Nonlinear trend removal should be carefully performed in heart rate variability analysis

$\bullet$ Background : In Heart rate variability analysis, the rate-rate time series suffer often from aperiodic non-stationarity, presence of ectopic beats etc. It would be hard to extract helpful information from the original signals. 10 $\bullet$ Problem : Trend removal methods are commonly practiced to reduce the influence of the low frequency and aperiodic non-stationary in RR data. This can unfortunately affect the signal and make the analysis on detrended data less appropriate. $\bullet$ Objective : Investigate the detrending effect (linear \& nonlinear) in temporal / nonliear analysis of heart rate variability of long-term RR data (in normal sinus rhythm, atrial fibrillation, 15 congestive heart failure and ventricular premature arrhythmia conditions). $\bullet$ Methods : Temporal method : standard measure SDNN; Nonlinear methods : multi-scale Fractal Dimension (FD), Detrended Fluctuation Analysis (DFA) \& Sample Entropy (Sam-pEn) analysis. $\bullet$ Results : The linear detrending affects little the global characteristics of the RR data, either 20 in temporal analysis or in nonlinear complexity analysis. After linear detrending, the SDNNs are just slightly shifted and all distributions are well preserved. The cross-scale complexity remained almost the same as the ones for original RR data or correlated. Nonlinear detrending changed not only the SDNNs distribution, but also the order among different types of RR data. After this processing, the SDNN became indistinguishable be-25 tween SDNN for normal sinus rhythm and ventricular premature beats. Different RR data has different complexity signature. Nonlinear detrending made the all RR data to be similar , in terms of complexity. It is thus impossible to distinguish them. The FD showed that nonlinearly detrended RR data has a dimension close to 2, the exponent from DFA is close to zero and SampEn is larger than 1.5 -- these complexity values are very close to those for 30 random signal. $\bullet$ Conclusions : Pre-processing by linear detrending can be performed on RR data, which has little influence on the corresponding analysis. Nonlinear detrending could be harmful and it is not advisable to use this type of pre-processing. Exceptions do exist, but only combined with other appropriate techniques to avoid complete change of the signal's intrinsic dynamics. 35 Keywords $\bullet$ heart rate variability $\bullet$ linear / nonlinear detrending $\bullet$ complexity analysis $\bullet$ mul-tiscale analysis $\bullet$ detrended fluctuation analysis $\bullet$ fractal dimension $\bullet$ sample entropy

Heart beat variability analysis in perinatal brain injury and infection

Tese de mestrado integrado, Engenharia Biomédica e Biofísica (Engenharia Clínica e Instrumentação Médica) Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2018Todos os anos, mais de 95 mil recém-nascidos são admitidos nas Unidades de Cuidados Intensivos Neonatais (UCIN) do Reino Unido, devido principalmente a partos prematuros ou outras complicações que pudessem ter ocorrido, como é o caso da encefalopatia hipóxico-isquémica (EHI), que assume 3% de todas as admissões nas unidades referidas. EHI é o termo que define uma complicação inesperada durante o parto, que resulta em lesões neurológicas a longo prazo e até em morte neonatal, devido à privação de oxigénio e fluxo sanguíneo ao recém-nascido durante o nascimento. Estima-se que tenha uma incidência de um a seis casos por 1000 nascimentos. Nos países desenvolvidos, a hipotermia é utilizada como método preventivo-terapêutico para esta condição. No entanto, existem dois grandes obstáculos para a obtenção da neuroprotecção pretendida e totalmente benéfica, na prática clínica. Em primeiro lugar, esta técnica é eficaz se for iniciada dentro de seis horas após o parto. Visto que o estado clínico da encefalopatia neonatal evolui nos dias posteriores ao nascimento, a sua deteção precoce é um grande desafio. Tal situação pode levar a diversos erros nas UCIN, tal como indivíduos sujeitos à terapia de hipotermia desnecessariamente, ou ainda mais grave, casos em que recém-nascidos foram inicialmente considerados como saudáveis, não tendo sido submetidos à terapia referida, apresentarem sinais de EHI após seis horas de vida. A segunda questão prende-se com o facto de a neuroprotecção poder ser perdida se o bebé estiver stressado durante o tratamento. Para além disso, não existe nenhuma ferramenta válida para a avaliação da dor dos recém-nascidos submetidos a esta terapia. Os obstáculos frisados anteriormente demonstram duas necessidades ainda não correspondidas: a carência de um método não invasivo e largamente adaptável a diferentes cenários para uma correta identificação de recém-nascidos com maior probabilidade de HIE, dentro de uma margem de seis horas após o parto, mas também um método preciso de stress em tempo real, não invasivo, que possa orientar tanto pessoal médico, como pais, de modo a oferecer um tratamento mais responsável, célere e individualizado. Deste modo, a análise do ritmo cardíaco demostra um enorme potencial para ser um biomarcador de encefalopatia neonatal, bem como um medidor de stress, através da eletrocardiografia (ECG), visto que é um importante indicador de homeostase, mas também de possíveis condições que podem afetar o sistema nervoso autónomo e, consequentemente, o equilíbrio do corpo humano. É extremamente difícil a obtenção de um parâmetro fisiológico, sem a presença de artefactos, especialmente no caso de recém-nascidos admitidos nas UCIN. Tanto no caso da aquisição de ECGs, como de outros parâmetros, existe uma maior probabilidade de o sinal ser corrompido por artefactos, visto que são longas aquisições, normalmente dias, onde o bebé é submetido a diversas examinações médicas, está rodeado de equipamentos eletrónicos, entre outros. Artefactos são definidos como uma distorção do sinal, podendo ser causados por diversas fontes, fisiológicas ou não. A sua presença nos dados adquiridos influencia e dissimula as informações corretas e reais, podendo mesmo levar a diagnósticos e opções terapêuticas erradas e perigosas para o paciente. Apesar de existirem diversos algoritmos de identificação de artefactos adequados para o sinal cardíaco adulto, são poucos os que funcionam corretamente para o de recém-nascido. Para além disso, é necessário bastante tempo tanto para o staff clínico, como para os investigadores, para o processo de visualização e identificação de artefactos no eletrocardiograma manualmente. Deste modo, o projeto desenvolvido na presente dissertação propõe um novo algoritmo de identificação e marcação de artefactos no sinal cardíaco de recém-nascidos. Para tal, foi criado um modelo híbrido de um método que tem em consideração todas as relações matemáticas de batimento para batimento cardíaco, com outro que tem como objetivo a remoção de spikes no mesmo sinal. O algoritmo final para além de cumprir com o objetivo descrito acima, é também adaptável a diferentes tipos de artefactos presentes no sinal, permitindo ao utilizador, de uma forma bastante intuitiva, escolher o tipo de parâmetros e passos a aplicar, podendo ser facilmente utilizado por profissionais de diferentes áreas. Deste modo, este algoritmo é uma mais-valia quando aplicado no processamento de sinal pretendido, evitando assim uma avaliação visual demorada de todo o sinal. Para obter a melhor performance possível, durante o desenvolvimento do algoritmo foram sempre considerados os resultados de validação, tais como exatidão, sensibilidade, entre outros. Para tal, foram analisados e comparados eletrocardiogramas de 4 recém-nascidos saudáveis e 4 recém-nascidos com encefalopatia. Todos possuíam aproximadamente 5 horas de sinal cardíaco adquirido após o nascimento, com diferentes níveis de presença de artefactos. O algoritmo final, obteve uma taxa de sensibilidade de 96.2% (±2.4%) e uma taxa de exatidão de 92.6% (±3.2%). Como se pode verificar pelos valores obtidos, o algoritmo obteve percentagens altas nos vários parâmetros de classificação, o que significa uma deteção correta. A taxa de exatidão apresenta um valor mais baixo, comparativamente ao parâmetro da sensibilidade, pois em diversas situações, normalmente perto de artefactos, os batimentos normais são considerados como artefactos, pelo algoritmo. Contudo, essa taxa não é alarmante, tendo sido considerada uma taxa reduzida, pelo pessoal médico. Após o processamento do sinal cardíaco dos grupos mencionados acima, um estudo comparativo, utilizando parâmetros da variabilidade do ritmo cardíaco, foi realizado. Diferenças significativas foram encontradas entre os dois grupos, onde o saudável assumiu sempre valores maiores. SDNN e baixa frequência foram os parâmetros que traduziram uma diferença maior entre os dois grupos, com um p-value <0.01. De modo a corresponder ao segundo obstáculo referido nesta dissertação, outro objetivo desta tese foi a criação de um algoritmo que pudesse identificar e diferenciar uma situação de stress nesta faixa etária, com recurso ao ritmo cardíaco. Um estudo multidimensional foi aplicado aos diferentes métodos de entropia utilizados nesta tese (approximate entropy, sample entropy, multiscales entopy e fuzzy entropy) de modo a estudar como os diferentes métodos de entropia interagem entre si e quais são os resultados dessa relação, especialmente na distinção de estados normais e stressantes. Para tal, a utilização de clusters foi essencial. Dado que para todos os ECGs de bebés saudáveis analisados neste projeto foram registados todas as possíveis situações de stress, como é o caso de choro, examinações médicas, mudança de posição, entre outros, foram escolhidos 10 minutos do sinal do ritmo cardíaco adquirido, antes da situação, para análise. Infelizmente, associado a um evento stressante, na maioria dos casos encontra-se uma percentagem bastante alta do sinal corrompida por artefactos. No entanto, em alguns casos foi possível observar uma clara distinção de grupos de clusters, indicando que naquele período de tempo, houve uma mudança de estado. Foi também realizado um estudo intensivo de diversos métodos de entropia aplicados ao grupo de sujeitos apresentados nesta dissertação, onde foi provado que o método mais adequado a nível de diferenciação é a Fuzzy Entropy (p=0.0078). Ainda é possível sugerir alguns aspetos e apontar algumas limitações, no âmbito de poderem ser ultrapassadas no futuro. Em primeiro lugar, é necessária a aquisição de mais eletrocardiogramas, quer de recém-nascidos saudáveis, quer com encefalopatia hipóxico-isquémica, de modo a aumentar o tamanho da amostra e, deste modo diminuir os valores do desvio-padrão em todos os parâmetros calculados. Relativamente ao estudo do stress, seria interessante, com uma amostra maior, a definição de clusters, de modo a ter uma identificação precisa de situações stressantes. Para além disso, a transformação do software atualmente escrito em MATLAB para GUI (interface gráfica do utilizador), a fim de tornar mais acessível a sua utilização por profissionais de diversas áreas.In Neonatal Intensive Care Unit (NICU), the heart rate (HR) offers significant insight into the autonomic function of sick newborns, especially with hypoxic ischemic encephalopathy condition (HIE). However, the intensity of clinical care and monitoring contributes to the electrocardiogram (ECG) to be often noisy and contaminated with artefacts from various sources. These artefacts, defined as any distortion of the signal caused by diverse sources, being physiological or non-physiological features, interfere with the characterization and subsequent evaluation of the heart rate, leading to grave consequences, both in diagnostic and therapeutic decisions. Besides, its manual inspection in the ECG trace is highly time-consuming, which is not feasible in clinical monitoring, especially in NICU. In this dissertation, it is proposed an algorithm capable of automatically detect and mark artefacts in neonatal ECG data, mainly dealing with mathematical aspects of the heart rate, starting from the raw signal. Also, it is proposed an adjacent algorithm, using complexity science applied to HR data, with the objective of identifying stress scenarios. Periods of 10-minute ECG were considered from 8 newborns (4 healthy and 4 HIE) to the identification of stress situations, whereas for the artefacts removal algorithm small portions varying in time length according to the amount of noise present in the originally 5 hours long samples were utilised. In this report it is also present several comparisons utilising heart rate parameters between healthy and HIE groups. Fuzzy Entropy was considered the best method to differentiate both groups (p=0.00078). In this report, substantial differences in heart rate variability were found between healthy and HIE groups, especially in SDNN and low frequency (p<0.01), confirming results of previous literature. For the final artefact removal algorithm, it is illustrated significant differences between raw and post-processed ECG signals. This method had a Recall rate of 96.2% (±2.4%) and a Precision Rate of 92.6% (±3.2%), demonstrating high efficiency in ECG noise removal. Regarding stress measures, associated with a stressful event, in most cases there is a high percentage of the signal corrupted by artefacts. However, in some cases it was possible to see a clear distinction between groups of clusters, indicating that in that period, there was a change of state. Not all the time segments from subjects demonstrated differences in stress stages, indicating that there is still room for improvement in the method developed

Clinical Applications of Heart Rate Variability in the Triage and Assessment of Traumatically Injured Patients

Heart rate variability (HRV) is a method of physiologic assessment which uses fluctuations in the RR intervals to evaluate modulation of the heart rate by the autonomic nervous system (ANS). Decreased variability has been studied as a marker of increased pathology and a predictor of morbidity and mortality in multiple medical disciplines. HRV is potentially useful in trauma as a tool for prehospital triage, initial patient assessment, and continuous monitoring of critically injured patients. However, several technical limitations and a lack of standardized values have inhibited its clinical implementation in trauma. The purpose of this paper is to describe the three analytical methods (time domain, frequency domain, and entropy) and specific clinical populations that have been evaluated in trauma patients and to identify key issues regarding HRV that must be explored if it is to be widely adopted for the assessment of trauma patients

Atrial Fibrillation Prediction from Critically Ill Sepsis Patients

Sepsis is defined by life-threatening organ dysfunction during infection and is the leading cause of death in hospitals. During sepsis, there is a high risk that new onset of atrial fibrillation (AF) can occur, which is associated with significant morbidity and mortality. Consequently, early prediction of AF during sepsis would allow testing of interventions in the intensive care unit (ICU) to prevent AF and its severe complications. In this paper, we present a novel automated AF prediction algorithm for critically ill sepsis patients using electrocardiogram (ECG) signals. From the heart rate signal collected from 5-min ECG, feature extraction is performed using the traditional time, frequency, and nonlinear domain methods. Moreover, variable frequency complex demodulation and tunable Q-factor wavelet-transform-based time-frequency methods are applied to extract novel features from the heart rate signal. Using a selected feature subset, several machine learning classifiers, including support vector machine (SVM) and random forest (RF), were trained using only the 2001 Computers in Cardiology data set. For testing the proposed method, 50 critically ill ICU subjects from the Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC) III database were used in this study. Using distinct and independent testing data from MIMIC III, the SVM achieved 80% sensitivity, 100% specificity, 90% accuracy, 100% positive predictive value, and 83.33% negative predictive value for predicting AF immediately prior to the onset of AF, while the RF achieved 88% AF prediction accuracy. When we analyzed how much in advance we can predict AF events in critically ill sepsis patients, the algorithm achieved 80% accuracy for predicting AF events 10 min early. Our algorithm outperformed a state-of-the-art method for predicting AF in ICU patients, further demonstrating the efficacy of our proposed method. The annotations of patients\u27 AF transition information will be made publicly available for other investigators. Our algorithm to predict AF onset is applicable for any ECG modality including patch electrodes and wearables, including Holter, loop recorder, and implantable devices

Novel Framework for Nonlinear HRV Analysis and its Physiological Interpretation

La inclusión de métodos no lineales aplicados a señales de variabilidad del ritmo cardiaco (HRV, del inglés Heart Rate Variability) proporciona una nueva visión en la caracterización de anomalías en el contexto de las enfermedades cardiacas o patologías como la insuficiencia cardiaca o la fibrilación auricular, por nombrar algunas. Se ha demostrado que alteraciones en el sistema nervioso autónomo (ANS, del inglés Autonomic Nervous System), el cuál modula el ritmo cardiaco, conllevan a cambios en los patrones no lineales de la HRV. Sin embargo, la incertidumbre, todavía presente, en los mecanismos que subyacen a variaciones fisiológicas o patofisiológicas en los índices no lineales de la HRV, junto con el alto tiempo que requieren los algoritmos para la estimación de estos índices, representan el cuello de botella para su aplicación en la práctica clínica.Después de una breve introducción sobre los temas abordados en esta la tesis en el capítulo 1, el segundo capítulo, el capítulo 2, está dedicado a la primera gran contribución de esta tesis, que consiste en la propuesta y desarrollo de una metodología con el fin de reducir el coste computacional asociado a la caracterización no lineal de la HRV. El esquema propuesto es muy eficaz, reduciendo el tiempo de cálculo a unos pocos segundos para el análisis no lineal de señales de HRV de corta longitud (5 minutos). Con respecto a la interpretación del análisis no lineal de la HRV, es importante señalar que hay una serie de factores que afectan a su cálculo y deben tenerse en cuenta al comparar diferentes estudios de la literatura. Las características de las series de HRV, como la frecuencia de muestreo, así como la selección de valores de parámetros en los métodos no lineales, tienen un impacto en los resultados de los índices no lineales de la HRV y, en algunas circunstancias, pueden dar lugar a interpretaciones erróneas. Uno de los principales objetivos del capítulo 3 es estudiar la influencia de la tasa de muestreo en los índices no lineales de la HRV y proponer alternativas para atenuar esta influencia. Los métodos propuestos incluyen, por una parte, la corrección de la frecuencia cardiaca de las estimaciones de la HRV mediante fórmulas de regresión individuales o basadas en la población y, por otra, el preprocesamiento de las series temporales de HRV mediante modelos de interpolación o de point-process. El capítulo 4 se centra en investigar el efecto de la selección del valor de los parámetros requeridos para el cálculo de ciertos índices no lineales de la HRV (por ejemplo, la entropía aproximada) y proponiendo un nuevo índice independiente de la definición del valor de éstos parámetros a-priori. Este novedoso índice se denomina entropía multidimensional aproximada. El análisis no lineal de la HRV, incluido el nuevo índice propuesto, se aplica al estudio de afecciones asociadas a alteraciones de la modulación cardiaca del ANS, como el envejecimiento y la insuficiencia cardiaca congestiva (CHF, del inglés Congestive Heart Failure). Por un lado, todos los índices no lineales de la HRV evaluados ven disminuidos significativamente sus valores en las personas mayores en comparación con los jóvenes ambos grupos en condiciones de reposo en posición de decubito supino. Por otro lado, los pacientes con insuficiencia cardiaca muestran valores más altos de los índices no lineales significativamente con respecto al grupo de sujetos sanos, en ambos casos analizando el período nocturno. Además, el análisis no lineal de la HRV es evaluada en respuesta a provocaciones simpáticas, inducidas por el cambio de la posición supina a la posición de pie o por la administración de atropina, donde se observa una disminución en todos los índicesno lineales estimados.El capítulo 5 está dedicado a la evaluación del rendimiento del análisis no lineal de la HRV en el triaje de la administración profiláctica con el fin de prevenir los episodios de hipotension causados por la anestesia espinal durante el parto por cesárea. El estudio se realiza en colaboración con el Servicio de Anestesia del Hospital Universitario Miguel Servet (Zaragoza, España). Debido a que la profilaxis puede producir efectos secundarios en el feto, el desafío consiste en predecir los casos normotensos para los cuales se puede prescindir del tratamiento profilactico. La hipótesis de esta tesis se basa en el hecho de que la alteración de la regulación del ANS causada por el último período de embarazo y la proximidad a la cirugía podría reflejarse en los índices no lineales de la HRV, lo que podría ayudar a predecir los casos que deriven en hipotension y normotension con mayor precisión que cuando se utilizan solamente variables demográficas. Es importante destacar que las propuestas metodológicas para el análisis no lineal de la HRV desarrolladas en la tesis se aplican en la caracterización de otras señales cardiovasculares, como la señal fotopletismografica de pulso. Las series temporales derivadas de esta señal, que incluyen información del sistema vascular periférico, se incorporan en un clasificador basado en la regresión logística junto con los índices no lineales de la HRV. El clasificador propuesto alcanza un 76,5% de sensibilidad y un 72,2% de precisión en la detección de los casos normotensos, proporcionando así información pertinente y objetiva respaldando la decisión final del equipo médico.En el capítulo 6 se presentan las principales conclusiones derivadas de la tesis y se consideran futuras ampliaciones en base a las investigaciones llevadas a cabo. Se hace hincapié en la contribución de la tesis al desarrollo de metodologías novedosas para caracterizar de manera más robusta los índices no lineales de la HRV e interpretar con fiabilidad los resultados correspondientes. Basándose en las metodologías desarrolladas, se investigan las condiciones o patologías asociadas con alteraciones en la modulación autonómica de la actividad cardiaca y se destaca la contribución del análisis no lineal de la HRV para su caracterización. En conclusión, entre los objetivos metodológicos desarrollados en esta tesis se encuentran: i) la propuesta de un esquema de trabajo para incrementar la fiabilidad de la estimación de la dimensión de correlación, usando un algoritmo que reduce la carga computacional, facilitando su aplicabilidad en la práctica clínica; ii) el desarrollo de métodos alternativos para atenuar la dependencia de los índices no lineales de la HRV con el ritmo cardiaco medio; iii) la propuesta de un índice no lineal de la HRV multidimensional independiente de la definición a priori de parámetros para su estimación. Además, los objetivos relacionados con la aplicación clínica de lascontribuciones metodológicas son: i) la caracterización del efecto del envejecimiento en los índices no lineales de la HRV; ii) la evaluación de la complejidad e irregularidad del ritmo cardiaco en pacientes que sufren de insuficiencia cardiaca comparada con sujetos sanos; iii) la mejora de la eficacia de la profilaxis para la prevención de eventos de hipotensión después de anestesia espinal durante parto programado por cesárea.<br /

On the standardization of approximate entropy: multidimensional approximate entropy index evaluated on short-term HRV time series

Background. Nonlinear heart rate variability (HRV) indices have extended the description of autonomic nervous system (ANS) regulation of the heart. One of those indices is approximate entropy, ApEn, which has become a commonly used measure of the irregularity of a time series. To calculate ApEn, a priori definition of parameters like the threshold on similarity and the embedding dimension is required, which has been shown to be critical for interpretation of the results. Thus, searching for a parameter-free ApEn-based index could be advantageous for standardizing the use and interpretation of this widely applied entropy measurement. Methods. A novel entropy index called multidimensional approximate entropy, , is proposed based on summing the contribution of maximum approximate entropies over a wide range of embedding dimensions while selecting the similarity threshold leading to maximum ApEn value in each dimension. Synthetic RR interval time series with varying levels of stochasticity, generated by both MIX(P) processes and white/pink noise, were used to validate the properties of the proposed index. Aging and congestive heart failure (CHF) were characterized from RR interval time series of available databases. Results. In synthetic time series, values were proportional to the level of randomness; i.e., increased for higher values of P in generated MIX(P) processes and was larger for white than for pink noise. This result was a consequence of all maximum approximate entropy values being increased for higher levels of randomness in all considered embedding dimensions. This is in contrast to the results obtained for approximate entropies computed with a fixed similarity threshold, which presented inconsistent results for different embedding dimensions. Evaluation of the proposed index on available databases revealed that aging was associated with a notable reduction in values. On the other hand, evaluated during the night period was considerably larger in CHF patients than in healthy subjects. Conclusion. A novel parameter-free multidimensional approximate entropy index, , is proposed and tested over synthetic data to confirm its capacity to represent a range of randomness levels in HRV time series. values are reduced in elderly patients, which may correspond to the reported loss of ANS adaptability in this population segment. Increased values measured in CHF patients versus healthy subjects during the night period point to greater irregularity of heart rate dynamics caused by the disease

Dominant Lyapunov exponent and approximate entropy in heart rate variability during emotional visual elicitation

In this work we characterized the non-linear complexity of Heart Rate Variability (HRV) in short time series. The complexity of HRV signal was evaluated during emotional visual elicitation by using Dominant Lyapunov Exponents (DLEs) and Approximate Entropy (ApEn). We adopted a simplified model of emotion derived from the Circumplex Model of Affects (CMAs), in which emotional mechanisms are conceptualized in two dimensions by the terms of valence and arousal. Following CMA model, a set of standardized visual stimuli in terms of arousal and valence gathered from the International Affective Picture System (IAPS) was administered to a group of 35 healthy volunteers. Experimental session consisted of eight sessions alternating neutral images with high arousal content images. Several works can be found in the literature showing a chaotic dynamics of HRV during rest or relax conditions. The outcomes of this work showed a clear switching mechanism between regular and chaotic dynamics when switching from neutral to arousal elicitation. Accordingly, the mean ApEn decreased with statistical significance during arousal elicitation and the DLE became negative. Results showed a clear distinction between the neutral and the arousal elicitation and could be profitably exploited to improve the accuracy of emotion recognition systems based on HRV time series analysis

Entropy Information of Cardiorespiratory Dynamics in Neonates during Sleep

Abstract: Sleep is a central activity in human adults and characterizes most of the newborn infant life. During sleep, autonomic control acts to modulate heart rate variability (HRV) and respiration. Mechanisms underlying cardiorespiratory interactions in different sleep states have been studied but are not yet fully understood. Signal processing approaches have focused on cardiorespiratory analysis to elucidate this co-regulation. This manuscript proposes to analyze heart rate (HR), respiratory variability and their interrelationship in newborn infants to characterize cardiorespiratory interactions in different sleep states (active vs. quiet). We are searching for indices that could detect regulation alteration or malfunction, potentially leading to infant distress. We have analyzed inter-beat (RR) interval series and respiration in a population of 151 newborns, and followed up with 33 at 1 month of age. RR interval series were obtained by recognizing peaks of the QRS complex in the electrocardiogram (ECG), corresponding to the ventricles depolarization. Univariate time domain, frequency domain and entropy measures were applied. In addition, Transfer Entropy was considered as a bivariate approach able to quantify the bidirectional information flow from one signal (respiration) to another (RR series). Results confirm the validity of the proposed approach. Overall, HRV is higher in active sleep, while high frequency (HF) power characterizes more quiet sleep. Entropy analysis provides higher indices for SampEn and Quadratic Sample entropy (QSE) in quiet sleep. Transfer Entropy values were higher in quiet sleep and point to a major influence of respiration on the RR series. At 1 month of age, time domain parameters show an increase in HR and a decrease in variability. No entropy differences were found across ages. The parameters employed in this study help to quantify the potential for infants to adapt their cardiorespiratory responses as they mature. Thus, they could be useful as early markers of risk for infant cardiorespiratory vulnerabilities

Assessment of spontaneous cardiovascular oscillations in Parkinson's disease

Parkinson's disease (PD) has been reported to involve postganglionic sympathetic failure and a wide spectrum of autonomic dysfunctions including cardiovascular, sexual, bladder, gastrointestinal and sudo-motor abnormalities. While these symptoms may have a significant impact on daily activities, as well as quality of life, the evaluation of autonomic nervous system (ANS) dysfunctions relies on a large and expensive battery of autonomic tests only accessible in highly specialized laboratories. In this paper we aim to devise a comprehensive computational assessment of disease-related heartbeat dynamics based on instantaneous, time-varying estimates of spontaneous (resting state) cardiovascular oscillations in PD. To this end, we combine standard ANS-related heart rate variability (HRV) metrics with measures of instantaneous complexity (dominant Lyapunov exponent and entropy) and higher-order statistics (bispectra). Such measures are computed over 600-s recordings acquired at rest in 29 healthy subjects and 30 PD patients. The only significant group-wise differences were found in the variability of the dominant Lyapunov exponent. Also, the best PD vs. healthy controls classification performance (balanced accuracy: 73.47%) was achieved only when retaining the time-varying, non-stationary structure of the dynamical features, whereas classification performance dropped significantly (balanced accuracy: 61.91%) when excluding variability-related features. Additionally, both linear and nonlinear model features correlated with both clinical and neuropsychological assessments of the considered patient population. Our results demonstrate the added value and potential of instantaneous measures of heartbeat dynamics and its variability in characterizing PD-related disabilities in motor and cognitive domains