Non-linear HRV analysis to quantify the effects of intermittent hypoxia using an OSA rat model

© 2019 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting /republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other worksIn this paper, a non-linear HRV analysis was performed to assess fragmentation signatures observed in heartbeat time series after intermittent hypoxia (IH). Three markers quantifying short-term fragmentation levels, PIP, IALS and PSS, were evaluated on R-R interval series obtained in a rat model of recurrent apnea. Through airway obstructions, apnea episodes were periodically simulated in six anesthetized Sprague-Dawley rats. The number of apnea events per hour (AHI index) was varied during the first half of the experiment while apnea episodes lasted 15 s. For the second part, apnea episodes lasted 5, 10 or 15 s, but the AHI index was fixed. Recurrent apnea was repeated for 15-min time intervals in all cases, alternating with basal periods of the same duration. The fragmentation markers were evaluated in segments of 5 minutes, selected at the beginning and end of the experiment. The impact of the heart and breathing rates (HR and BR, respectively) on the parameter estimates was also investigated. The results obtained show a significant increase (from 5 to 10%, p 0.9) between these markers and BR, as well as with the ratio given by HR/BR. Although fragmentation may be impacted by IH, we found that it is highly dependent on HR and BR values and thus, they should be considered during its calculation or used to normalize the fragmentation estimatesPeer ReviewedPostprint (published version

Noves técniques en l'análisi del senyal electrocardiogràfic. Aplicació a l'ECA d'alta revolució

L'estudi del senyal electrocardiogràfic (ECG) obtingut mitjançant elèctrodes de superfície és una prova mèdica freqüent que té una gran significació en el diagnòstic de l'activitat cardíaca. Des de la incorporació dels ordinadors als equips d'obtenció i enregistrament de l'ECG, que va provocar un gran impacte en la tecnologia i disseny d'aquests equips, l'anàlisi automàtica del senyal electrocardiogràfic ha estat un problema abordable. Cal precisar, però, que l'anàlisi assistit per computadora de l'ECG convencional no aporta per se nova informació per al diagnòstic respecte a l'observada directament per un cardiòleg.L'Electrocardiografia d'alta resolució (ECGAR) és un camp de recerca recent. Consisteix en la detecció i quantificació de potencials cardíacs de baixa amplitud, que no es poden captar amb els procediments de l'ECG convencional. L'ECGRA requereix el desenvolupament de tècniques de processat digital en el domini temporal i la realització de programes que permetin l'obtenció automàtica de l'activitat cardíaca de baixa amplitud. A més a més cal, per captar el senyal, la utilització d'una instrumentació biomèdica molt superior en prestacions a l'emprada habitualment. Els treballs presentats fins ara efectuen l'estimació dels potencials cardíacs vinculats a les ones d'amplitud més gran dins l'electrocardiograma. La majoria de les realitzacions existents són només aplicables a les ones d'elevada relació senyal-soroll. Aquesta restricció del problema no ha evitat certes deficiències en la qualitat de les estimacions obtingudes. Així s'ha arribat a una baixa coincidència de resultats en certs estudis mèdics comparatitus. Les contribucions existents en aquest tema s'han pres com a referència i punt de partida d'aquesta tesi. El treball presentat en aquesta tesi és una aportació en el camp del processat digital de senyals electrocardiogràfics, emmarcat especialment en l'ECG d'alta resolució. En el primer capítol es fa una descripció detallada del problema, presentant les característiques del senyal i la metodologia per a la seva obtenció. En aquest sentit s'ha proposat i desenvolupat una estructura modular del sistema de processat, on s'han fet contribucions tant en els mètodes emprats com en l'aplicació. En el segon capítol es presenta el tractament de l'ECG d'alta resolució com un problema en el camp dels processos aleatoris. Es descriu la tècnica emprada per a l'estimació dels potencials cardíacs, modelats com la part determinista del procés. Segons aquest enfocament es proposa una estructura del sistema de processat per a l'anàlisi del senyal, que ve desenvolupada en els posteriors capítols. El tercer capítol està dedicat a la detecció d'ones dins del senyal ECG, malgrat les seves variacions al llarg del temps i la contaminació per soroll d'origen biològic o extern. S'ha desenvolupat un sistema de detecció particularitzat per als complexos QRS, que són el conjunt d'ones associades a l'activitat de la contracció ventricular de cada batec cardíac. El sistema proposat s'ha mostrat molt robust, detectant les ones en tot tipus de situacions. Es puntualitzen les aportacions per a aquest detector, tant en el disseny com en l'aplicació. La seva contribució resulta molt útil per a les posteriors etapes de processat.En el quart capítol es presenten uns mètodes d'alineament de senyals orientats al cas dels ECG. En principi es fa una descripció general del problema, descrivint tot seguit els mètodes proposats amb un enfocament original. A continuació s'efectua un estudi de les prestacions d'aquests mètodes en simulació, així com aplicats a senyals reals. Finalment es descriuen els criteris d'aplicabilitat en situacions reals, comprovant el bon funcionament fins i tot per a senyals de baixa relació senyal-soroll. El cinquè capítol està específicament orientat al processat de l'ECG d'alta resolució. Es presenta la metodologia seguida, que també inclou les etapes proposades i descrites en capítols anteriors. A continuació es mostra l'aplicació d'aquestes tècniques a l'obtenció de potencials cardíacs de gran interès mèdic, com són els potencials ventriculars tardans, o diferents potencials vinculats a altres ones de l'ECG. L'aplicació dels mètodes i les etapes de processat presentades per a l'obtenció i tractament de l'ECG d'alta resolució han permès la recuperació de potencials cardíacs de forma fiable, tot i aplicant-lo a senyals de baixa relació senyal-soroll.Postprint (published version

Noves técniques en l'análisi del senyal electrocardiogràfic. Aplicació a l'ECA d'alta revolució

L'estudi del senyal electrocardiogràfic (ECG) obtingut mitjançant elèctrodes de superfície és una prova mèdica freqüent que té una gran significació en el diagnòstic de l'activitat cardíaca. Des de la incorporació dels ordinadors als equips d'obtenció i enregistrament de l'ECG, que va provocar un gran impacte en la tecnologia i disseny d'aquests equips, l'anàlisi automàtica del senyal electrocardiogràfic ha estat un problema abordable. Cal precisar, però, que l'anàlisi assistit per computadora de l'ECG convencional no aporta per se nova informació per al diagnòstic respecte a l'observada directament per un cardiòleg.L'Electrocardiografia d'alta resolució (ECGAR) és un camp de recerca recent. Consisteix en la detecció i quantificació de potencials cardíacs de baixa amplitud, que no es poden captar amb els procediments de l'ECG convencional. L'ECGRA requereix el desenvolupament de tècniques de processat digital en el domini temporal i la realització de programes que permetin l'obtenció automàtica de l'activitat cardíaca de baixa amplitud. A més a més cal, per captar el senyal, la utilització d'una instrumentació biomèdica molt superior en prestacions a l'emprada habitualment. Els treballs presentats fins ara efectuen l'estimació dels potencials cardíacs vinculats a les ones d'amplitud més gran dins l'electrocardiograma. La majoria de les realitzacions existents són només aplicables a les ones d'elevada relació senyal-soroll. Aquesta restricció del problema no ha evitat certes deficiències en la qualitat de les estimacions obtingudes. Així s'ha arribat a una baixa coincidència de resultats en certs estudis mèdics comparatitus. Les contribucions existents en aquest tema s'han pres com a referència i punt de partida d'aquesta tesi. El treball presentat en aquesta tesi és una aportació en el camp del processat digital de senyals electrocardiogràfics, emmarcat especialment en l'ECG d'alta resolució. En el primer capítol es fa una descripció detallada del problema, presentant les característiques del senyal i la metodologia per a la seva obtenció. En aquest sentit s'ha proposat i desenvolupat una estructura modular del sistema de processat, on s'han fet contribucions tant en els mètodes emprats com en l'aplicació. En el segon capítol es presenta el tractament de l'ECG d'alta resolució com un problema en el camp dels processos aleatoris. Es descriu la tècnica emprada per a l'estimació dels potencials cardíacs, modelats com la part determinista del procés. Segons aquest enfocament es proposa una estructura del sistema de processat per a l'anàlisi del senyal, que ve desenvolupada en els posteriors capítols. El tercer capítol està dedicat a la detecció d'ones dins del senyal ECG, malgrat les seves variacions al llarg del temps i la contaminació per soroll d'origen biològic o extern. S'ha desenvolupat un sistema de detecció particularitzat per als complexos QRS, que són el conjunt d'ones associades a l'activitat de la contracció ventricular de cada batec cardíac. El sistema proposat s'ha mostrat molt robust, detectant les ones en tot tipus de situacions. Es puntualitzen les aportacions per a aquest detector, tant en el disseny com en l'aplicació. La seva contribució resulta molt útil per a les posteriors etapes de processat.En el quart capítol es presenten uns mètodes d'alineament de senyals orientats al cas dels ECG. En principi es fa una descripció general del problema, descrivint tot seguit els mètodes proposats amb un enfocament original. A continuació s'efectua un estudi de les prestacions d'aquests mètodes en simulació, així com aplicats a senyals reals. Finalment es descriuen els criteris d'aplicabilitat en situacions reals, comprovant el bon funcionament fins i tot per a senyals de baixa relació senyal-soroll. El cinquè capítol està específicament orientat al processat de l'ECG d'alta resolució. Es presenta la metodologia seguida, que també inclou les etapes proposades i descrites en capítols anteriors. A continuació es mostra l'aplicació d'aquestes tècniques a l'obtenció de potencials cardíacs de gran interès mèdic, com són els potencials ventriculars tardans, o diferents potencials vinculats a altres ones de l'ECG. L'aplicació dels mètodes i les etapes de processat presentades per a l'obtenció i tractament de l'ECG d'alta resolució han permès la recuperació de potencials cardíacs de forma fiable, tot i aplicant-lo a senyals de baixa relació senyal-soroll

Performance evaluation of the Hilbert–Huang transform for respiratory sound analysis and its application to continuous adventitious sound characterization

© 2016. This manuscript version is made available under the CC-BY-NC-ND 4.0 license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/The use of the Hilbert–Huang transform in the analysis of biomedical signals has increased during the past few years, but its use for respiratory sound (RS) analysis is still limited. The technique includes two steps: empirical mode decomposition (EMD) and instantaneous frequency (IF) estimation. Although the mode mixing (MM) problem of EMD has been widely discussed, this technique continues to be used in many RS analysis algorithms. In this study, we analyzed the MM effect in RS signals recorded from 30 asthmatic patients, and studied the performance of ensemble EMD (EEMD) and noise-assisted multivariate EMD (NA-MEMD) as means for preventing this effect. We propose quantitative parameters for measuring the size, reduction of MM, and residual noise level of each method. These parameters showed that EEMD is a good solution for MM, thus outperforming NA-MEMD. After testing different IF estimators, we propose Kay¿s method to calculate an EEMD-Kay-based Hilbert spectrum that offers high energy concentrations and high time and high frequency resolutions. We also propose an algorithm for the automatic characterization of continuous adventitious sounds (CAS). The tests performed showed that the proposed EEMD-Kay-based Hilbert spectrum makes it possible to determine CAS more precisely than other conventional time-frequency techniques.Postprint (author's final draft

Hypoxia-induced effects on ECG depolarization by time warping analysis during recurrent obstructive apnea

this work, we evaluated a non-linear approach to estimate morphological variations in ECG depolarization, in the context of intermittent hypoxia (IH). Obstructive apnea sequences were provoked for 15 minutes in anesthetized Sprague-Dawley rats, alternating with equal periods of normal breathing, in a recurrent obstructive sleep apnea (OSA) model. Each apnea episode lasted 15 s, while the frequency used for each sequence was randomly selected. Average heartbeats obtained before the start and at the end of each episode, were delineated to extract only the QRS wave. Then, the segmented QRS waves were non-linearly aligned using the dynamic time warping (DWT) algorithm. Morphological QRS changes in both the amplitude and temporal domains were estimated from this alignment procedure. The hypoxic and basal segments were analyzed using ECG (lead I) recordings acquired during the experiment. To assess the effects of IH over time, the changes relative to the basal QRS wave were determined, in the intervals prior to each successive events until the end of the experiment. The results showed a progressive increase in the amplitude and time-domain morphological markers of the QRS wave along the experiment, which were strongly correlated with the changes in traditional QRS markers (r ˜ 0.9). Significant changes were found between pre-apnea and hypoxic measures only for the time-domain analysis (p<; 0.001), probably due to the short duration of the simulated apnea episodes. Clinical relevance Increased variability in ECG depolarization morphology during recurrent hypoxic episodes would be closely related to the expression of cardiovascular dysfunction in OSA patients.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Relationship between sleep stages and HRV response in obstructive sleep apnea patients

Patients suffering from obstructive sleep apnea (OSA) usually present an increased sympathetic activity caused by the intermittent hypoxia effect on autonomic control. This study evaluated the relationship between sleep stages and the apnea duration, frequency, and type, as well as their impact on HRV markers in different groups of disease severity. The hypnogram and R-R interval signals were extracted in 81 OSA patients from night polysomnographic (PSG) recordings. The apnea-hypopnea index (AHI) defined patient classification as mild-moderate (AHI30, n=37). The normalized power in VLH, LF, and HF bands of RR series were estimated by a time-frequency approach and averaged in 1-min epochs of normal and apnea segments. The autonomic response and the impact of sleep stages were assessed in both segments to compare patient groups. Deeper sleep stages (particularly S2) concentrated the shorter and mild apnea episodes (from 10 to 40 s) compared to light (SWS) and REM sleep. Longer episodes (>50 s) although less frequent, were of similar incidence in all stages. This pattern was more pronounced for the group of severe patients. Moreover, during apnea segments, LF nu was higher (p=0.044) for the severe group, since V LF nu and HF nu presented the greatest changes when compared to normal segments. The non-REM sleep seems to better differentiate OSA patients groups, particularly through VLF nu and HF nu (p<0.001). A significant difference in both sympathetic and vagal modulation between REM and non-REM sleep was only found within the severe group. These results confirm the importance of considering sleep stages for HRV analysis to further assess OSA disease severity, beyond the traditional and clinically limited AHI values.Clinical relevance—Accounting for sleep stages during HRV analysis could better assess disease severity in OSA patients.Peer ReviewedPostprint (published version

Detecting obstructive apnea episodes using dynamic bayesian networks and ECG-based time-series

In this study, we proposed an automatic detector for obstructive apnea episodes using only ECG-based time-series from a single-ECG channel. Several obstructive apnea episodes were provoked for different separated sequences of 15 minutes in anesthetized Sprague-Dawley rats. In this recurrent obstructive sleep apnea (OSA) model, each episode lasted 15s, while the number of total events per sequence was randomly selected. The beat-to-beat interval (RR) and the R-wave amplitude (Ra) time-series were extracted and processed for each sequence, and used to train Dynamic Bayesian Networks with different lags. An optimal trade-off between the lag (mathcal{L) and RMSE values was considered to select the best model to be used when detecting apnea episodes. The selected models were then used to estimate the occurrence probability of apnea episodes, p(At), by using a filtering approach. Finally, the time-series of the estimated probabilities were post-processed using non-overlapped 15-s epochs, to determine whether they are classified as apneic or non-apneic segments. Results showed that those lagged models with orders greater than 5, presented suitable RMSE values and become more sensitive as the order increased. A detection threshold of 0.2 seems to provide the best apnea detection performance overall, with Acc=0.81,Se=0.83 and Sp=0.79, using two ECG parameters and {L}=10. Clinical relevance - Dynamic Bayesian Networks represent a powerful tool to develop personalized models for apnea detection and diagnosis in OSA patients. © 2022 IEEE.Peer ReviewedPostprint (published version

Synergy analysis as a tool to design and assess an effective stroke rehabilitation

The poor rehabilitation success rate, including the cases of ineffective and detrimental adaptations, make stroke a leading cause of disability. Thus, it is essential to recognize the mechanisms driving healthy motor recovery to improve such rate. Stroke alters the Synergy Architecture (SA), the modular muscle control system. So SA analysis may constitute a powerful tool to design and assess rehabilitation procedures. However, current impairment scales do not consider the patient’s neuromuscular state. To gain insights into this hypothesis, we recorded multiple myoelectric signals from upper-limb muscles, in healthy subjects, while executing a set of common rehabilitation exercises. We found that SA reveals optimized motor control strategies and the positive effects of the use of visual feedback (VF) on motor control. Furthermore we demonstrate that the right and left arm’s SA share the basic structure within the same subject, so we propose using the unaffected limb’s SA as a reference motion pattern to be reached through rehabilitation.Peer ReviewedPostprint (author’s final draft

Study of synergy patterns during the execution of stroke rehabilitation exercises

Stroke is a leading cause of disability, being motor impairments its major consequence. Despite rehabilitation, more than 60% of the patients report upper-limb motor dysfunction. The design of novel rehabilitation strategies requires objective measures to assess motor impairment and recovery. In a previous study, we proposed to use the synergy components of the unaffected limb as a reference to be targeted by rehabilitation, since they are proven to explain healthy motor control and to be altered after stroke. We demonstrated that healthy subjects have very similar control structures (synergies and activation vectors) in their right and left arms. Here, we investigate the existence of movement-specific control strategies. To do so, we analyze the inter-subject similarity of the healthy control structure in twelve common stroke rehabilitation exercises and we evidence that motor control is movement specific and generalizes across different subjects and their limbs. However, the similarity degree depends on the movement, suggesting that novel training protocols should purposely choose the rehabilitation exercises to ensure maximum control similarity with the reference pattern.Peer ReviewedPostprint (author’s final draft