Uterine contractions clustering based on surface electromyography: an input for pregnancy monitoring

Tese de mestrado em Bioestatística, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, em 2018Inicialmente a investigação da contratilidade uterina recorria à utilização de dois métodos: o tocograma externo e o cateter de pressão intrauterino. Ambos os métodos apresentam limitações ao nível da avaliação do risco de parto prematuro e na monitorização da gravidez. O EHG (Electrohisterograma) é um método alternativo ao tocograma externo e ao cateter de pressão intrauterino. Este método pode ser aplicado de forma invasiva no músculo uterino, ou de forma não invasiva através de elétrodos colocados no abdómen. O EHG tem sido considerado uma ferramenta adequada para a monitorização da gravidez e do parto. O índice de massa corporal tem um impacto quase impercetível no EHG, sendo esta uma das principais características deste método. O EHG pode também ser utilizado para identificar as mulheres que vão entrar em trabalho de parto e ainda auxiliar na tomada de decisão médica quanto à utilização da terapia tocolítica (antagonista da oxitocina), evitando deste modo a ingestão de medicação desnecessária e os consequentes efeitos secundários. Na literatura existem apenas cinco casos publicados em que foi realizada uma separação dos principais eventos do sinal EHG: contrações, movimentos fetais, ondas Alvarez e ondas LDBF (Longue Durée Basse Fréquence). Em três das publicações a separação dos eventos foi feita manualmente e nos restantes casos algoritmos, como redes neuronais, foram aplicados ao EHG. As ondas Alvarez e as Braxton-Hicks são as mais reconhecidas. As ondas Alvarez foram descritas pela primeira vez nos anos cinquenta e as Braxton-Hicks foram descritas pela primeira vez em 1872 sendo detetadas através de palpação. As ondas Alvarez são ocasionalmente sentidas pela mulher. Estas ondas estão localizadas numa pequena área do tecido uterino sem propagação e podem levar a contrações com maior intensidade e, consequentemente, ao parto pré-termo. As Braxton-Hicks são contrações ineficientes registadas a partir da 20ª semana de gravidez que se tornam mais frequentes e intensas com o decorrer da gravidez. Estas contrações são menos localizadas que as ondas Alvarez e, durante o parto, propagam-se por todo o tecido uterino num curto período de tempo. As Braxton-Hicks estão associadas a uma diminuição do ritmo cardíaco fetal. As ondas LDBF são contrações de longa duração associadas a hipertonia uterina, quando há contração do tecido uterino sem retorno ao relaxamento muscular, o que representa um risco na gravidez. Neste trabalho foram utilizadas duas bases de dados. Na base de dados da Islândia existem 122 registos de 45 mulheres, dos quais apenas 4 correspondem a partos pré-termo. Na base de dados TPEHG (Term-Preterm EHG) existem 300 registos, dos quais 38 correspondem a partos pré-termo. Neste trabalho foram escolhidos canais bipolares, visto que estes reduzem o ruído idêntico, como o ECG (Eletrocardiograma) materno ou movimentos respiratórios. Para ambas as bases de dados os sinais originais de EHG foram processados e filtrados. Na estimação espetral foram considerados dois métodos: paramétricos e não paramétricos. O método Welch foi escolhido pois representa um bom compromisso entre ambos. Este método foi utilizado para calcular o espectro de cada evento detetado no sinal EHG. Para detetar os eventos no sinal EHG foram considerados cinco métodos baseados na energia ou amplitude. O método Wavelet foi o escolhido pois após uma inspeção visual, este era o método que delineava melhor as contrações. Na base de dados da Islândia foram identificadas 3136 contrações e na TPEHG foram encontradas 4622 contrações. O objetivo principal desta tese é obter clusters de contrações detetadas no sinal EHG. No entanto, as contrações são séries temporais não estacionárias, e a sua classificação visual é inviável a longo termo e também difícil de aplicar na prática clínica. Existem vários parâmetros que podem ser extraídos do sinal EHG, mas o espectro das contrações foi o método escolhido visto que este representa o sinal EHG e tem sempre a mesma dimensão, independentemente da duração da contração. As distâncias espetrais têm sido utilizadas com sucesso no reconhecimento áudio. Neste trabalho foi realizada uma aplicação desse método ao processamento do EHG, no qual foram realizados os ajustes necessários. Para comparar os espectros foram estudadas 8 distâncias diferentes: Itakura-Saito, COSH, Itakura, Itakura simétrica, Kullback-Leibler, Jeffrey, Rényi e Jensen-Rényi. Apenas as distâncias simétricas foram selecionadas para um estudo mais detalhado visto que estas são, segundo a literatura, as distâncias mais adequadas aquando do clustering. Após comparação das distâncias simétricas, a divergência de Jeffrey foi a selecionada para a comparação dos espectros. Nesta tese foram avaliados três métodos diferentes de clustering: o linkage, o K-means e o K-medoids. O linkage é um método hierárquico. Os clusters que resultam do agrupamento hierárquico estão organizados numa estrutura chamada dendrograma. No agrupamento hierárquico, não é necessário predeterminar o número de clusters, o que torna este um método ideal na exploração dos dados. O K-means e o K-medoids são métodos de partição, nos quais os dados são separados em k clusters decididos previamente. Os clusters são definidos de forma a otimizar a função da distância. No algoritmo K-means, os clusters baseiam-se na proximidade entre si de acordo com uma distância predeterminada. A diferença entre o K-medoids e o K-means é que o K-medoids escolhe pontos de dados como centros, chamados de medoides, enquanto K-means usa centróides. Após uma comparação dos diferentes métodos de clustering foi escolhido neste trabalho foi o average linkage, visto que este apresentava melhores resultados quer na separação dos espectros quer na silhueta. É então apresentado um método inovador no qual se utiliza todo o espectro das contrações detetadas automaticamente no EHG para o clustering não supervisionado. Esta técnica é uma contribuição para a classificação automática das diferentes contrações, especialmente aquelas mais reconhecidas na literatura: Alvarez e Braxton-Hicks. Era expectável encontrar um cluster isolado com as ondas LDBF, visto que estas representam um risco para o feto. O principal objetivo era juntar num cluster os espectros semelhantes das contrações, e relacioná-lo com o respetivo tipo de contração. Essa tarefa foi concluída através da identificação positiva de Alvarez e Braxton-Hicks. O clustering forneceu ainda algumas pistas sobre ondas Alvarez que não foram encontradas com o algoritmo de deteção de contrações, situação para a qual um método alternativo é apresentado. É sugerido que as ondas Alvarez sejam detetadas com métodos baseados na frequência, como, por exemplo, a frequência instantânea, no entanto este método não foi desenvolvido neste trabalho. Em relação às ondas LDBF, estas foram encontradas no cluster das Braxton-Hicks. É sugerido que a deteção das ondas LDBF seja baseada na sua caraterística mais distinta: a longa duração. Verificou-se que os casos pré-termo e os registos pré-parto não ficaram isolados num cluster, não se tendo encontrado uma relação entre a idade gestacional e o tipo de contração. Conclui-se que as contrações mais curtas apresentam maior amplitude do que as contrações com maior duração. Baseado em estudos anteriores sobre a eletrofisiologia do útero, supõem-se que o início do trabalho de parto pré-termo e termo esteja associado a sequências específicas de diferentes tipos de contrações, nas quais as ondas Alvares desempenham um papel importante. As contrações identificadas como Alvarez e Braxton-Hicks não são usadas como tal na prática clínica apesar de a maioria das contrações detetadas pelo tocograma serem Braxton-Hicks. O interesse pelas ondas Alvarez diminuiu rapidamente visto que estas ondas são praticamente indetetáveis pelo método de referência de deteção de contrações: o tocograma. As capacidades e a resolução do EHG levaram à renovação do estudo das contrações mais subtis, incluindo as Alvarez. Este trabalho é uma contribuição para a investigação nesta área.An innovative technique is introduced wherein where an unsupervised clustering method using as feature the whole spectrum of automatically detected contractions on the EHG (Electrohysterogram) is presented as a contribution to the automatic classification of the different uterine contractions, at least those that have been most recognized in the literature: Alvarez and Braxton-Hicks. It was expected to also be able to cluster the LDBF (Longue Durée Basse Fréquence) components, as these pose a fetal risk. The main task was to have the spectral contractions descriptions clustered and linked to the respective contraction type. That task was completed with positive identification of the Alvarez and Braxton-Hicks. The clustering process also provided clues regarding the missed Alvarez waves in the contraction detection algorithm, for which an alternative technique is suggested but not developed in this work. Regarding the LDBF they were found in the Braxton-Hicks cluster. It is suggested the LDBF´s to be detected based in their most prominent feature: the long duration. It is presented the rationale behind the selection of a cost function to be used in the spectral distance’s algorithm. Spectral distances have been successfully used in audio recognition and this works represents an application to the EHG processing, for which the necessary adjustments have to be implemented. It was found that no single cluster pointed to the preterm cases, or indeed to the pre-labor subject recordings. It is hypothesized, based on previous studies in uterine electrophysiology, that the initiation of pre-term or term labor should be associated with triggering contraction sequences of different types, where the Alvarez waves play a major role. Alvarez and Braxton-Hicks, labeled as such, are not typically used in the clinical environment despite most of the Tocogram detected contractions being the latter. Alvarez waves are not usually detectable by the Tocogram. Alvarez were firstly detected invasively in the early fifties, and Braxton-Hicks in 1872 using routine palpation techniques. The interest in Alvarez components declined rapidly since being practically undetectable by the de facto reference in the contraction detection: the Tocogram. The EHG capabilities and resolution made it possible to revive the research on the most subtle uterine contractions, Alvarez included and this work is a contribution in this research area

Automatic contraction detection using uterine electromyography

UIDB/00066/2020 UID/MAT/04561/2019 PD/BDE/150312/2019Electrohysterography (EHG) is a promising technique for pregnancy monitoring and preterm risk evaluation. It allows for uterine contraction monitoring as early as the 20th gestational week, and it is a non-invasive technique based on recording the electric signal of the uterine muscle activity from electrodes located in the abdominal surface. In this work, EHG-based contraction detection methodologies are applied using signal envelope features. Automatic contraction detection is an important step for the development of unsupervised pregnancy monitoring systems based on EHG. The exploratory methodologies include wavelet energy, Teager energy, root mean square (RMS), squared RMS, and Hilbert envelope. In this work, two main features were evaluated: contraction detection and its related delineation accuracy. The squared RMS produced the best contraction (97.15 ± 4.66%) and delineation (89.43 ± 8.10%) accuracy and the lowest false positive rate (0.63%). Despite the wavelet energy method having a contraction accuracy (92.28%) below the first-rated method, its standard deviation was the second best (6.66%). The average false positive rate ranged between 0.63% and 4.74%—a remarkably low value.publishersversionpublishe