Continuous sensing and quantification of body motion in infants:A systematic review

Abnormal body motion in infants may be associated with neurodevelopmental delay or critical illness. In contrast to continuous patient monitoring of the basic vitals, the body motion of infants is only determined by discrete periodic clinical observations of caregivers, leaving the infants unattended for observation for a longer time. One step to fill this gap is to introduce and compare different sensing technologies that are suitable for continuous infant body motion quantification. Therefore, we conducted this systematic review for infant body motion quantification based on the PRISMA method (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses). In this systematic review, we introduce and compare several sensing technologies with motion quantification in different clinical applications. We discuss the pros and cons of each sensing technology for motion quantification. Additionally, we highlight the clinical value and prospects of infant motion monitoring. Finally, we provide suggestions with specific needs in clinical practice, which can be referred by clinical users for their implementation. Our findings suggest that motion quantification can improve the performance of vital sign monitoring, and can provide clinical value to the diagnosis of complications in infants.</p

Embedded neonatal respiration monitoring

Current neonatal monitoring methods are not very comfortable for the neonate. The sticky electrodes used to measure the heart and breathing rate, can cause skin irritations and skin lesions when being pulled off. Furthermore, all the wires create a barrier for parents to touch and interact with their child.The E-Nemo (Embedded Neonatal Monitoring) project intends to change the way in which (premature) neonates are monitored in the neonatal intensive care unit (NICU). The aim of E-Nemo is to create a patient support system that assures comfort for the neonate and provides a more friendly environment for parental bonding, whilst keeping the current quality of vital sign monitoring.This report concerns the work related to the monitoring of only one vitals sign, namely: respiration.The aim of the E-Nemo respiration monitoring project is to design and develop a neonatal respiration monitoring system using sensors embedded in a patient support system (e.g., a mattress).A key challenge of this system is achieving the same robustness and reliability as existing monitoring equipment for neonates.Before the respiration sensor can be moved from the chest of the neonate into the underlying support system some questions need to be answered. Such as: Where can we place this sensor? Is one sensor enough? Which type of sensor is most suitable?To answer these (and more) questions regarding the design of the neonatal respiration monitoring system, a clinical trial was conducted at the NICU of the Máxima Medical Centre in Veldhoven.During this trial firsthand knowledge on the position and movement of neonates in an incubator, and general NICU workflow issues was gained.The clinical trial has resulted in a list of design specifications for the neonatal respiration monitoring system and a better understanding of the workflow and possible measurement disturbances in a NICU.Furthermore, this project has successfully demonstrated the possibility of measuring the neonatal respiration signal without direct skin contact with the neonate. However, in order to achieve the quality and reliability needed for intensive care respiration monitoring more research is necessary.Measuring the deformation of the mattress is expected to be a better measure for the respiration movements, than the pressure changes underneath the mattress which were measured in this study.Furthermore, more research is needed to determine the accuracy that will be demanded of the system, as this research has demonstrated that the current gold standard (transthoracic impedance plethysmography) does not function continously either

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

The role of real-time ultrasound in the assessment and management of preterm labour

In this thesis the use of real-time ultrasound in the assessment and management of preterm labour has been studied, with particular reference to the observation of fetal breathing movements, gross fetal body movements and the state of the uterine cervix. In addition, a longitudinal analysis of the trends in preterm labour in the John Radcliffe Hospital in Oxford between 1973 and 1981 has been performed. Finally, an attempt has been made to clarify the relationship between prostaglandin E2 and fetal breathing movements. The analysis of the trends in preterm labour in Oxford has shown that the incidence of preterm delivery remains unaltered. Of these patients, however, those eligible for tocolytic therapy (unexplained spontaneous preterm labour) form a small proportion. The incidence of extreme prematurity in this group is very low and the neonatal outcome is good. The presence or absence of Fetal Breathing Movements (FBM) by defined criteria is shown to be a highly sensitive index of whether the preterm labour is going to progress to delivery or not in singleton pregnancies with intact membranes. Its significance is lost when the membranes are ruptured and in multiple pregnancies. In pregnancies complicated by antepartum haemorrhage the presence or absence of Fetal Breathing Movements does not predict further haemorrhage leading to delivery. Fetal Breathing Movement status on admission bears no relationship to neonatal outcome and gives no indication of the presence of intrauterine infection. Silent chorioamnionitis has been highlighted as an important cause of "unexplained" preterm labour. Gross Fetal Body Movements (FM) are shown to give no early indication of impending preterm delivery. Evidence is presented to suggest that significant diminution in Fetal Movements is related to poor neonatal outcome. Ultrasonic measurement of the uterine cervix has been found to be technically feasible but of no benefit in the diagnosis of ongoing preterm labour. The relationship between prostaglandin E2 (PGE2) and the cessation of fetal breathing movement has been approached by elucidating the maternal absorption of PGE2 from a vaginal pessary. This then enabled me to sample fetal blood at the time of maximal maternal concentrations (the time we expect the fetal concentration to be greatest). This was performed by fetoscopy and demonstrated that a significant rise in fetal bicycleprostaglandin-E-metabolite (bicyclo-PGEM) occurs following maternal vaginal administration of PGE2. Using this information FBM has been assessed two and a half hours following the vaginal administration of PGE2. Although inconclusive, no reduction in FBM was demonstrated. as the bicyclo-PGE metabolite is used to assess PGE levels, this evidence decreases the probability that PGE mediates the reduction in FBM with the onset of labour

QUANTIFICATION OF PRETERM INFANT FEEDING COORDINATION: AN ALGORITHMIC APPROACH

Oral feeding competency is a primary requirement for preterm infant hospital release. Currently there is no widely accepted method to objectively measure oral feeding. Feeding consists primarily of the integration of three individual feeding events: sucking, breathing, and swallowing, and the objective of feeding coordination is to minimize aspiration. The purpose of this work was to quantify the infant feeding process from signals obtained during bottle feeding and ultimately develop a measure of feeding coordination. Sucking was measured using a pressure transducer embedded within a modified silicone bottle block. Breathing was measured using a thermistor embedded within nasal cannula, and swallowing was measured through the use of several different piezoelectric sensors. In addition to feeding signals, electrocardiogram (ECG) signals were obtained as an indicator of overall infant behavioral state during feeding. Event detection algorithms for the individual feeding signals were developed and validated, then used for the development of a measurement of feeding coordination. The final suck event detection algorithm was the result of an iterative process that depended on the validity of the signal model. As the model adapted to better represent the data, the accuracy and specificity of the algorithm improved. For the breath signal, however, the primary barrier to effective event detection was significant baseline drift. The frequency components of the baseline drift overlapped significantly with the breath event frequency components, so a time domain solution was developed. Several methods were tested, and it was found that the acceleration vector of the signal provided the most robust representation of the underlying breath signal while minimizing baseline drift. Swallow signal event detection was not possible due to a lack of available data resulting from problems with the consistency of the obtained signal. A robust method was developed for the batch processing of heart rate variability analysis. Finally a method of coordination analysis was developed based on the event detection algorithm outputs. Coordination was measured by determining the percentage of feeding time that consisted of overlapping suck and breath activity