Imaging physiological brain activity and epilepsy with Electrical Impedance Tomography

Electrical Impedance Tomography (EIT) allows reconstructing conductivity changes into images. EIT detects fast impedance changes occurring over milliseconds, due to ion channel opening, and slow impedance changes, appearing in seconds, due to cell swelling/increased blood flow. The purpose of this work was to examine the feasibility of using EIT for imaging a gyrencephalic brain with implanted depth electrodes during seizures. Chapter 1 summarises the principles of EIT. In Chapter 2, it is investigated whether recent technical improvements could enable EIT to image slow impedance changes upon visual stimulation non-invasively. This was unsuccessful so the remaining studies were undertaken on intracranial recordings. Chapter 3 presents a computer modelling study using data from patients, for whom the detection of simulated seizure-onset perturbations for both, fast and slow impedance changes, were improved with EIT compared to stereotactic electroencephalography (SEEG) detection or EEG inverse-source modelling. Chapter 4 describes the development of a portable EIT system that could be used on patients. The system does not require averaging and post-hoc signal processing to remove switching artefacts, which was the case previously. Chapter 5 describes the use of the optimised method in chemically-induced focal epilepsy in anaesthetised pigs implanted with depth electrodes. This shows for the first time EIT was capable of producing reproducible images of the onset and spread of seizure-related slow impedance changes in real-time. Chapter 6 presents a study on imaging ictal/interictal-related fast impedance changes. The feasibility of reconstructing ictal-related impedance changes is demonstrated for one pig and interictal-related impedance changes were recorded for the first time in humans. Chapter 7 summarises all work and future directions. Overall, this work suggests EIT in combination with SEEG has a potential to improve the diagnostic yield in epilepsy and demonstrates EIT can be performed safely and ethically creating a foundation for further clinical trials

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

Quantifying Quality of Life

Describes technological methods and tools for objective and quantitative assessment of QoL Appraises technology-enabled methods for incorporating QoL measurements in medicine Highlights the success factors for adoption and scaling of technology-enabled methods This open access book presents the rise of technology-enabled methods and tools for objective, quantitative assessment of Quality of Life (QoL), while following the WHOQOL model. It is an in-depth resource describing and examining state-of-the-art, minimally obtrusive, ubiquitous technologies. Highlighting the required factors for adoption and scaling of technology-enabled methods and tools for QoL assessment, it also describes how these technologies can be leveraged for behavior change, disease prevention, health management and long-term QoL enhancement in populations at large. Quantifying Quality of Life: Incorporating Daily Life into Medicine fills a gap in the field of QoL by providing assessment methods, techniques and tools. These assessments differ from the current methods that are now mostly infrequent, subjective, qualitative, memory-based, context-poor and sparse. Therefore, it is an ideal resource for physicians, physicians in training, software and hardware developers, computer scientists, data scientists, behavioural scientists, entrepreneurs, healthcare leaders and administrators who are seeking an up-to-date resource on this subject