Hemodynamic parameters assessment: an improvement of methodologies

A associação entre a rigidez arterial e as doenças cardiovasculares é um importante tópico de investigação com vista ao conhecimento da condição hemodinâmica dos pacientes. Vários índices podem ser um indicador da rigidez arterial, a velocidade da onda de pulso (VOP) e o índice de aumentação, são dois exemplos. Outros tópicos relacionados com as ondas reflectidas são um poderoso indicador neste contexto. Nesta tese são usados sensores piezoeléctricos para registar a forma da onda de pressão e algoritmos capazes de fornecer informação acerca de certos parâmetros hemodinâmicos, em alternativa aos dispositivos disponíveis no mercado. A principal motivação para procurar uma alternativa a estes dispositivos relaciona-se com o preço a que estes estão disponíveis. O desenvolvimento de uma bancada de teste capaz de simular as principais características da dinâmica do sistema arterial constitui uma poderosa ferramenta com vista ao desenvolvimento de sondas e validação dos algoritmos usados para a extracção de informação clinicamente relevante. O índice de aumentação foi o principal parâmetro estudado, este foi avaliado por um novo algoritmo baseado na transformada de wavelet, em comparação com outros referenciados na literatura. O seu desempenho foi testado em pulsos a partir de uma simulação realista baseadas em exponenciais, bem como em dados experimentais obtidos em testes “clínicos” com alguns voluntários

Advanced Signal Processing in Wearable Sensors for Health Monitoring

Smart, wearables devices on a miniature scale are becoming increasingly widely available, typically in the form of smart watches and other connected devices. Consequently, devices to assist in measurements such as electroencephalography (EEG), electrocardiogram (ECG), electromyography (EMG), blood pressure (BP), photoplethysmography (PPG), heart rhythm, respiration rate, apnoea, and motion detection are becoming more available, and play a significant role in healthcare monitoring. The industry is placing great emphasis on making these devices and technologies available on smart devices such as phones and watches. Such measurements are clinically and scientifically useful for real-time monitoring, long-term care, and diagnosis and therapeutic techniques. However, a pertaining issue is that recorded data are usually noisy, contain many artefacts, and are affected by external factors such as movements and physical conditions. In order to obtain accurate and meaningful indicators, the signal has to be processed and conditioned such that the measurements are accurate and free from noise and disturbances. In this context, many researchers have utilized recent technological advances in wearable sensors and signal processing to develop smart and accurate wearable devices for clinical applications. The processing and analysis of physiological signals is a key issue for these smart wearable devices. Consequently, ongoing work in this field of study includes research on filtration, quality checking, signal transformation and decomposition, feature extraction and, most recently, machine learning-based methods

Non-Invasive Hemodynamic Parameters Assessment using Optoelectronic Devices

Tese de doutoramento em Engenharia Biomédica, apresentada à Faculdade de Medicina da Universidade de CoimbraA grande incidência das doenças cardiovasculares no mundo estimulou a procura de novas soluções que permitam a deteção precoce de processos patológicos associados a este tipo de doenças. Especial ênfase foi dada a métodos que permitem a monitorização da pressão arterial e da forma de onda de pressão arterial, que fornecem uma ferramenta precisa que complementa o diagnóstico baseado em múltiplos parâmetros. Da análise das características da forma de onda da pressão arterial, e da sua velocidade de propagação, podem ser extraídas importantes parâmetros clínicos de modo a avaliar o risco cardiovascular, a adaptação vascular e a eficácia terapêutica. O uso de múltiplos parâmetros permite minimizar erros na estimação de um dos parâmetros. As soluções emergentes para a monitorização cardiovascular têm-se afastado de tecnologias invasivas e caras para soluções não invasivas e sem contacto. Neste sentido, os sistemas ópticos apresentam uma grande vantagem devido ao grande progresso tecnológico sofrido nas últimas décadas. A natureza de não contacto desta tecnologia permite a medição sem distorção da forma da onda arterial ultrapassando as limitações dos aparelhos comerciais usados para este tipo de avaliação. O principal objetivo deste trabalho consistia em demonstrar que é possível adquirir através do uso de uma metodologia óptica, a forma da onda de pressão arterial sem contacto, com uma configuração que permite medir a velocidade onda de pulso (VOP) local e determinar os principais parâmetros usando algoritmos dedicados. Foram desenvolvidos quatro protótipos: três baseados em luz não-coerente e um em luz coerente. As sondas foram desenvolvidas usando uma configuração comum, composta por dois fotodetectores distanciados de 2 cm, o que garante a deteção da onda de pulso em dois pontos distintos e permite uma determinação rigorosa do tempo de trânsito. Nas sondas de luz não-coerente foram testados três fotodetectores: fotodíodos de avalanche, fotodíodos planares, e fotodíodos de efeito lateral (LEP). Os componentes do sistema óptico (protótipos das sondas e caixa de aquisição) foram desenhados com as características físicas que permitem o uso clínico, como a portabilidade, o tamanho compacto, leves, de baixo consumo e com materiais de baixo custo, ergonómicas para o operador e confortáveis para o paciente, de modo a serem consideradas uma solução interessante para a comercialização. Os testes in vivo permitiram a seleção da melhor combinação sonda/algoritmo para a determinação da PWV, usando o método da correlação e a sonda baseada em fotodíodos planares que demonstrou ser mais eficiente para a aquisição de sinais em humanos. O sistema óptico desenvolvido mostrou boa reprodutibilidade na avaliação inter e intra-operador. Um estudo alargado foi desenvolvido em 131 sujeitos jovens, com um valor médio PWV de 33.33±0.72 ms-1, confirmando o seu aumento com a idade. O teste comparativo entre a onda de distensão medida com o sistema óptico na carótida e o perfil da onda de pressão adquirida invasivamente por um cateter intra-arterial mostrou uma grande correlação entre as duas ondas (valor médio de 0.958), validando a capacidade das sondas ópticas para estimar a forma da onda de pulso de modo não-invasivo e sem contacto. A sonda óptica baseada em luz coerente foi testada em combinação com algoritmos de processamento de sinal baseados nos métodos short time Fourier transform e empirical mode decomposition, demonstrando ser capaz de determinar os pontos característicos da forma de onda com baixo erro (menor que 5ms). Uma configuração alternativa foi testada usando um fotodetector com uma maior área que permitiu obter o efeito de self-mixing fora da cavidade laser. Esta característica abriu a possibilidade de construir uma nova sonda adaptada a esta nova técnica de modo a melhorar a qualidade do sinal e permitir uma aplicação biomédica. Globalmente, os resultados obtidos para a metodologias desenvolvidas (protótipos e ferramentas de processamento de sinal associados) mostraram ser possível de medir a onda de pulso arterial na carótida, para determinar vários parâmetros clínicos e avaliar a condição cardiovascular.The world wide incidence of cardiovascular diseases (CVDs), has spurred the research efforts targeting new solutions that may be able to perform an early detection of the pathological processes associated with these diseases. Special emphasis has been given to the methods that allow the monitoring of the blood pressure and the arterial pulse waveform, thus providing a more precise tool to complement the diagnosis process based on a multi-parameter assessment approach. From the analysis of arterial pulse pressure waveform features, and its propagation velocity, important clinical parameters can be extracted in order to evaluate the CVD risk, the vascular adaptation and the therapeutic efficacy. The use of multiple parameters allows to minimize the error when compared to the approach where a subject is classified solely based on a single parameter. Emerging trends in cardiovascular monitoring are moving away from invasive and costly technologies towards non-invasive and low-cost solutions. In this sense, optical solutions represent a great advantage due to the immense technological progresses observed in the recent decades. The truly non-contact nature of optical techniques allows measurements without distortion in the shape of the pulse curve, which is one of the main limitations of the current commercial devices used in hemodynamic parameters assessment. The main objective of this work consists in demonstrating that with an optical system it is possible to acquire the arterial pulse waveform with a configuration that allows the local pulse wave velocity (PWV) measurement and the determination of the most important clinical parameters using dedicated algorithms, without physical contact with the skin of the patient. Four prototypes were developed: three based in non-coherent light and one with coherent light. All the developed optical probes have a common design structure. They include two identical photodetectors placed 2 cm apart from each other to guarantee accurate determination of local pulse transit time. Relatively to the non-coherent light probes three different probes base on photodetectors were tested: an avalanche photodiode, a planar photodiode and a lateral effect photodiode (LEP). The optical system components (probe prototypes and acquisition box) were designed to meet specific requirements that allow the clinical use, such as portability, compact size and low weight, low cost, limited power consumption, ergonomics and easy user-interface in order to be considered as an interesting solution for commercial purposes. The in vivo tests allowed the selection of the best algorithm and probe combination to determine PWV: cross-correlation algorithm and the probe with planar photodiodes demonstrated to be the most efficient. This system showed good reproducibility, as evaluated by both inter-operator and intra-operator analysis. A large study was performed in 131 young subjects, obtaining a mean value for PWV of 3.33±0.72 ms-1, thus confirming its significant increase with age. A comparative test between the distension waveform measured with the optical probe at the carotid artery and the invasive profile of the pulse pressure acquired by an intra arterial catheter showed a strong correlation (mean value of 0.958), and validates the ability of this non-invasive device to estimate the arterial pulse waveform. Also a coherent light probe was developed and tested using several processing techniques based on the short time Fourier transform and empirical mode decomposition algorithm. This approach demonstrated the ability to determine the main feature points in the waveform with low error in the pulse transit time determination (less than 5ms). An alternative configuration for the Doppler effect-based probe was tested, using a photodetector with a larger area in order to obtain the self-mixing effect outside the laser cavity. This feature opened the possibility to improve the quality of the signal which may foresee potential future biomedical applications. Globally, the results obtained with the developed methodologies (prototypes and associated algorithmic tools) proved that it is possible to measure the arterial pulse waveform in the carotid artery, to determine several clinical parameters and assess the cardiovascular condition with optical technology.Fundação para a Ciência e Tecnologia - SFRH / BD / 79334 / 201

Combining Synthesis of Cardiorespiratory Signals and Artifacts with Deep Learning for Robust Vital Sign Estimation

Healthcare has been remarkably morphing on the account of Big Data. As Machine Learning (ML) consolidates its place in simpler clinical chores, more complex Deep Learning (DL) algorithms have struggled to keep up, despite their superior capabilities. This is mainly attributed to the need for large amounts of data for training, which the scientific community is unable to satisfy. The number of promising DL algorithms is considerable, although solutions directly targeting the shortage of data lack. Currently, dynamical generative models are the best bet, but focus on single, classical modalities and tend to complicate significantly with the amount of physiological effects they can simulate. This thesis aims at providing and validating a framework, specifically addressing the data deficit in the scope of cardiorespiratory signals. Firstly, a multimodal statistical synthesizer was designed to generate large, annotated artificial signals. By expressing data through coefficients of pre-defined, fitted functions and describing their dependence with Gaussian copulas, inter- and intra-modality associations were learned. Thereafter, new coefficients are sampled to generate artificial, multimodal signals with the original physiological dynamics. Moreover, normal and pathological beats along with artifacts were included by employing Markov models. Secondly, a convolutional neural network (CNN) was conceived with a novel sensor-fusion architecture and trained with synthesized data under real-world experimental conditions to evaluate how its performance is affected. Both the synthesizer and the CNN not only performed at state of the art level but also innovated with multiple types of generated data and detection error improvements, respectively. Cardiorespiratory data augmentation corrected performance drops when not enough data is available, enhanced the CNN’s ability to perform on noisy signals and to carry out new tasks when introduced to, otherwise unavailable, types of data. Ultimately, the framework was successfully validated showing potential to leverage future DL research on Cardiology into clinical standards

ARTIFACT CHARACTERIZATION, DETECTION AND REMOVAL FROM NEURAL SIGNALS

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH

Characterization and processing of atrial fibrillation episodes by convolutive blind source separation algorithms and nonlinear analysis of spectral features

Las arritmias supraventriculares, en particular la fibrilación auricular (FA), son las enfermedades cardíacas más comúnmente encontradas en la práctica clínica rutinaria. La prevalencia de la FA es inferior al 1\% en la población menor de 60 años, pero aumenta de manera significativa a partir de los 70 años, acercándose al 10\% en los mayores de 80. El padecimiento de un episodio de FA sostenida, además de estar ligado a una mayor tasa de mortalidad, aumenta la probabilidad de sufrir tromboembolismo, infarto de miocardio y accidentes cerebrovasculares. Por otro lado, los episodios de FA paroxística, aquella que termina de manera espontánea, son los precursores de la FA sostenida, lo que suscita un alto interés entre la comunidad científica por conocer los mecanismos responsables de perpetuar o conducir a la terminación espontánea de los episodios de FA. El análisis del ECG de superficie es la técnica no invasiva más extendida en la diagnosis médica de las patologías cardíacas. Para utilizar el ECG como herramienta de estudio de la FA, se necesita separar la actividad auricular (AA) de las demás señales cardioeléctricas. En este sentido, las técnicas de Separación Ciega de Fuentes (BSS) son capaces de realizar un análisis estadístico multiderivación con el objetivo de recuperar un conjunto de fuentes cardioeléctricas independientes, entre las cuales se encuentra la AA. A la hora de abordar un problema de BSS, se hace necesario considerar un modelo de mezcla de las fuentes lo más ajustado posible a la realidad para poder desarrollar algoritmos matemáticos que lo resuelvan. Un modelo viable es aquel que supone mezclas lineales. Dentro del modelo de mezclas lineales se puede además hacer la restricción de que estas sean instantáneas. Este modelo de mezcla lineal instantánea es el utilizado en el Análisis de Componentes Independientes (ICA).Vayá Salort, C. (2010). Characterization and processing of atrial fibrillation episodes by convolutive blind source separation algorithms and nonlinear analysis of spectral features [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/8416Palanci

Blind Source Separation for the Processing of Contact-Less Biosignals

(Spatio-temporale) Blind Source Separation (BSS) eignet sich für die Verarbeitung von Multikanal-Messungen im Bereich der kontaktlosen Biosignalerfassung. Ziel der BSS ist dabei die Trennung von (z.B. kardialen) Nutzsignalen und Störsignalen typisch für die kontaktlosen Messtechniken. Das Potential der BSS kann praktisch nur ausgeschöpft werden, wenn (1) ein geeignetes BSS-Modell verwendet wird, welches der Komplexität der Multikanal-Messung gerecht wird und (2) die unbestimmte Permutation unter den BSS-Ausgangssignalen gelöst wird, d.h. das Nutzsignal praktisch automatisiert identifiziert werden kann. Die vorliegende Arbeit entwirft ein Framework, mit dessen Hilfe die Effizienz von BSS-Algorithmen im Kontext des kamera-basierten Photoplethysmogramms bewertet werden kann. Empfehlungen zur Auswahl bestimmter Algorithmen im Zusammenhang mit spezifischen Signal-Charakteristiken werden abgeleitet. Außerdem werden im Rahmen der Arbeit Konzepte für die automatisierte Kanalauswahl nach BSS im Bereich der kontaktlosen Messung des Elektrokardiogramms entwickelt und bewertet. Neuartige Algorithmen basierend auf Sparse Coding erwiesen sich dabei als besonders effizient im Vergleich zu Standard-Methoden.(Spatio-temporal) Blind Source Separation (BSS) provides a large potential to process distorted multichannel biosignal measurements in the context of novel contact-less recording techniques for separating distortions from the cardiac signal of interest. This potential can only be practically utilized (1) if a BSS model is applied that matches the complexity of the measurement, i.e. the signal mixture and (2) if permutation indeterminacy is solved among the BSS output components, i.e the component of interest can be practically selected. The present work, first, designs a framework to assess the efficacy of BSS algorithms in the context of the camera-based photoplethysmogram (cbPPG) and characterizes multiple BSS algorithms, accordingly. Algorithm selection recommendations for certain mixture characteristics are derived. Second, the present work develops and evaluates concepts to solve permutation indeterminacy for BSS outputs of contact-less electrocardiogram (ECG) recordings. The novel approach based on sparse coding is shown to outperform the existing concepts of higher order moments and frequency-domain features