Study on the non-linear metrics contribution to estimate atrial fibrillation organization from the surface electrocardiogram

[EN] Atrial fibrillation (AF) is the most frequently diagnosed arrhythmia, characterized by an uncoordinated atrial electrical activation, thus causing the atria to be unable to pump blood effectively. The prevalence of AF is expected to increase significantly in the next decades as the population ages. However, both the knowledge and the treatment of this arrhythmia still have to experiment a significant progress. Previous studies have reported that AF organization, which can be defined as the repetitiveness degree of the atrial activity pattern, correlates with the arrhythmia status as well as with the therapy outcome. Thus, estimating AF organization from surface electrocardiographic (ECG) recordings constitutes a very interesting approach because ECG recordings are easy and cheap to obtain. The objective of this doctoral thesis is to assess the use of a variety of nonlinear indices in the estimation of AF organization from single-lead noninvasive ECG recordings. Apart from the most common noninvasive AF organization estimators, such as Sample Entropy (SampEn) and the dominant atrial frequency (DAF), the following nonlinear indices have been studied: Fuzzy Entropy, Spectral Entropy, Lempel-Ziv Complexity and Hurst Exponents. Moreover, since the presence of noise and ventricular residuals affects the performance of nonlinear methods, the application of a strategy aimed at reducing these nuisances has been evaluated. Therefore, the application of these metrics over the atrial activity fundamental waveform, named the main atrial wave (MAW), has been proposed. In this doctoral thesis, the following scenarios involving AF organization have been considered: the prediction of paroxysmal AF spontaneous termination, the study of the earlier signs anticipating AF termination and the classification between paroxysmal and persistent AF from short ECG recordings. Firstly, the performance of the studied metrics discriminating events related to AF organization was tested making use of a reference database aimed at predicting AF spontaneous termination. In this study, most of the proposed indices provided higher accuracy than traditional AF organization estimators. Accuracy values higher than 90% were obtained with several indices. In particular, the generalized Hurst exponents of order 1 and 2, H(1) and H(2), achieved outstanding results, thus being selected for later studies in this thesis. Furthermore, the computation of H(2) depends on two critical parameters, namely, the analyzed interval length (L) and the maximum search window for self-similarities (tau). Hence, a study with 660 combinations on these two parameters was performed, together with the sampling frequency (fs) of the recording, in order to obtain their optimal combination in computing AF organization. On the other hand, previous works analyzing the spontaneous termination of AF have been only focused on the last 2 minutes preceding the termination. In contrast, a different scenario considering longer recordings to detect the earlier signs anticipating paroxysmal AF termination has been analyzed for the first time in this thesis. H(2) was selected for the study because of its highest accuracy in AF termination prediction. Additionally, the DAF and SampEn were also computed as references. Through this study it has been corroborated that AF organization only varies significantly within the last 3 minutes before spontaneous termination. As a consequence, the early prediction of paroxysmal AF spontaneous termination does not seem feasible through the current signal analysis tools. Finally, H(2) was applied in the classification between paroxysmal and persistent AF from short ECG recordings, achieving a higher diagnostic accuracy than DAF and SampEn. This result suggests that the analysis of ambulatory ECG recordings through H(2) could be a future alternative to the use of Holter ECG recordings in the classification between paroxysmal and persistent AF.[ES] La fibrilación auricular (FA) es la arritmia más frecuente y se caracteriza por una actividad auricular descoordinada, que impide que las aurículas bombeen sangre de manera eficaz. Se espera que la prevalencia de la FA aumente significativamente en las próximas décadas debido al envejecimiento de la población. Sin embargo, tanto el conocimiento relativo a esta arritmia como su tratamiento son todavía mejorables. Estudios previos han relacionado la organización de la FA, que se puede definir como el grado de repetitividad de la actividad auricular, con el estado de la arritmia o su respuesta al tratamiento. Además, la estimación de la organización de la FA a partir de registros electrocardiográficos (ECG) de superficie resulta especialmente interesante porque su obtención es sencilla y barata. El objetivo de esta tesis doctoral es evaluar el uso de distintos índices no lineales para estimar la organización de la FA a partir del ECG. Además de los estimadores no invasivos de organización más comunes, como la entropía muestral (SampEn) y la frecuencia auricular dominante (DAF), se han estudiado los siguientes métodos no lineales: la entropía borrosa, la entropía espectral, la complejidad Lempel-Ziv y los exponentes de Hurst. Además, se ha estudiado el uso de una estrategia destinada a la reducción del ruido y los residuos de actividad ventricular para mejorar el desempeño de métodos no lineales. Así, los índices estudiados también se han aplicado sobre la forma de onda fundamental de la actividad auricular, conocida como la onda auricular principal (MAW). Se han considerado los siguientes escenarios relacionados con la organización de la FA: la predicción de la terminación espontánea de la FA paroxística, el estudio de los primeros indicios de terminación espontánea de la FA y la clasificación entre FA paroxística y FA persistente a partir de registros ECG de corta duración. Primero, se estudió la capacidad de los índices estudiados para distinguir eventos relacionados con la organización de la FA mediante el análisis de una base de datos de referencia para la predicción de su terminación espontánea. La mayoría de los índices propuestos consiguieron una mayor precisión que los estimadores tradicionales de organización. Así, varios de los índices obtuvieron una precisión superior al 90% en la predicción de la terminación espontánea de la FA. En particular, los exponentes de Hurst generalizados de orden 1 y 2, H(1) y H(2), lograron los mejores resultados de clasificación. Puesto que el cálculo de H(2) depende de dos parámetros críticos, la longitud del intervalo analizado (L) y el tamaño máximo de la ventana donde buscar similitudes (tau), se llevó a cabo un estudio con 660 combinaciones de esos dos parámetros junto con la frecuencia de muestreo (fs) del registro para determinar el uso óptimo de este índice. Por otra parte, los trabajos previos que han estudiado la terminación espontánea de la FA se han centrado en los últimos 2 minutos antes de la terminación. Por contra, en esta tesis doctoral se han estudiado por primera vez registros de mayor duración para detectar los primeros indicios de la terminación de la FA. Para ello, se eligió el uso de H(2) por su alta precisión en la predicción de la terminación de la FA. Además, la DAF y SampEn se calcularon como referencias. En este estudio se ha comprobado que la organización de la FA solamente presenta variaciones significativas en los últimos 3 minutos antes de su terminación espontánea. Por ello, la predicción temprana de la terminación no parece posible con los medios actuales de análisis de la señal. Por último, se aplicó H(2) para clasificar entre FA paroxística y FA persistente a partir de ECGs de corta duración, obteniendo una mayor precisión diagnóstica que la DAF y SampEn. Este resultado sugiere que el análisis de ECGs ambulatorios por medio de H(2) puede ser en el futuro una alte[CA] La fibril·lació auricular (FA) és l'arítmia més freqüent i es caracteritza per una activitat auricular descoordinada, que impedix que les aurícules bomben sang de manera eficaç. S'espera que la prevalença de la FA augmente significativament en les pròximes dècades a causa de l'envelliment de la població. No obstant això, tant el coneixement relatiu a esta arítmia com el seu tractament són encara millorables. Estudis previs han relacionat l'organització de la FA, que es pot definir com el grau de repetitivitat de l'activitat auricular, amb l'estat de l'arítmia o la seua resposta al tractament. A més, l'estimació de l'organització de la FA a partir de registres electrocardiogràfics (ECG) de superfície resulta especialment interessant perquè la seua obtenció és senzilla i barata. L'objectiu d'esta tesi doctoral és avaluar l'ús de distints índexs no lineals en l'estimació de l'organització de la FA a partir de l'ECG de superfície. A més dels estimadors no invasius d'organització més comuns, com l'entropia mostral (SampEn) i la freqüència auricular dominant (DAF), s'han estudiat els següents mètodes no lineals: l'entropia borrosa, l'entropia espectral, la complexitat Lempel-Ziv i els exponents de Hurst. A més, s'ha estudiat l'ús d'una estratègia destinada a la reducció del soroll i els residus d'activitat ventricular per a millorar la seua capacitat d'estimar l'organització. Així, doncs, els índexs estudiats també s'han aplicat sobre la forma d'onda fonamental de l'activitat auricular, coneguda com l'onda auricular principal (MAW). S'han considerat els següents escenaris relacionats amb l'organització de la FA: la predicció de la terminació espontània de la FA paroxística, l'estudi dels primers indicis de terminació espontània de la FA i la classificació entre FA paroxística i FA persistent a partir de registres ECG de curta duració. Primer, es va estudiar la capacitat dels índexs estudiats per a distingir esdeveniments relacionats amb l'organització de la FA per mitjà de l'anàlisi d'una base de dades de referència per a la predicció de la seua terminació espontània. La majoria dels índexs proposats van aconseguir una major precisió que els estimadors tradicionals d'organització de la FA. Així, alguns dels índexs van obtindre una precisió superior al 90% en la predicció de la terminació espontània de la FA. En particular, els exponents de Hurst generalitzats d'orde 1 i 2, H(1) i H(2), van aconseguir els millors resultats de classificació. Com el càlcul de H(2) depén de dos paràmetres crítics, la longitud de l'interval analitzat (L) i la grandària màxima de la finestra on buscar similituds (tau), es va dur a terme un estudi amb 660 combinacions d'eixos dos paràmetres junt amb la freqüència de mostratge (fs) del registre per a determinar la combinació òptima de valors per a estimar l'organització de la FA. D'altra banda, els treballs previs que han estudiat la terminació espontània de la FA s'han centrat en els últims 2 minuts abans de la terminació. Per contra, en esta tesi doctoral s'han estudiat per primera vegada registres de major duració amb l'objectiu de detectar els primers indicis de la terminació de la FA. Es va triar l'ús de H(2) per a este estudi per la seua alta precisió en la predicció de la terminació de la FA. A més, la DAF i SampEn es van calcular com a referències. En este estudi s'ha comprovat que l'organització de la FA només presenta variacions significatives en els últims 3 minuts abans de la seua terminació espontània. Per això, la predicció primerenca de la terminació no pareix possible amb els mitjans actuals d'anàlisi del senyal. Finalment, es va aplicar H(2) per a classificar entre FA paroxística i FA persistent a partir d'ECGs de curta duració, obtenint una millor precisió diagnòstica que amb la DAF i SampEn. Este resultat suggerix que l'anàlisi d'ECGs ambulatoris per mitjà de H(2) pot ser en eJulián Seguí, M. (2015). Study on the non-linear metrics contribution to estimate atrial fibrillation organization from the surface electrocardiogram [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/56150TESI

Interoperability in IoT

Interoperability refers to the ability of IoT systems and components to communicate and share information among them. This crucial feature is key to unlock all of the IoT paradigm´s potential, including immense technological, economic, and social benefits. Interoperability is currently a major challenge in IoT, mainly due to the lack of a reference standard and the vast heterogeneity of IoT systems. IoT interoperability has also a significant importance in big data analytics because it substantively eases data processing. This chapter analyzes the critical importance of IoT interoperability, its different types, challenges to face, diverse use cases, and prospective interoperability solutions. Given that it is a complex concept that involves multiple aspects and elements of IoT, for a deeper insight, interoperability is studied across different levels of IoT systems. Furthermore, interoperability is also re-examined from a global approach among platforms and systems.González-Usach, R.; Yacchirema-Vargas, DC.; Julián-Seguí, M.; Palau Salvador, CE. (2019). Interoperability in IoT. Handbook of Research on Big Data and the IoT. 149-173. http://hdl.handle.net/10251/150250S14917

Procedimiento de evaluación biológica para scaffolds poliméricos

Se ha desarrollado un procedimiento general de evaluación biológica y su aplicación en scaffolds poliméricos para hueso.Julián Seguí, M. (2011). Procedimiento de evaluación biológica para scaffolds poliméricos. http://hdl.handle.net/10251/15681Archivo delegad

Application of Hurst exponents to assess atrial reverse remodeling in paroxysmal atrial fibrillation

Atrial fibrillation (AF) is the most common cardiac arrhythmia in clinical practice. Although its termination mechanisms are not still completely known, previous works have reported significant electrocardiographic differences between immediately and non-immediately terminating episodes of paroxysmal AF (PAF). However, none studied how long these differences still hold as we move backward in time. The present work studies a time interval long enough to identify earlier signs forecasting atrial reverse remodeling that will provoke spontaneous AF termination. Reverse remodeling was estimated by measuring AF organisation with the second-order generalised Hurst exponent, H(2), which provided the highest accuracy. Organisation is associated with the number of simultaneous reentries in the atria, which plays a key role in reverse remodeling, thus causing arrhythmia termination. The computation of H(2) depended on two critical parameters: the analysed interval length (L) and the maximum search window for self-similarities (tau(max)). A study with 660 combinations on these two parameters was performed together with the sampling frequency (f(s)) of the recording. The results reported that optimal computational parameters are L = 15 s, tau(max) = 20 milliseconds and f(s) = 1024 Hz. A statistically significant organisation increase was observed during the last 2 min before AF termination, thus suggesting that reverse remodeling only occurs very close to the termination event.This work was supported by the projects TEC2014-52250-R from the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness and PPII-2014-026-P from Junta de Comunidades de Castilla La Mancha.Julián Seguí, M.; Alcaraz, R.; Rieta, JJ. (2015). Application of Hurst exponents to assess atrial reverse remodeling in paroxysmal atrial fibrillation. Physiological Measurement. 36(11):2231-2246. https://doi.org/10.1088/0967-3334/36/11/2231S223122463611Alcaraz, R., Abásolo, D., Hornero, R., & Rieta, J. J. (2010). Optimal parameters study for sample entropy-based atrial fibrillation organization analysis. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 99(1), 124-132. doi:10.1016/j.cmpb.2010.02.009Alcaraz, R., & Rieta, J. J. (2008). Adaptive singular value cancelation of ventricular activity in single-lead atrial fibrillation electrocardiograms. Physiological Measurement, 29(12), 1351-1369. doi:10.1088/0967-3334/29/12/001Alcaraz, R., & Rieta, J. J. (2009). Non-invasive organization variation assessment in the onset and termination of paroxysmal atrial fibrillation. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 93(2), 148-154. doi:10.1016/j.cmpb.2008.09.001Alcaraz, R., & Rieta, J. J. (2010). A review on sample entropy applications for the non-invasive analysis of atrial fibrillation electrocardiograms. Biomedical Signal Processing and Control, 5(1), 1-14. doi:10.1016/j.bspc.2009.11.001Allessie, M. (2002). Electrical, contractile and structural remodeling during atrial fibrillation. Cardiovascular Research, 54(2), 230-246. doi:10.1016/s0008-6363(02)00258-4Bollmann, A., Husser, D., Mainardi, L., Lombardi, F., Langley, P., Murray, A., … Sörnmo, L. (2006). Analysis of surface electrocardiograms in atrial fibrillation: techniques, research, and clinical applications. EP Europace, 8(11), 911-926. doi:10.1093/europace/eul113Bollmann, A., Kanuru, N., McTeague, K., Walter, P., DeLurgio, D., & Langberg, J. (1998). Frequency Analysis of Human Atrial Fibrillation Using the Surface Electrocardiogram and Its Response to Ibutilide. The American Journal of Cardiology, 81(12), 1439-1445. doi:10.1016/s0002-9149(98)00210-0Bollmann, A. (1999). Non-invasive assessment of fibrillatory activity in patients with paroxysmal and persistent atrial fibrillation using the Holter ECG. Cardiovascular Research, 44(1), 60-66. doi:10.1016/s0008-6363(99)00156-xCalcagnini, G., Censi, F., Michelucci, A., & Bartolini, P. (2006). Descriptors of wavefront propagation. IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine, 25(6), 71-78. doi:10.1109/emb-m.2006.250510Chiarugi, F., Varanini, M., Cantini, F., Conforti, F., & Vrouchos, G. (2007). Noninvasive ECG as a Tool for Predicting Termination of Paroxysmal Atrial Fibrillation. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 54(8), 1399-1406. doi:10.1109/tbme.2007.890741Di Matteo, T., Aste, T., & Dacorogna, M. M. (2003). Scaling behaviors in differently developed markets. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 324(1-2), 183-188. doi:10.1016/s0378-4371(02)01996-9Everett, T. H., Lai-Chow Kok, Vaughn, R. H., Moorman, R., & Haines, D. E. (2001). Frequency domain algorithm for quantifying atrial fibrillation organization to increase defibrillation efficacy. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 48(9), 969-978. doi:10.1109/10.942586Faes, L., Nollo, G., Antolini, R., Gaita, F., & Ravelli, F. (2002). A method for quantifying atrial fibrillation organization based on wave-morphology similarity. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 49(12), 1504-1513. doi:10.1109/tbme.2002.805472Fujiki, A., Sakabe, M., Nishida, K., Mizumaki, K., & Inoue, H. (2003). Role of Fibrillation Cycle Length in Spontaneous and Drug-Induced Termination of Human Atrial Fibrillation. Circulation Journal, 67(5), 391-395. doi:10.1253/circj.67.391Fuster, V., Rydén, L. E., Cannom, D. S., Crijns, H. J., Curtis, A. B., Ellenbogen, K. A., … Wann, L. S. (2011). 2011 ACCF/AHA/HRS Focused Updates Incorporated Into the ACC/AHA/ESC 2006 Guidelines for the Management of Patients With Atrial Fibrillation. Circulation, 123(10). doi:10.1161/cir.0b013e318214876dGillis, A. M., Krahn, A. D., Skanes, A. C., & Nattel, S. (2013). Management of Atrial Fibrillation in the Year 2033: New Concepts, Tools, and Applications Leading to Personalized Medicine. Canadian Journal of Cardiology, 29(10), 1141-1146. doi:10.1016/j.cjca.2013.07.006Goldberger, A. L., Amaral, L. A. N., Glass, L., Hausdorff, J. M., Ivanov, P. C., Mark, R. G., … Stanley, H. E. (2000). PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet. Circulation, 101(23). doi:10.1161/01.cir.101.23.e215Grech, D., & Mazur, Z. (2004). Can one make any crash prediction in finance using the local Hurst exponent idea? Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 336(1-2), 133-145. doi:10.1016/j.physa.2004.01.018Holm, M. (1998). Non-invasive assessment of the atrial cycle length during atrial fibrillation in man: introducing, validating and illustrating a new ECG method. Cardiovascular Research, 38(1), 69-81. doi:10.1016/s0008-6363(97)00289-7Husser, D., Cannom, D. S., Bhandari, A. K., Stridh, M., Sörnmo, L., Olsson, S. B., & Bollmann, A. (2007). Electrocardiographic characteristics of fibrillatory waves in new-onset atrial fibrillation. EP Europace, 9(8), 638-642. doi:10.1093/europace/eum074Ihlen, E. A. F. (2012). Introduction to Multifractal Detrended Fluctuation Analysis in Matlab. Frontiers in Physiology, 3. doi:10.3389/fphys.2012.00141Julián, M., Alcaraz, R., & Rieta, J. J. (2014). Comparative assessment of nonlinear metrics to quantify organization-related events in surface electrocardiograms of atrial fibrillation. Computers in Biology and Medicine, 48, 66-76. doi:10.1016/j.compbiomed.2014.02.010Lankveld, T. A. R., Zeemering, S., Crijns, H. J. G. M., & Schotten, U. (2014). The ECG as a tool to determine atrial fibrillation complexity. Heart, 100(14), 1077-1084. doi:10.1136/heartjnl-2013-305149Lopes, R., & Betrouni, N. (2009). Fractal and multifractal analysis: A review. Medical Image Analysis, 13(4), 634-649. doi:10.1016/j.media.2009.05.003Shah, D. (2010). Is gold cooler than platinum-iridium? Europace, 13(1), 9-10. doi:10.1093/europace/euq389Manimaran, P., Panigrahi, P. K., & Parikh, J. C. (2005). Wavelet analysis and scaling properties of time series. Physical Review E, 72(4). doi:10.1103/physreve.72.046120Markides, V. (2003). Atrial fibrillation: classification, pathophysiology, mechanisms and drug treatment. Heart, 89(8), 939-943. doi:10.1136/heart.89.8.939Nattel, S., Burstein, B., & Dobrev, D. (2008). Atrial Remodeling and Atrial Fibrillation. Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology, 1(1), 62-73. doi:10.1161/circep.107.754564Ndrepepa, G., Weber, S., Karch, M. R., Schneider, M. A. ., Schreieck, J. ürge., Schömig, A., & Schmitt, C. (2002). Electrophysiologic characteristics of the spontaneous onset and termination of atrial fibrillation. The American Journal of Cardiology, 90(11), 1215-1220. doi:10.1016/s0002-9149(02)02837-0Nilsson, F., Stridh, M., Bollmann, A., & Sörnmo, L. (2006). Predicting spontaneous termination of atrial fibrillation using the surface ECG. Medical Engineering & Physics, 28(8), 802-808. doi:10.1016/j.medengphy.2005.11.010Petrutiu, S., Sahakian, A. V., & Swiryn, S. (2007). Abrupt changes in fibrillatory wave characteristics at the termination of paroxysmal atrial fibrillation in humans. EP Europace, 9(7), 466-470. doi:10.1093/europace/eum096Rahman, F., Kwan, G. F., & Benjamin, E. J. (2014). Global epidemiology of atrial fibrillation. Nature Reviews Cardiology, 11(11), 639-654. doi:10.1038/nrcardio.2014.118RAVELLI, F., MASÈ, M., GRECO, M. D., FAES, L., & DISERTORI, M. (2007). Deterioration of Organization in the First Minutes of Atrial Fibrillation: A Beat-to-Beat Analysis of Cycle Length and Wave Similarity. Journal of Cardiovascular Electrophysiology, 18(1), 60-65. doi:10.1111/j.1540-8167.2006.00620.xRopella, K. M., Sahakian, A. V., Baerman, J. M., & Swiryn, S. (1988). Effects of procainamide on intra-atrial [corrected] electrograms during atrial fibrillation: implications [corrected] for detection algorithms. Circulation, 77(5), 1047-1054. doi:10.1161/01.cir.77.5.1047Sun, R., & Wang, Y. (2008). Predicting termination of atrial fibrillation based on the structure and quantification of the recurrence plot. Medical Engineering & Physics, 30(9), 1105-1111. doi:10.1016/j.medengphy.2008.01.008Tso, H.-W., Lin, Y.-J., Tai, C.-T., Chen, S.-A., & Kao, T. (2012). Characteristics of Fibrillatory Activities During Spontaneous Termination of Paroxysmal Atrial Fibrillation: New Insight From High-Density Right Atrium Frequency Mapping. Canadian Journal of Cardiology, 28(1), 87-94. doi:10.1016/j.cjca.2011.08.119Uldry, L., Jacquemet, V., Virag, N., Kappenberger, L., & Vesin, J.-M. (2012). Estimating the time scale and anatomical location of atrial fibrillation spontaneous termination in a biophysical model. Medical & Biological Engineering & Computing, 50(2), 155-163. doi:10.1007/s11517-011-0859-3Wijffels, M. C. E. F., Kirchhof, C. J. H. J., Dorland, R., & Allessie, M. A. (1995). Atrial Fibrillation Begets Atrial Fibrillation. Circulation, 92(7), 1954-1968. doi:10.1161/01.cir.92.7.1954Yoshida, K., Chugh, A., Good, E., Crawford, T., Myles, J., Veerareddy, S., … Oral, H. (2010). A critical decrease in dominant frequency and clinical outcome after catheter ablation of persistent atrial fibrillation. Heart Rhythm, 7(3), 295-302. doi:10.1016/j.hrthm.2009.11.02