks of the current state of Qigong clinic, herein we propose that to manage the unique aspects of the Eastern 'non-linearity' and 'holistic' approach, it needs to be integrated with the Western "linearity" "one-direction" approach. This is done through developing the concepts of "Qigong breathing signatures," which can define our life breathing patterns associated with diseases using machine learning technology. We predict that this can be achieved by establishing an artificial intelligence (AI)-Medicine training camp of databases, which will integrate Qigong-like breathing patterns with different pathologies unique to individuals. Such an integrated connection will allow the AI-Medicine algorithm to identify breathing patterns and guide medical intervention. This unique view of potentially connecting Eastern Medicine and Western Technology can further add a novel insight to our current understanding of both Western and Eastern medicine, thereby establishing a vitality score index (VSI) that can predict the outcomes of lifestyle behaviors and medical conditions

A Panoramic Study of Obstructive Sleep Apnea Detection Technologies

This study offers a literature research reference value for bioengineers and practitioner medical doctors. It could reduce research time and improve medical service efficiency regarding Obstructive Sleep Apnea (OSA) detection systems. Much of the past and the current apnea research, the vital signals features and parameters of the SA automatic detection are introduced.The applications for the earlier proposed systems and the related work on real-time and continuous monitoring of OSA and the analysis is given. The study concludes with an assessment of the current technologies highlighting their weaknesses and strengths which can set a roadmap for researchers and clinicians in this rapidly developing field of study

Continuous monitoring of vital parameters for clinically valid assessment of human health status

Tese de mestrado integrado, Engenharia Biomédica e Biofísica (Sinais e Imagens Médicas) Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2019The lack of devices suitable for acquiring accurate and reliable measures of patients' physiolog-ical signals in a remote and continuous manner together with the advances in data acquisition technol-ogies during the last decades, have led to the emergence of wearable devices for healthcare. Wearable devices enable remote, continuous and long-term health monitoring in unattended setting. In this con-text, the Swiss Federal Laboratories for Material Science and Technology (Empa) developed a wearable system for long-term electrocardiogram measurements, referred to as textile belt. It consists of a chest strap with two embroidered textile electrodes. The validity of Empa’s system for electrocardiogram monitoring has been proven in a clinical setting. This work aimed to assess the validity of the textile belt for electrocardiogram monitoring in a home setting and to supplement the existing system with sensors for respiratory monitoring. Another objective was to evaluate the suitability of the same weara-ble, as a multi-sensor system, for activity monitoring. A study involving 12 patients (10 males and 2 females, interquartile range for age of 48–59 years and for body mass indexes of 28.0–35.5 kg.m-2) with suspected sleep apnoea was carried out. Overnight electrocardiogram was measured in a total of 28 nights. The quality of recorded signals was assessed using signal-to-noise ratio, artefacts detection and Poincaré plots. Study data were compared to data from the same subjects, acquired in the clinical setting. For respiratory monitoring, optical fibre-based sensors of different geometries were integrated into the textile belt. Signal processing algorithms for breathing rate and tidal volume estimation based on respiratory signals acquired by the sensors were developed. Pilot studies were conducted to compare the different approaches for respiratory monitoring. The quality of respiratory signals was determined based on signal segments “sinusoidality”, evaluated through the calculation of the cross-correlation between signal segments and segment-specific reference waves. A method for accelerometry-based lying position recognition was proposed, and the proof of concept of activity intensity classification through the combination of subjects’ inertial acceleration, heart rate and breathing rate data, was presented. Finally, a study with three participants (1 male and 2 females, aged 21 ± 2 years, body mass index of 20.3 ± 1.5 kg.m-2) was conducted to assess the validity of the textile belt for respiratory and activity monitoring. Electrocardiogram signals acquired by the textile belt in the home setting were found to have better quality than the data acquired by the same device in the clinical setting. Although a higher artefact percentage was found for the textile belt, signal-to-noise ratio of electrocardiogram signals recorded by the textile belt in the home setting was similar to that of signals acquired by the gel electrodes in the clinical setting. A good agreement was found between the RR-intervals derived from signals recorded in home and clinical settings. Besides, for artefact percentages greater than 3%, visual assessment of Poincaré plots proved to be effective for the determination of the primary source of artefacts (noise or ectopic beats). Acceleration data allowed posture recognition (i.e. lying or standing/sitting, lying position) with an accuracy of 91% and positive predictive value of 80%. Lastly, preliminary results of physical activity intensity classification yielded high accuracy, showing the potential of the proposed method. The textile belt proved to be appropriate for long-term, remote and continuous monitoring of subjects’ physical and physiological parameters. It can monitor not only electrocardiogram, but also breathing rate, body posture and physical activity intensity, having the potential to be used as tool for disease prediction and diagnose support.Contexto: A falta de dispositivos adequados para a monitorização de sinais fisiológicos de um modo remoto e contínuo, juntamente com avanços tecnológicos na área de aquisição de dados nas últimas décadas, levaram ao surgimento de wearable devices, i.e. dispositivos vestíveis, no sector da saúde. Wearable devices possibilitam a monitorização do estado de saúde, de uma forma remota, contínua e de longa duração. Quando feito em ambiente domiciliar, este tipo de monitorização (i.e. contínua, remota e de longa duração) tem várias vantagens: diminui a pressão posta sobre o sistema de saúde, reduz despesas associadas ao internamento e acelera a resposta a emergências, permitindo deteção precoce e prevenção de condições crónicas. Neste contexto, a Empa, Laboratórios Federais Suíços de Ciência e Tecnologia de Materiais, desenvolveu um sistema vestível para a monitorização de eletrocardiograma de longa duração. Este sistema consiste num cinto peitoral com dois elétrodos têxteis integrados. Os elétrodos têxteis são feitos de fio de polietileno tereftalato revestido com prata e uma ultrafina camada de titânio no topo. De modo a garantir a aquisição de sinais de alta qualidade, o cinto tem nele integrado um reservatório de água que liberta vapor de água para humidificar os elétrodos. Este reservatório per-mite a monitorização contínua de eletrocardiograma por 5 a 10 dias, sem necessitar de recarga. A vali-dade do cinto para a monitorização de eletrocardiograma em ambiente clínico já foi provada. Objetivo: Este trabalho teve por objetivo avaliar a validade do cinto para a monitorização de eletrocar-diograma em ambiente domiciliar e complementar o sistema existente com sensores para monitorização respiratória. Um outro objetivo foi analisar a adequação do cinto, como um sistema multisensor, para monitorização da atividade física. Métodos: Um estudo com 12 pacientes com suspeita de apneia do sono (10 homens e 2 mulheres, am-plitude interquartil de 48–59 anos para a idade e de 28.0–35.5 kg.m-2 para o índice de massa corporal) foi conduzido para avaliar a qualidade do sinal de eletrocardiograma medido em ambiente domiciliar. O sinal de eletrocardiograma dos pacientes foi monitorizado continuamente, num total de 28 noites. A qualidade dos sinais adquiridos foi analisada através do cálculo da razão sinal-ruído; da deteção de ar-tefactos, i.e., intervalos RR com um valor inviável de um ponto de vista fisiológico; e de gráficos de Poincaré, um método de análise não linear da distribuição dos intervalos RR registados. Os dados ad-quiridos neste estudo foram comparados com dados dos mesmos pacientes, adquiridos em ambiente hospitalar. Para a monitorização respiratória, sensores feitos de fibra óptica foram integrados no cinto. Al-gorítmicos para a estimar a frequência respiratória e o volume corrente dos sujeitos tendo por base o sinal medido pelas fibras ópticas foram desenvolvidos neste trabalho. As diferentes abordagens foram comparadas através de estudos piloto. Diferentes métodos para avaliação da qualidade do sinal adquirido foram sugeridos. Um método de reconhecimento da postura corporal através do cálculo de ângulos de orientação com base na aceleração medida foi proposto. A prova de conceito da determinação da intensidade da atividade física pela combinação de informações relativas á aceleração inercial e frequências cardíaca e respiratória dos sujeitos, é também apresentada neste trabalho. Um estudo foi conduzido para avaliar a validade do cinto para monitorização da respiração e da atividade física. O estudo contou com 10 parti-cipantes, dos quais 3 vestiram o cinto para monitorização da respiração (1 homem e 2 mulheres, idade 21 ± 2 anos, índice de massa corporal 20.3 ± 1.5 kg.m-2). Resultados: O estudo feito com pacientes com suspeita de apneia do sono revelou que os sinais eletro-cardiográficos adquiridos pelo cinto em ambiente domiciliar foram de melhor qualidade que os sinais adquiridos pelo mesmo dispositivo em ambiente hospitalar. Uma percentagem de artefacto de 2.87% ±4.14% foi observada para os dados adquiridos pelos elétrodos comummente usados em ambiente hospi-talar, 7.49% ± 10.76% para os dados adquiridos pelo cinto em ambiente domiciliar e 9.66% ± 14.65% para os dados adquiridos pelo cinto em ambiente hospitalar. Embora tenham tido uma maior percenta-gem de artefacto, a razão sinal-ruído dos sinais eletrocardiográficos adquiridos pelo cinto em ambiente domiciliar foi semelhante á dos sinais adquiridos pelos elétrodos de gel em ambiente hospitalar. Resul-tados sugerem uma boa concordância entre os intervalos RR calculados com base nos eletrocardiogra-mas registados em ambientes hospitalar e domiciliar. Além disso, para sinais com percentagem de arte-facto superior a 3%, a avaliação visual dos gráficos de Poincaré provou ser um bom método para a determinação da fonte primária de artefactos (batimentos irregulares ou ruído). A monitorização da aceleração dos sujeitos permitiu o reconhecimento da postura corporal (isto é, deitado ou sentado/em pé) com uma exatidão de 91% e valor preditivo positivo de 80%. Por fim, a classificação da intensidade da atividade física baseado na aceleração inercial e frequências cardíaca e respiratória revelou elevada exatidão, mostrando o potencial desta técnica. Conclusão: O cinto desenvolvido pela Empa provou ser apropriado para monitorização de longa-dura-ção de variáveis físicas e fisiológicos, de uma forma remota e contínua. O cinto permite não só monito-rizar eletrocardiograma, mas também frequência respiratória, postura corporal e intensidade da atividade física. Outros estudos devem ser conduzidos para corroborar os resultados e conclusões deste trabalho. Outros sensores poderão ser integrados no cinto de modo a possibilitar a monitorização de outras vari-áveis fisiológicas de relevância clínica. Este sistema tem o potencial de ser usado como uma ferramenta para predição de doenças e apoio ao diagnóstico

A review of automated sleep disorder detection

Automated sleep disorder detection is challenging because physiological symptoms can vary widely. These variations make it difficult to create effective sleep disorder detection models which support hu-man experts during diagnosis and treatment monitoring. From 2010 to 2021, authors of 95 scientific papers have taken up the challenge of automating sleep disorder detection. This paper provides an expert review of this work. We investigated whether digital technology and Artificial Intelligence (AI) can provide automated diagnosis support for sleep disorders. We followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines during the content discovery phase. We compared the performance of proposed sleep disorder detection methods, involving differ-ent datasets or signals. During the review, we found eight sleep disorders, of which sleep apnea and insomnia were the most studied. These disorders can be diagnosed using several kinds of biomedical signals, such as Electrocardiogram (ECG), Polysomnography (PSG), Electroencephalogram (EEG), Electromyogram (EMG), and snore sound. Subsequently, we established areas of commonality and distinctiveness. Common to all reviewed papers was that AI models were trained and tested with labelled physiological signals. Looking deeper, we discovered that 24 distinct algorithms were used for the detection task. The nature of these algorithms evolved, before 2017 only traditional Machine Learning (ML) was used. From 2018 onward, both ML and Deep Learning (DL) methods were used for sleep disorder detection. The strong emergence of DL algorithms has considerable implications for future detection systems because these algorithms demand significantly more data for training and testing when compared with ML. Based on our review results, we suggest that both type and amount of labelled data is crucial for the design of future sleep disorder detection systems because this will steer the choice of AI algorithm which establishes the desired decision support. As a guiding principle, more labelled data will help to represent the variations in symptoms. DL algorithms can extract information from these larger data quantities more effectively, therefore; we predict that the role of these algorithms will continue to expand

Wearable devices for remote vital signs monitoring in the outpatient setting: an overview of the field

Early detection of physiological deterioration has been shown to improve patient outcomes. Due to recent improvements in technology, comprehensive outpatient vital signs monitoring is now possible. This is the first review to collate information on all wearable devices on the market for outpatient physiological monitoring. A scoping review was undertaken. The monitors reviewed were limited to those that can function in the outpatient setting with minimal restrictions on the patient’s normal lifestyle, while measuring any or all of the vital signs: heart rate, ECG, oxygen saturation, respiration rate, blood pressure and temperature. A total of 270 papers were included in the review. Thirty wearable monitors were examined: 6 patches, 3 clothing-based monitors, 4 chest straps, 2 upper arm bands and 15 wristbands. The monitoring of vital signs in the outpatient setting is a developing field with differing levels of evidence for each monitor. The most common clinical application was heart rate monitoring. Blood pressure and oxygen saturation measurements were the least common applications. There is a need for clinical validation studies in the outpatient setting to prove the potential of many of the monitors identified. Research in this area is in its infancy. Future research should look at aggregating the results of validity and reliability and patient outcome studies for each monitor and between different devices. This would provide a more holistic overview of the potential for the clinical use of each device

The 2023 wearable photoplethysmography roadmap

Photoplethysmography is a key sensing technology which is used in wearable devices such as smartwatches and fitness trackers. Currently, photoplethysmography sensors are used to monitor physiological parameters including heart rate and heart rhythm, and to track activities like sleep and exercise. Yet, wearable photoplethysmography has potential to provide much more information on health and wellbeing, which could inform clinical decision making. This Roadmap outlines directions for research and development to realise the full potential of wearable photoplethysmography. Experts discuss key topics within the areas of sensor design, signal processing, clinical applications, and research directions. Their perspectives provide valuable guidance to researchers developing wearable photoplethysmography technology

Non-invasive wearable sensing system for sleep disorder monitoring

Dissertação de mestrado, Engenharia Electrónica e Telecomunicações, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2017This Master Thesis introduced a proposal of a remote sensory system for the detection of sleep disorders in geriatric outpatients. Although the most accurate solution would be an in-depth study in a sleep clinic, it is not a realistic environment for the elderly. The objective is that the patient stays at home, and without changing their daily routines, the clinicians get objective information in order to make a correct diagnosis of the sleep disorders. Sleep disorders are often classified as medical disorders corresponding to modifications on the sleep patterns and the amount of these modifications increase with age. However, regularly, these illnesses are undiagnosed, since is hard for the patients to explain the symptoms to the doctor. To achieve the proposed objective, we studied the polysomnography bio-signals that could be used to accurate reflect the sleep disorders occurrences. We designed a Body Sensor Network (BSN) to be divided into both movement assessment (Accelerometer and Gyroscope) and biomedical signals (EMG, ECG, PPG, GSR) evaluation. These signals, reflecting both breathing and cardiac activities, are processed by a specifically developed algorithm. The reduction of the number of sensors was also envisaged, and it was decided to use 3 biomedical sensors instead of the minimum of 22 sensors used by polysomnography. Thus, to offer better visualization of the recorded signals a software interface was developed to include the processing and visualization of the signals. To identify the sleep stage and apnea state, we settled an algorithm that processes both ECG and EMG. To validate this algorithm, it was decided to use two sources of data: PhysioNet data base containing ECG and EMG signals and data recorded by our BSN on volunteers. With this work, we were able to build a BSN capable of detecting a set of sleep disorders, without using any invasive method. The network provides reliable data, and using the developed interface, it helps elderly health providers to carry out an in-depth analysis of the information and to better identify sleep disorders.Este trabalho introduz uma proposta de uma monitorização remota de saúde para a deteção de desordens de sono em pacientes ambulatórios geriátricos. As desordens de sono são as condições que afetam a habilidade de dormir bem regularmente. Podem ser causadas por um problema de saúde ou por elevado stress. Embora a solução mais precisa seja um estudo aprofundado numa clínica de sono, este não corresponde a um cenário realista para os idosos, corrompendo os dados registados devido ao stress associado ao ambiente desconhecido. De modo a que o paciente não saia de sua casa e não altere as suas rotinas diárias, o sistema desenvolvido tem um uso simples que pode ser utilizado num ambiente amigável e seguro para o paciente. Isto irá providenciar informação objetiva aos clínicos, de modo a diagnosticar as desordens de sono de maneira correta, já que os pacientes por vezes têm dificuldade em explicar os sintomas aos médicos durante a consulta, o que vai provocar um elevado número de casos subdiagnosticados. O primeiro passo a tomar, de modo a criar um sistema de monitoramento remoto doméstico, é definir quais são os sinais a monitorizar. O primeiro sinal definido para ser alvo de monitoramento foi o Eletrocardiograma (ECG). A razão deve-se ao fato de este sinal já ter sido empregado em variadíssimos estudos relativos ao sono, em que os pesquisadores utilizam a Heart Rate Variability (HRV) para a deteção de apneias de sono (tanto no domínio do tempo ou frequência) e outros transtornos de sono. Neste trabalho vamos tentar identificar episódios de acoplamento cardiorrespiratório, ao analisar a HRV. O segundo sinal a ser eleito foi o Eletromiograma (EMG) proveniente do queixo. Este sinal foi escolhido, devido à correlação que tinha com o sinal ECG na presença de episódios de apneia obstrutivos. Este fenómeno deve-se à dificuldade que o paciente tem ao inspirar, pois como tem as vias respiratórias obstruídas, o ar não chega aos pulmões. Isto vai levar a um esforço extra por parte do paciente, que se vai traduzir num aumento de amplitude do sinal. Esta variação vai novamente aparecer dez ou mais segundos depois, quando o ar voltar a entrar nos pulmões, e o paciente voltar a respirar normalmente. Para além de estes dois sinais biomédicos, também vamos monitorizar o sinal Fotopletismografia (PPG) e a resposta galvânica da pele (GSR). O PPG é usado para detetar as diferenças no volume do sangue, de modo a avaliar a circulação periférica enquanto que a resposta galvânica mede a condutividade da pele. Ambos os sinais apresentaram características distintivas na presença de apneia, e podem ser alvo de estudo detalhado em trabalhos futuros. Em termos de sinal de movimento, foram gravados e analisados os sinais do acelerómetros e giroscópios em dois locais distintos: na região do diafragma, de modo a obter dados que se possam correlacionar com doenças respiratórias relacionadas com o sono, e na coxa esquerda. Esta informação não vai ser utilizada minuciosamente no presente trabalho, mas no futuro irá ser empregada de modo a ser correlacionada com distúrbios do movimento do sono. Identificados os sinais a ser supervisionados e a informação proveniente, vai ser desenvolvido um algoritmo para diferenciar o estado de apneia obstrutiva (OSA) e o estado de sono normal (NS). No algoritmo proposto foi processado o sinal ECG de modo a obter a HRV. O nosso algoritmo foi baseado no domínio da frequência, dado que a literatura aponta como a forma mais adequada para revelar diferenças de episódios de apneia obstrutiva e sono normal [1]. Ao processar a HRV, obtemos as suas características, e é efetuada a densidade espetral de potência (PSD) na Very Low Frequency (VLF) e High Frequency (HF). Escolhemos estas duas bandas de frequência, porque está provado que são as melhores na distinção entre o estado de sono e o estado de apneia. No caso da VLF, o máximo em OSA é mais proeminente que no NS. Já o inverso ocorre na banda de HF, em que no estado NS, existe um pico que surge devido à arritmia do seio respiratório (RSA) e que normalmente tem o aspeto de uma curva gaussiana. Reconhecidas as diferenças entre os dois estados, são definidos thresholds para estado de apneia e estado de sono normal. Estes limites serão verificado por uma Moving Average Window com um tamanho de 60 segundos. No começo, o algoritmo vai desprezar os primeiro 60 segundos. Após este período, a janela média móvel vai fazer a PSD para HF e VLF e verifica se para ambos os resultados, o threshold é cumprido. Caso os limites sejam atingidos, a janela desloca-se 10 segundos, e aplica os mesmo método, durante os próximos 50 segundos, de modo a termos os valores para 60 segundos. Após a recolha total de dados, é feita a média dos 60 segundos para as duas bandas de frequência. Se ambas atingirem o threshold definido, o intervalo é definido como OSA. Para testar este algoritmo foram utilizadas duas bases de dados: a PhysioNet, que tem informação clinicamente anotada por médicos e é utilizada em diversos trabalhos nesta área, e também iremos testar na informação recolhida pela nossa rede de sensores. Relativamente à base de dados da PhysioNet, os resultados obtidos foram bastante satisfatórios, com precisão a 87,8%, especificidade a 89,9% e sensibilidade a 86,3%. No caso dos sinais recolhidos pela rede de sensores proposta, foi escolhido um dos voluntários que já tinha sido previamente diagnósticos com apneia severa de modo a aumentar as nossas chances de encontrar episódios de apneia. Não foi possível definir valores para a precisão, especificidade e sensibilidade já que não temos um sinal de referência com anotações médicas, para compararmos com os resultados obtidos pelo nosso algoritmo. Em alguns intervalos que foram identificados como episódios de apneia, os sinais recolhidos foram verificados no domínio do tempo, e foram encontradas correlações entre o sinal HRV, EMG, acelerómetro e giroscópio, em que estes dois últimos são sinais obtidos oriundos do peito. De modo a aumentar a precisão do sistema proposto, o próximo passo vai ser incluir o sinal EMG no nosso sistema. Como foi observado em literatura previamente lida, é possível usar a PSD no sinal EMG, para diferenciar entre indivíduos com determinada patologia e indivíduos saudáveis [2]. Por isso aplicamos a PSD no sinal EMG, nos dois diferentes estados (NS e OSA) e obtivemos curvas semelhantes para ambos os estados, obtidas no sinal ECG. Tal fato deve-se provavelmente à componente respiratória que vai influenciar o sinal muscular obtido do queixo. De modo a que os sinais sejam facilmente visualizados, também foi desenvolvida uma interface gráfica, na aplicação do Matlab™ GUIDE, que irá dar aos utilizadores acesso aos sinais gravados pela nossa rede de sensores, e possivelmente a aplicação do algoritmo proposto, para vermos em que pontos os episódios de apneia ocorreram