Electrocardiogram-derived tidal volume during treadmill stress test

Objective: Electrocardiogram (ECG) has been regarded as a source of respiratory information with the main focus in the estimation of the respiratory rate. Although little research concerning the estimation of tidal volume (TV) has been conducted, there are several ECG-derived features that have been related with TV in the literature, such as ECG-derived respiration, heart rate variability or respiratory rate. In this work, we exploited these features for estimating TV using a linear model. Methods: 25 young (33.4 ± 5.2 years) healthy male volunteers were recruited for performing a maximal (MaxT) and a submaximal (SubT) treadmill stress test, which were conducted in different days. Both tests were automatically segmented in stages attending to the heart rate. Afterwards, a subject-specific TV model was calibrated for each stage, employing features from MaxT, and the model was later used for estimating the TV in SubT. Results: During exercise, the different proposed approaches led to relative fitting errors lower than 14% in most of the cases and than 6% in some of them. Conclusion: Low achieved fitting errors suggest that TV can be estimated from ECG during a treadmill stress test. Significance: The results suggest that it is possible to estimate TV during exercise using only ECG-derived features

The Role of Edge Robotics As-a-Service in Monitoring COVID-19 Infection

Deep learning technology has been widely used in edge computing. However, pandemics like covid-19 require deep learning capabilities at mobile devices (detect respiratory rate using mobile robotics or conduct CT scan using a mobile scanner), which are severely constrained by the limited storage and computation resources at the device level. To solve this problem, we propose a three-tier architecture, including robot layers, edge layers, and cloud layers. We adopt this architecture to design a non-contact respiratory monitoring system to break down respiratory rate calculation tasks. Experimental results of respiratory rate monitoring show that the proposed approach in this paper significantly outperforms other approaches. It is supported by computation time costs with 2.26 ms per frame, 27.48 ms per frame, 0.78 seconds for convolution operation, similarity calculation, processing one-minute length respiratory signals, respectively. And the computation time costs of our three-tier architecture are less than that of edge+cloud architecture and cloud architecture. Moreover, we use our three-tire architecture for CT image diagnosis task decomposition. The evaluation of a CT image dataset of COVID-19 proves that our three-tire architecture is useful for resolving tasks on deep learning networks by edge equipment. There are broad application scenarios in smart hospitals in the future

A meta-learning algorithm for respiratory flow prediction from FBG-based wearables in unrestrained conditions

The continuous monitoring of an individual's breathing can be an instrument for the assessment and enhancement of human wellness. Specific respiratory features are unique markers of the deterioration of a health condition, the onset of a disease, fatigue and stressful circumstances. The early and reliable prediction of high-risk situations can result in the implementation of appropriate intervention strategies that might be lifesaving. Hence, smart wearables for the monitoring of continuous breathing have recently been attracting the interest of many researchers and companies. However, most of the existing approaches do not provide comprehensive respiratory information. For this reason, a meta-learning algorithm based on LSTM neural networks for inferring the respiratory flow from a wearable system embedding FBG sensors and inertial units is herein proposed. Different conventional machine learning approaches were implemented as well to ultimately compare the results. The meta-learning algorithm turned out to be the most accurate in predicting respiratory flow when new subjects are considered. Furthermore, the LSTM model memory capability has been proven to be advantageous for capturing relevant aspects of the breathing pattern. The algorithms were tested under different conditions, both static and dynamic, and with more unobtrusive device configurations. The meta-learning results demonstrated that a short one-time calibration may provide subject-specific models which predict the respiratory flow with high accuracy, even when the number of sensors is reduced. Flow RMS errors on the test set ranged from 22.03 L/min, when the minimum number of sensors was considered, to 9.97 L/min for the complete setting (target flow range: 69.231 ± 21.477 L/min). The correlation coefficient r between the target and the predicted flow changed accordingly, being higher (r = 0.9) for the most comprehensive and heterogeneous wearable device configuration. Similar results were achieved even with simpler settings which included the thoracic sensors (r ranging from 0.84 to 0.88; test flow RMSE = 10.99 L/min, when exclusively using the thoracic FBGs). The further estimation of respiratory parameters, i.e., rate and volume, with low errors across different breathing behaviors and postures proved the potential of such approach. These findings lay the foundation for the implementation of reliable custom solutions and more sophisticated artificial intelligence-based algorithms for daily life health-related applications

Recent development of respiratory rate measurement technologies

Respiratory rate (RR) is an important physiological parameter whose abnormity has been regarded as an important indicator of serious illness. In order to make RR monitoring simple to do, reliable and accurate, many different methods have been proposed for such automatic monitoring. According to the theory of respiratory rate extraction, methods are categorized into three modalities: extracting RR from other physiological signals, RR measurement based on respiratory movements, and RR measurement based on airflow. The merits and limitations of each method are highlighted and discussed. In addition, current works are summarized to suggest key directions for the development of future RR monitoring methodologies

Noninvasive autonomic nervous system assessment in respiratory disorders and sport sciences applications

La presente tesis está centrada en el análisis no invasivo de señales cardíacas y respiratorias, con el objetivo de evaluar la actividad del sistema nervioso autónomo (ANS) en diferentes escenarios, tanto clínicos como no clínicos. El documento está estructurado en tres partes principales. La primera parte consiste en una introducción a los aspectos fisiológicos y metodológicos que serán cubiertos en el resto de la tesis. En la segunda parte, se analiza la variabilidad del ritmo cardiaco (HRV) en el contexto de enfermedades respiratorias, concretamente asma (tanto en niños como en adultos) y apnea del sueño. En la tercera parte, se estudian algunas aplicaciones novedosas del análisis de señales cardiorespiratorias en el campo de las ciencias del deporte. La primera parte está compuesta por los capítulos 1 y 2. El capítulo 1 consiste en una extensa introducción al funcionamiento del sistema nervioso autónomo y las características de las bioseñales analizadas a lo largo de la tesis. Por otro lado, se aborda la patofisiología del asma y la apnea del sueño, su relación con el funcionamiento del ANS y las estrategias de diagnóstico y tratamiento de lasmismas. El capítulo concluye con una introducción a la fisiología del ejercicio, así como al interés en la estimación del volumen tidal y del umbral anaeróbico en el campo de las ciencias del deporte.En cuanto al capítulo 2, se presenta un marco de trabajo para el análisis contextualizado de la HRV. Después de una descripción de las técnicas de evaluación y acondicionamiento de la señal de HRV, el capítulo se centra en el efecto de los latidos ectópicos, la arritmia sinusal respiratoria y la frecuencia respiratoria en el análisis de la HRV.Además, se discute el uso de un índice para la evaluación de la distribución de la potencia en los espectros de HRV, así como diferentes medidas de acoplo cardiorespiratorio.La segunda parte está compuesta por los capítulos 3, 4 y 5, todos ellos relacionados con el análisis de la HRV en enfermedades respiratorias. Mientras que los capítulos 3 y 4 están centrados en asma infantil y en adultos respectivamente, el capítulo 5 aborda la apnea del sueño. El asma es una enfermedad respiratoria crónica que aparece habitualmente acompañada por una inflamación de las vías respiratorias. Aunque afecta a personas detodas las edades, normalmente se inicia en edades tempranas, y ha llegado a constituir una de las enfermedades crónicasmás comunes durante la infancia. Sin embargo, todavía no existe un método adecuado para el diagnóstico de asma en niños pequeños. Por otro lado, el rol fundamental que desempeña el sistema nervioso parasimpático en el control del tono bronco-motor y la bronco-dilatación sugiere que la rama parasimpática del ANS podría estar implicada en la patogénesis del asma. De estemodo, en el capítulo 3 se evalúa el ANS mediante el análisis de la HRV en dos bases de datos diferentes, compuestas por niños en edad pre-escolar clasificados en función de su riesgo de desarrollar asma, o de su condición asmática actual. Los resultados del análisis revelaron un balance simpáticovagal reducido y una componente espectral de alta frecuencia más picuda en aquellos niños con un mayor riesgo de desarrollar asma. Además, la actividad parasimpática y el acoplo cardiorespiratorio se redujeron en un grupo de niños con bajo riesgo de asma al finalizar un tratamiento para bronquitis obstructiva, mientras que estos permanecieron inalterados en aquellos niños con una peor prógnosis.A diferencia de los niños pequeños, en el caso de adultos el diagnóstico de asma se realiza a través de una rutina clínica bien definida. Sin embargo, la estratificación de los pacientes en función de su grado de control de los síntomas se basa generalmente en el uso de cuestionarios auto-aplicados, que pueden tener un carácter subjetivo. Por otro lado, la evaluación de la severidad del asma requiere de una visita hospitalaria y de incómodas pruebas, que no pueden aplicarse de una forma continua en el tiempo. De este modo, en el capítulo 4 se estudia el valor de la evaluación del ANS para la estratificación de adultos asmáticos. Para ello, se emplearon diferentes características extraídas de la HRV y la respiración, junto con varios parámetros clínicos, para entrenar un conjunto de algoritmos de clasificación. La inclusión de características relacionadas con el ANS para clasificar los sujetos atendiendo a la severidad del asma derivó en resultados similares al caso de utilizar únicamente parámetros clínicos, superando el desempeño de estos últimos en algunos casos. Por lo tanto, la evaluación del ANS podría representar un potencial complemento para la mejora de la monitorización de sujetos asmáticos.En el capítulo 5, se analiza la HRV en sujetos que padecen el síndrome de apnea del sueño (SAS) y comorbididades cardíacas asociadas. El SAS se ha relacionado con un incremento de 5 veces en el riesgo de desarrollar enfermedades cardiovasculares (CVD), que podría aumentar hasta 11 veces si no se trata convenientemente. Por otro lado, una HRV alterada se ha relacionado independientemente con el SAS y con numerosos factores de riesgo para el desarrollo de CVD. De este modo, este capítulo se centra en evaluar si una actividad autónoma desbalanceada podría estar relacionada con el desarrollo de CVD en pacientes de SAS. Los resultados del análisis revelaron una dominancia simpática reducida en aquellos sujetos que padecían SAS y CVD, en comparación con aquellos sin CVD. Además, un análisis retrospectivo en una base de datos de sujetos con SAS que desarollarán CVD en el futuro también reveló una actividad simpática reducida, sugiriendo que un ANS desbalanceado podría constituir un factor de riesgo adicional para el desarrollo de CVD en pacientes de SAS.La tercera parte está formada por los capítulos 6 y 7, y está centrada en diferentes aplicaciones del análisis de señales cardiorespiratorias en el campo de las ciencias del deporte. El capítulo 6 aborda la estimación del volumen tidal (TV) a partir del electrocardiograma (ECG). A pesar de que una correcta monitorización de la actividad respiratoria es de gran interés en ciertas enfermedades respiratorias y en ciencias del deporte, la mayor parte de la actividad investigadora se ha centrado en la estimación de la frecuencia respiratoria, con sólo unos pocos estudios centrados en el TV, la mayoría de los cuales se basan en técnicas no relacionadas con el ECG. En este capítulo se propone un marco de trabajo para la estimación del TV en reposo y durante una prueba de esfuerzo en tapiz rodante utilizando únicamente parámetros derivados del ECG. Errores de estimación del 14% en la mayoría de los casos y del 6% en algunos sugieren que el TV puede estimarse a partir del ECG, incluso en condiciones no estacionarias.Por último, en el capítulo 7 se propone una metodología novedosa para la estimación del umbral anaeróbico (AT) a partir del análisis de las dinámicas de repolarización ventricular. El AT representa la frontera a partir de la cual el sistema cardiovascular limita la actividad física de resistencia, y aunque fue inicialmente concebido para la evaluación de la capacidad física de pacientes con CVD, también resulta de gran interés en el campo de las ciencias del deporte, permitiendo diseñar mejores rutinas de entrenamiento o para prevenir el sobre-entrenamiento. Sin embargo, la evaluación del AT requiere de técnicas invasivas o de dispositivos incómodos. En este capítulo, el AT fue estimado a partir del análisis de las variaciones de las dinámicas de repolarización ventricular durante una prueba de esfuerzo en cicloergómetro. Errores de estimación de 25 W, correspondientesa 1 minuto en este estudio, en un 63% de los sujetos (y menores que 50 W en un 74% de ellos) sugieren que el AT puede estimarse de manera no invasiva, utilizando únicamente registros de ECG.<br /