Cardiovascular function and ballistocardiogram: a relationship interpreted via mathematical modeling

Objective: to develop quantitative methods for the clinical interpretation of the ballistocardiogram (BCG). Methods: a closed-loop mathematical model of the cardiovascular system is proposed to theoretically simulate the mechanisms generating the BCG signal, which is then compared with the signal acquired via accelerometry on a suspended bed. Results: simulated arterial pressure waveforms and ventricular functions are in good qualitative and quantitative agreement with those reported in the clinical literature. Simulated BCG signals exhibit the typical I, J, K, L, M and N peaks and show good qualitative and quantitative agreement with experimental measurements. Simulated BCG signals associated with reduced contractility and increased stiffness of the left ventricle exhibit different changes that are characteristic of the specific pathological condition. Conclusion: the proposed closed-loop model captures the predominant features of BCG signals and can predict pathological changes on the basis of fundamental mechanisms in cardiovascular physiology. Significance: this work provides a quantitative framework for the clinical interpretation of BCG signals and the optimization of BCG sensing devices. The present study considers an average human body and can potentially be extended to include variability among individuals

Sleep staging using contactless audio-based methods

Sleep stage classification is essential for evaluating sleep and its disorders. Most sleep studies make use of contact sensors which may interfere with natural sleep although recently the potential for sleep staging from audio signals has been acknowledged. This project presents a non-contact audio-based method for sleep staging. The objective of this work is to develop a method that can classify sleep stages from non-contact audio signals. To achieve the aforementioned objective a measurement acquisition setup has been presented alongside a validation of the acquired respiratory signal and a sleep staging algorithm. 11 subjects have been measured with the proposed method. The validation process compares the pre-processed acquired audio signal with a reference respiratory signal yielding good results in terms of error metrics, with a low deviation between the acquired respiratory cycles using the audio method and the reference method. The sleep stage algorithm classifies sixty-second epochs into NREM or REM stages with good results in terms of REM and NREM detection, with REM and NREM cycle duration similar to the ones that can be found in other studies present in the literature, thus validation the obtained results.La clasificación por fases del sueño es esencial para su evaluación y para la evaluación de sus trastornos. La mayoría de los estudios del sueño requieren del uso de sensores de contacto que podrían alterar la natura de este, aunque recientemente, se ha reconocido el potencial de otros métodos basados en señales de audio sin contacto. Este proyecto presenta un método de clasificación de las fases del sueño basado en señales de audio sin contacto. El objetivo del trabajo es desarrollar un método que permita clasificar las diferentes fases del sueño a partir de señales de audio sin contacto. Para alcanzar este objetivo se ha definido una configuración de medida junto a una validación de la señal respiratoria y un algoritmo de clasificación de las fases del sueño. Se han medido 11 sujetos usando la configuración de medida propuesta. Este proceso de validación compara la señal de audio con una señal de respiración de referencia, dando buenos resultados en términos de métrica de errores, con una baja desviación entre los ciclos respiratorios obtenidos mediante el método de audio propuesto y el método de referencia. El algoritmo de clasificación, clasifica en NREM y REM con buenos resultados en términos de detección de las fases, con una duración de ciclo REM y NREM similar a las que se pueden encontrar en otros estudios presentados en la literatura, validando así los resultados obtenidos.La classificació de les etapes de la son és essencial per la seva avaluació i la dels seus trastorns. La majoria dels estudis de la son fan ús de sensors de contacte que podrien interferir en la natura de la son, tot i que recentment, s'ha reconegut el potencial de mètodes de classificació de les etapes de la son basats en senyals d'àudio sense contacte. Aquest projecte presenta un mètode de classificació de les etapes de la son basat en senyals d'àudio sense contacte. L'objectiu d'aquest treball és desenvolupar un mètode que permeti classificar les diferents etapes de la son a partir de senyals d'àudio sense contacte. Per assolir aquest objectiu s'ha definit una configuració de mesura juntament amb una validació del senyal de respiració i un algorisme de classificació de les etapes de la son. S'han mesurat 11 subjectes utilitzant la configuració proposada. El procés de validació compara el senyal d'àudio capturat, una vegada preprocessat, amb un senyal de respiració com a referència, donant bons resultats en termes de mètriques d'error, amb una desviació baixa entre els cicles respiratoris obtinguts mitjançant el mètode d'àudio i el mètode de referència. L'algorisme de classificació de les etapes de la son, classifica trames de seixanta segons en REM o NREM amb bons resultats en termes de detecció REM o NREM, amb una durada de cicle REM i NREM similar a les que es poden trobar en altres estudis presents en la literatura, validant així els resultats obtinguts