Comparison of two cardiac output monitors, qCO and LiDCO, during general anesthesia

Background: Optimization of cardiac output (CO) has been evidenced to reduce postoperative complications and to expedite the recovery. Likewise, CO and other dynamic cardiac parameters can describe the systemic blood flow and tissue oxygenation state and can be useful in different clinical fields. This study aimed to validate the qCO monitor (Quantium Medical, Barcelona, Spain), a new device to estimate CO and other related parameters in a continuous, fully non-invasive way using advanced digital signal processing of impedance cardiography. Methods: The LiDCOrapidv2 (LiDCO Ltd, London, UK) was used to compare the performance of the qCO in 15 patients during major surgery under general anesthesia. Full surgeries were recorded and cardiac output obtained by both devices was compared by using correlation and Bland-Altman analysis. Results: The Bland-Altman analysis showed sufficient agreement with a mean bias of -0.03 ± 0.71 L/min. Conclusions: The findings showed that both systems offered comparable values and thus the non-invasive measurement of CO with qCO is a promising, feasible method. Further investigation will be required to validate this new device against calibrated devices and outcome studies would also be highly recommended.Postprint (author's final draft

Advanced bioimpedance signal processing techniques for hemodynamic monitoring during anesthesia

Cardiac output (CO) defines the blood flow arriving from the heart to the different organs in the body and it is thus a primary determinant of global 02 transport. Cardiac output has traditionally been measured using invasive methods, whose risk sometimes exceeds the advantages of a cardiac output monitoring. In this context, the minimization of risk in new noninvasive technologies for CO monitoring could translate into major advantages for clinicians, hospitals and patients: ease of usage and availability, reduced recovery time, and improved patient outcome. Impedance Cardiography (ICG) is a promising noninvasive technology for cardiac output monitoring but available information on the ICG signals is more scare than other physiological signals such as the electrocardiogram (ECG). The present Doctoral Thesis contributes to the development of signal treatment techniques for the ICG in order to create an innovative hemodynamic monitor. First, an extensive literature review is provided regarding the basics of the clinical background in which cardiac output monitoring is used and concerning the state of the art of cardiac output monitors on the market. This Doctoral Thesis has produced a considerable amount of clinical data which is also explained in detail. These clinical data are also useful to complement the theoretical explanation of patient indices such as heart rate variability, blood flow and blood pressure. In addition, a new method to create synthetic biomedical signals with known time-frequency characteristics is introduced. One of the first analysis in this Doctoral Thesis studies the time difference between peak points of the heart beats in the ECG and the ICG: the RC segment. This RC segment is a measure of the time delay between electrical and mechanical activity of the heart. The relationship of the RC segment with blood pressure and heart interval is analyzed. The concordance of beat durations of both the electrocardiogram and the impedance cardiogram is one of the key results to develop new artefact detection algorithms and the RC could also have an impact in describing the hemodynamics of a patient. Time-frequency distributions (TFDs) are also used to characterize how the frequency content in impedance cardiography signals change with time. Since TFDs are calculated using concrete kernels, a new method to select the best kernel by using synthetic signals is presented. Optimized TFDs of ICG signals are then calculated to extract severa! features which are used to discriminate between different anesthesia states in patients undergoing surgery. TFD-derived features are also used to describe the whole surgical operations. Relationships between TFD-derived features are analyzed and prediction models for cardiac output are designed. These prediction models prove that the TFD-derived features are related to the patients' cardiac output. Finally, a validation study for the qCO monitor is presented. The qCO monitor has been designed using sorne of the techniques which are consequence of this Doctoral Thesis. The main outputs of this work have been protected with a patent which has already been filed. As a conclusion, this Doctoral Thesis has produced a considerable amount of clinical data and a variety of analysis and processing techniques of impedance cardiography signals which have been included into commercial medical devices already available on the market.El gasto cardíaco (GC) define el flujo de sangre que llega desde el corazón a los distintos órganos del cuerpo y es, por tanto, un determinante primario del transporte global de oxígeno. Se ha medido tradicionalmente usando métodos invasivos cuyos riesgos excedían en ocasiones las ventajas de su monitorización. En este contexto, la minimización del riesgo de la monitorización del gasto cardíaco en nuevas tecnologías no invasivas podría traducirse en mayores ventajas para médicos, hospitales y pacientes: facilidad de uso, disponibilidad del equipamiento y menor tiempo de recuperación y mejores resultados en el paciente. La impedancio-cardiografía o cardiografía de impedancia (ICG} es una prometedora tecnología no invasiva para la monitorización del gasto cardíaco. Sin embargo, la información disponible sobre las señales de ICG es más escasa que otras señales fisiológicas como el electrocardiograma (ECG). La presente Tesis Doctoral contribuye al desarrollo de técnicas de tratamiento de señal de ICG para así crear un monitor hemodinámico innovador. En primer lugar, se proporciona una extensa revisión bibliográfica sobre los aspectos básicos del contexto clínico en el que se utiliza la monitorización del gasto cardíaco así como sobre el estado del arte de los monitores de gasto cardíaco que existen en el mercado. Esta Tesis Doctoral ha producido una considerable cantidad de datos clínicos que también se explican en detalle. Dichos datos clínicos también son útiles para complementar las explicaciones teóricas de los índices de paciente de variabilidad cardíaca y el flujo y la presión sanguíneos. Además, se presenta un nuevo método de creación de señales sintéticas biomédicas con características de tiempo-frecuencia conocidas. Uno de los primeros análisis de esta Tesis Doctoral estudia la diferencia temporal entre los picos de los latidos cardíacos del ECG y del ICG: el segmento RC. Este segmento RC es una medida del retardo temporal entre la actividad eléctrica y mecánica del corazón. Se analiza la relación del segmento RC con la presión arterial y el intervalo cardíaco. La concordancia entre la duración de los latidos del ECG y del ICG es uno de los resultados claves para desarrollar nuevos algoritmos de detección de artefactos y el segmento RC también podría ser relevante en la descripción de la hemodinámica de los pacientes. Las distribuciones de tiempo-frecuencia (TFD, por sus siglas en inglés) se utilizan para caracterizar cómo el contenido de las señales de impedancia cardiográfica cambia con el tiempo. Dado que las TFDs deben calcularse usando núcleos (kernels, en inglés) concretos, se presenta un nuevo método para seleccionar el mejor núcleo mediante el uso de señales sintéticas. Las TFDs de ICG optimizadas se calculan para extraer distintas características que son usadas para discriminar entre los diferentes estados de anestesia en pacientes sometidos a procesos quirúrgicos. Las características derivadas de las distribuciones de tiempo-frecuencia también son utilizadas para describir las operaciones quirúrgicas durante toda su extensión temporal. La relación entre dichas características son analizadas y se proponen distintos modelos de predicción para el gasto cardíaco. Estos modelos de predicción demuestran que las características derivadas de las distribuciones tiempo-frecuencia de señales de ICG están relacionadas con el gasto cardíaco de los pacientes. Finalmente, se presenta un estudio de validación del monitor qCO, diseñado con alguna de las técnicas que son consecuencia de esta Tesis Doctoral. Las principales conclusiones de este trabajo han sido protegidas con una patente que ya ha sido registrada. Como conclusión, esta Tesis Doctoral ha producido una considerable cantidad de datos clínicos y una variedad de técnicas de procesado y análisis de señales de cardiografía de impedancia que han sido incluidas en dispositivos biomédicos disponibles en el mercad

Advanced bioimpedance signal processing techniques for hemodynamic monitoring during anesthesia

Aplicat embargament des de la data de defensa fins els maig 2020.Cardiac output (CO) defines the blood flow arriving from the heart to the different organs in the body and it is thus a primary determinant of global 02 transport. Cardiac output has traditionally been measured using invasive methods, whose risk sometimes exceeds the advantages of a cardiac output monitoring. In this context, the minimization of risk in new noninvasive technologies for CO monitoring could translate into major advantages for clinicians, hospitals and patients: ease of usage and availability, reduced recovery time, and improved patient outcome. Impedance Cardiography (ICG) is a promising noninvasive technology for cardiac output monitoring but available information on the ICG signals is more scare than other physiological signals such as the electrocardiogram (ECG). The present Doctoral Thesis contributes to the development of signal treatment techniques for the ICG in order to create an innovative hemodynamic monitor. First, an extensive literature review is provided regarding the basics of the clinical background in which cardiac output monitoring is used and concerning the state of the art of cardiac output monitors on the market. This Doctoral Thesis has produced a considerable amount of clinical data which is also explained in detail. These clinical data are also useful to complement the theoretical explanation of patient indices such as heart rate variability, blood flow and blood pressure. In addition, a new method to create synthetic biomedical signals with known time-frequency characteristics is introduced. One of the first analysis in this Doctoral Thesis studies the time difference between peak points of the heart beats in the ECG and the ICG: the RC segment. This RC segment is a measure of the time delay between electrical and mechanical activity of the heart. The relationship of the RC segment with blood pressure and heart interval is analyzed. The concordance of beat durations of both the electrocardiogram and the impedance cardiogram is one of the key results to develop new artefact detection algorithms and the RC could also have an impact in describing the hemodynamics of a patient. Time-frequency distributions (TFDs) are also used to characterize how the frequency content in impedance cardiography signals change with time. Since TFDs are calculated using concrete kernels, a new method to select the best kernel by using synthetic signals is presented. Optimized TFDs of ICG signals are then calculated to extract severa! features which are used to discriminate between different anesthesia states in patients undergoing surgery. TFD-derived features are also used to describe the whole surgical operations. Relationships between TFD-derived features are analyzed and prediction models for cardiac output are designed. These prediction models prove that the TFD-derived features are related to the patients' cardiac output. Finally, a validation study for the qCO monitor is presented. The qCO monitor has been designed using sorne of the techniques which are consequence of this Doctoral Thesis. The main outputs of this work have been protected with a patent which has already been filed. As a conclusion, this Doctoral Thesis has produced a considerable amount of clinical data and a variety of analysis and processing techniques of impedance cardiography signals which have been included into commercial medical devices already available on the market.El gasto cardíaco (GC) define el flujo de sangre que llega desde el corazón a los distintos órganos del cuerpo y es, por tanto, un determinante primario del transporte global de oxígeno. Se ha medido tradicionalmente usando métodos invasivos cuyos riesgos excedían en ocasiones las ventajas de su monitorización. En este contexto, la minimización del riesgo de la monitorización del gasto cardíaco en nuevas tecnologías no invasivas podría traducirse en mayores ventajas para médicos, hospitales y pacientes: facilidad de uso, disponibilidad del equipamiento y menor tiempo de recuperación y mejores resultados en el paciente. La impedancio-cardiografía o cardiografía de impedancia (ICG} es una prometedora tecnología no invasiva para la monitorización del gasto cardíaco. Sin embargo, la información disponible sobre las señales de ICG es más escasa que otras señales fisiológicas como el electrocardiograma (ECG). La presente Tesis Doctoral contribuye al desarrollo de técnicas de tratamiento de señal de ICG para así crear un monitor hemodinámico innovador. En primer lugar, se proporciona una extensa revisión bibliográfica sobre los aspectos básicos del contexto clínico en el que se utiliza la monitorización del gasto cardíaco así como sobre el estado del arte de los monitores de gasto cardíaco que existen en el mercado. Esta Tesis Doctoral ha producido una considerable cantidad de datos clínicos que también se explican en detalle. Dichos datos clínicos también son útiles para complementar las explicaciones teóricas de los índices de paciente de variabilidad cardíaca y el flujo y la presión sanguíneos. Además, se presenta un nuevo método de creación de señales sintéticas biomédicas con características de tiempo-frecuencia conocidas. Uno de los primeros análisis de esta Tesis Doctoral estudia la diferencia temporal entre los picos de los latidos cardíacos del ECG y del ICG: el segmento RC. Este segmento RC es una medida del retardo temporal entre la actividad eléctrica y mecánica del corazón. Se analiza la relación del segmento RC con la presión arterial y el intervalo cardíaco. La concordancia entre la duración de los latidos del ECG y del ICG es uno de los resultados claves para desarrollar nuevos algoritmos de detección de artefactos y el segmento RC también podría ser relevante en la descripción de la hemodinámica de los pacientes. Las distribuciones de tiempo-frecuencia (TFD, por sus siglas en inglés) se utilizan para caracterizar cómo el contenido de las señales de impedancia cardiográfica cambia con el tiempo. Dado que las TFDs deben calcularse usando núcleos (kernels, en inglés) concretos, se presenta un nuevo método para seleccionar el mejor núcleo mediante el uso de señales sintéticas. Las TFDs de ICG optimizadas se calculan para extraer distintas características que son usadas para discriminar entre los diferentes estados de anestesia en pacientes sometidos a procesos quirúrgicos. Las características derivadas de las distribuciones de tiempo-frecuencia también son utilizadas para describir las operaciones quirúrgicas durante toda su extensión temporal. La relación entre dichas características son analizadas y se proponen distintos modelos de predicción para el gasto cardíaco. Estos modelos de predicción demuestran que las características derivadas de las distribuciones tiempo-frecuencia de señales de ICG están relacionadas con el gasto cardíaco de los pacientes. Finalmente, se presenta un estudio de validación del monitor qCO, diseñado con alguna de las técnicas que son consecuencia de esta Tesis Doctoral. Las principales conclusiones de este trabajo han sido protegidas con una patente que ya ha sido registrada. Como conclusión, esta Tesis Doctoral ha producido una considerable cantidad de datos clínicos y una variedad de técnicas de procesado y análisis de señales de cardiografía de impedancia que han sido incluidas en dispositivos biomédicos disponibles en el mercadoPostprint (published version

Generación de bioseñales sintéticas mediante series de Fourier variantes en el tiempo

[Resumen] La selección de la técnica más adecuada para el análisis de una señal tiempo-frecuencia depende en gran medida de la propia naturaleza de la señal objeto de análisis. Para ello, resulta adecuado utilizar señales sintéticas con un contenido tiempo-frecuencia conocido. En este trabajo se ha propuesto la construcción de una base de datos de señales biomédicas sintéticas a partir de la clasificación en patrones de señales reales. El objetivo de esta base de datos ha sido disponer de señales sintéticas con características tiempo-frecuencia predeterminadas y modificables con un comportamiento lo más realista posible.Este trabajo ha sido financiado dentro del programa de doctorado industrial DI-2014 de la Generalitat de Catalunya (España)https://doi.org/10.17979/spudc.978849749808

New methods for continuous non-invasive blood pressure measurement

Hlavním cílem této práce je nalezení nové metodiky pro měření kontinuálního neinvazivního krevního tlaku na základě rychlosti šíření pulzní vlny v krevním řečišti. Práce se opírá o rešerši zabývající se základním modelem pro stanovení kontinuálního neinvazivního krevního tlaku na základě měření zpoždění pulzní vlny a jeho rozšířením. Z informací získaných z rešerše se upravila metodika měření doby zpoždění pulzní vlny / rychlosti šíření pulzní vlny, aby bylo možné docílit přesnějších výsledků a omezit tak lidský faktor, který způsobuje významnou nepřesnost vlivem nedokonalého rozmístění senzorů. Rešerše se rovněž podrobně zabývá modely pro stanovení kontinuálního neinvazivního krevního tlaku a jejich úprav zajištujících zvýšení přesnosti. Mezi úpravy modelů zejména patří vstupní parametry popisující krevní oběh - systémový cévní odpor, elasticita cév, tuhost cév. Práce se taky zabývá úpravami stávajícího modelu krevního řečiště pro bližší přizpůsobení fyzického modelu k reálnému cévnímu systému lidského těla. Mezi tyto úpravy patří i funkce baroreflexu či simulace různé tvrdosti stěny umělých cévních segmentů. Protože se jedná o simulační model krevního řečiště, důležitým krokem je také měření tlakové a objemové pulzní vlny, kde není možné využít konvenční senzory pro fotopletysmografii kvůli absenci částic pohlcující světlo. Na základě experimentálního měření pro různé nastavení modelu krevního řečiště bylo provedeno měření pulzní vlny pomocí tlakových a kapacitních senzorů s následným zpracováním měřených signálů a detekcí příznaků charakterizující pulzní vlnu. Na základě příznaku byly stanoveny predikční regresní modely, které vykazovaly dostatečnou přesnost jejich určení, a tak následovaly dvě metody pro získání parametru o tvrdosti cévní stěny na základě měřitelných parametrů. První metodou byl predikční regresní model, který vykazoval přesnost 74,1 % a druhou metodou byl adaptivní neuro-fuzzy inferenční systém, který vykazoval přesnost 98,7 %. Tyto stanovení rychlosti pulzní vlny bylo ověřeno dalším přímým měřením pulzní vlny a výsledky byly srovnány. Výsledkem disertační práce je určení rychlosti šíření pulzní vlny s využitím pouze jednoho pletysmografického senzoru bez nutnosti měření na dvou různých místech s přesným měřením vzdálenosti a možnosti aplikace v klinické praxi.The main objective of this work is to find a new methodology for measuring continuous non-invasive blood pressure based on the pulse wave velocity in the vascular system. The work is based on the literature research of the basic model for the determination of non-invasive continuous blood pressure based on the measurement of pulse transit time. From the information obtained from the review, the methodology of measuring the pulse transit time/pulse wave velocity was modified in order to achieve more accurate results and to reduce the human factor that causes significant inaccuracy due to imperfect sensor placement. The review discusses in detail the models for continuous non-invasive blood pressure estimation and their modifications to ensure increased accuracy. In particular, model modifications include input parameters describing blood circulation - systemic vascular resistance, vascular elasticity, and vascular stiffness. The thesis deals with modifications to the existing physical vascular model to more closely mimic the real vascular system of the human body. These modifications include the baroreflex function or the simulation of different wall hardness of artificial arterial segments. As this is a simulation model of the vascular system, the measurement of pressure and volume pulse wave is also an important step, where it is not possible to use photoplethysmography method due to the absence of light absorbing particles. Based on the experimental measurements for different settings of the vascular model, pulse wave measurements were performed using pressure and capacitive sensors with subsequent processing of the measured signals and detection of the pulse wave features. Predictive regression models were established based on the pulse wave features and showed sufficient accuracy in their determination, followed by two methods for obtaining the parameter on the hardness of the vascular wall based on the measurable parameters. The first method was a predictive regression model, which showed an accuracy of 74.1 %, and the second method was an adaptive neuro-fuzzy inference system, which showed an accuracy of 98.7 %. These pulse wave velocity determinations were verified by further direct pulse wave measurements and the results were compared. The dissertation results in the determination of pulse wave propagation velocity using only one plethysmographic sensor without the need for measurements at two different locations with accurate distance measurements and the possibility of application in clinical practice.450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvívyhově

Improving the acute and perioperative hemodynamic assessment

First, this thesis aimed to extend the evidence on the applicability of hemodynamic monitoring during the perioperative period and after admission to the ICU. Second, we aimed to gain knowledge on how to improve the conduct of studies in perioperative and critical care medicine.We provided an overview of the current evidence for hemodynamic monitoring in perioperative goal-directed therapy. We showed that the studies on this subject showed clinical heterogeneity and risk of bias. Extension of all aspects of hemodynamic monitoring was considered in this thesis. A study was performed on the educated guess of physicians when estimating cardiac output using clinical examination to help improve the reliability of the clinical examination. We showed that physicians at the bed-side mainly consider mottling score and norepinephrine dose when estimating cardiac output. In another study, we demonstrated that blood pressure measurements differ when measured invasively or non-invasively and that these differences may have clinical consequences. We also showed that echocardiography could be performed by novices, but experts are needed to interpret obtained images. We demonstrated that cardiac output measurements vary in critically ill patients when measured with echocardiography or uncalibrated pulse wave analysis.For the second part of this thesis, we demonstrated that various mortality prediction models exist for critically ill patients. Quality of methodology often lacks for these models, and improvements have to be made to help patient care. To help improve the quality of studies, we finally propose that study protocols are prepublished and made available for peer-review before conduct