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

Frequency selective surfaces-based miniaturized wideband high-gain monopole antenna for UWB systems

In the suggested manuscript, an antenna functional over an ultrawide band with a small geometrical configuration and simplified structure is given. The recommended antenna is designed for the Roger 6002, having overall measurements of 40 mm × 30 mm × 1.52 mm. The wideband is obtained after loading stubs and etching slots from the basic antenna design. In order to improve the antenna’s performance further, an FSS sheet is designed. The sheet of FSS is placed behind the antenna to reflect the antenna’s backward radiation and improve antenna gain. In the results, the gain of the antenna improved from 4.5 dBi to 9.5 dBi. The resultant antenna loaded with FSS is capable of operating over UWB ranging from 3.4 to 9.8 GHz with stable gain throughout the functional bandwidth. The hardware model is manufactured and tested to validate the estimated results achieved from HFSS (High Frequency Structure Simulator). Moreover, the recommended work is differentiated in the form of a table with literature. The compact size, wideband, high gain and stable performance of proposed antenna system over-performs the literature work and makes it potential candidate for the UWB system requiring high gain

Window Functions and Their Applications in Signal Processing

Window functions—otherwise known as weighting functions, tapering functions, or apodization functions—are mathematical functions that are zero-valued outside the chosen interval. They are well established as a vital part of digital signal processing. Window Functions and their Applications in Signal Processing presents an exhaustive and detailed account of window functions and their applications in signal processing, focusing on the areas of digital spectral analysis, design of FIR filters, pulse compression radar, and speech signal processing. Comprehensively reviewing previous research and recent developments, this book: Provides suggestions on how to choose a window function for particular applications Discusses Fourier analysis techniques and pitfalls in the computation of the DFT Introduces window functions in the continuous-time and discrete-time domains Considers two implementation strategies of window functions in the time- and frequency domain Explores well-known applications of window functions in the fields of radar, sonar, biomedical signal analysis, audio processing, and synthetic aperture rada

Window Functions and Their Applications in Signal Processing

Window functions—otherwise known as weighting functions, tapering functions, or apodization functions—are mathematical functions that are zero-valued outside the chosen interval. They are well established as a vital part of digital signal processing. Window Functions and their Applications in Signal Processing presents an exhaustive and detailed account of window functions and their applications in signal processing, focusing on the areas of digital spectral analysis, design of FIR filters, pulse compression radar, and speech signal processing. Comprehensively reviewing previous research and recent developments, this book: Provides suggestions on how to choose a window function for particular applications Discusses Fourier analysis techniques and pitfalls in the computation of the DFT Introduces window functions in the continuous-time and discrete-time domains Considers two implementation strategies of window functions in the time- and frequency domain Explores well-known applications of window functions in the fields of radar, sonar, biomedical signal analysis, audio processing, and synthetic aperture rada

Development of a digital demodulator and a simulation environment for a telemetry system

Orientador: Luís Geraldo Pedroso MeloniDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Esta dissertação apresenta os resultados obtidos com a pesquisa e implementação de um sistema de demodulação para o receptor de rastreio de um radar de telemedidas. Um radar de telemedidas é responsável pela identificação de um conjunto de medidas realizadas no objeto espacial e enviadas para a antena através de um transponder. A antena de telemedidas deve rastrear o objeto, mantendo-se sempre apontada na direção deste. Para realizar esta função foi utilizada a técnica de monopulso de um canal. Na técnica de monopulso de um canal, cabe ao demodulador digital do receptor executar uma identificação de envoltória e uma demultiplexação temporal que deve permitir encontrar os valores angulares dos erros. A implementação resultou em uma placa de demodulador digital, realizada com um Field Programmable Gate Array (FPGA) da família Cyclone II, e um controlador Freescale, embarcados em uma Placa de Circuito Impresso (PCI) de quatro camadas, projetada para interfacear sinais digitais para controle do sistema de telemedidas e para condicionar os sinais analógicos para posterior processamento. Além de ter interface com placas específicas (por exemplo, CAF - Controle automático de freqüência, CAG - controle automático de ganho, Gerador de Teste, etc), possui também uma interface Controller Area Network (CAN) para comunicação com os módulos de controle de servomecanismos da antena e de interface usuário. Foi desenvolvido também um ambiente de simulação para o demodulador digital em Matlab permitindo verificar a coerência com os resultados esperados e traçar cenários de testesAbstract: This project presents the results obtained by the research and development of a Demodulation System for a telemetry radar tracking receiver. A telemetry radar system is responsible for identifying a set of measures taken from a spatial artifact and is transmitted by a transponder to its antenna. The telemetry antenna must track the spatial object, maintaining the antenna pointing in the correct direction. To execute this function a single channel monopulse technique is applied. Since the single channel monopulse technique is used, a digital demodulator task is then run for amplitude identification and the de-multiplexing time frame must occur in order to calculate the angle values of errors. This process is explained during the dissertation after the presentation of the main characteristics of radars and some aspects of telemetry systems. The solution is a digital demodulator electronic board, build with an FPGA (Field Programmable Gate Array) from Altera Cyclone II® family, and a Freescale® controller, over a multilayer PCB (Printed Circuit Board) projected to interface with digital signals for the Telemetry Control System and to conditioning analogical signals for processing tasks. The developed board has the CAN (Controller Area Network) interface to communicate with the servomechanism control modules associated with the Antenna and is placed in an armored drawer - to avoid electromagnetic noises - as well as to interact with other specific board functions.A simulation environment was achieved for the digital demodulator in Matlab, allowing the results verification and allowing to establish others testing scenariosMestradoTelecomunicações e TelemáticaMestre em Engenharia Elétric

Abstracts on Radio Direction Finding (1899 - 1995)

The files on this record represent the various databases that originally composed the CD-ROM issue of "Abstracts on Radio Direction Finding" database, which is now part of the Dudley Knox Library's Abstracts and Selected Full Text Documents on Radio Direction Finding (1899 - 1995) Collection. (See Calhoun record https://calhoun.nps.edu/handle/10945/57364 for further information on this collection and the bibliography). Due to issues of technological obsolescence preventing current and future audiences from accessing the bibliography, DKL exported and converted into the three files on this record the various databases contained in the CD-ROM. The contents of these files are: 1) RDFA_CompleteBibliography_xls.zip [RDFA_CompleteBibliography.xls: Metadata for the complete bibliography, in Excel 97-2003 Workbook format; RDFA_Glossary.xls: Glossary of terms, in Excel 97-2003 Workbookformat; RDFA_Biographies.xls: Biographies of leading figures, in Excel 97-2003 Workbook format]; 2) RDFA_CompleteBibliography_csv.zip [RDFA_CompleteBibliography.TXT: Metadata for the complete bibliography, in CSV format; RDFA_Glossary.TXT: Glossary of terms, in CSV format; RDFA_Biographies.TXT: Biographies of leading figures, in CSV format]; 3) RDFA_CompleteBibliography.pdf: A human readable display of the bibliographic data, as a means of double-checking any possible deviations due to conversion

Mel-generalized cepstral model for speech spectral envelope

Orientadores: Fábio Violaro, Edmilson da Silva MoraisDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: A análise Mel-Cepstral Generalizada (MGC) corresponde a uma abordagem para estimação de envoltória espectral de fala que unifica as análises LPC, Mel-LPC, Cepstral e Mel-Cepstral. A forma funcional do modelo MGC varia continuamente com dois parâmetros reais ? e ?, possibilitando que o modelo assuma diferentes características. A flexibilidade oferecida pelo modelo MGC aliada à sua estabilidade e bom desempenho sob manipulação de parâmetros tem feito com que os parâmetros MGC sejam empregados com sucesso em codificação de fala e síntese de fala via HMM (Hidden Markov Models). O presente trabalho foca os aspectos matemáticos da análise MGC, abordando e demonstrando, em extensão, a formulação em seus vieses analítico e computacional para a solução do modelo. As propriedades e formulações básicas da análise MGC são tratadas na perspectiva do espectro mel-logarítmico generalizado. Propõe-se um método para a computação dos coeficientes MGC e Mel-Cepstrais que não envolve o uso de fórmulas recursivas de transformação em freqüência. As análises e experimentos relacionados ao método encontram-se em estágio inicial e devem ser completados no sentido de se identificar a relação ganho computacional × qualidade da representação.Abstract: Mel-Generalized Cepstral analysis (MGC) is an approach for speech spectral envelope estimation that unifies LPC, Mel-LPC, Cepstral and Mel-Cepstral Analysis. The functional form of the MGC model varies continuously with the real parameters ? e ?, enabling the model to acquire different characteristics. The flexibility of MGC model associated with its stability and good performance under parameter manipulation have made MGC parameters to be successfully employed in speech codification and HMM speech synthesis. The present study focuses on mathematical aspects of MGC analysis, treating and proving, in a fairly extended way, analytical and computational formulation for model solution. MGC analysis properties and basic formulation are treated in melgeneralized logarithmic spectrum perspective. A method for the computation of MGC and Mel-Cepstral coefficients that do not require frequency transformation recursion formulas is proposed. Experiments and analysis concerning the method are in their initial stage and needs to be completed in the sense to identify computational × representation performances.MestradoTelecomunicações e TelemáticaMestre em Engenharia Elétric