Maximum approximate entropy and r threshold: A new approach for regularity changes detection

Approximate entropy (ApEn) has been widely used as an estimator of regularity in many scientific fields. It has proved to be a useful tool because of its ability to distinguish different system's dynamics when there is only available short-length noisy data. Incorrect parameter selection (embedding dimension $m$, threshold $r$ and data length $N$) and the presence of noise in the signal can undermine the ApEn discrimination capacity. In this work we show that $r_{max}$ ($ApEn(m,r_{max},N)=ApEn_{max}$) can also be used as a feature to discern between dynamics. Moreover, the combined use of $ApEn_{max}$ and $r_{max}$ allows a better discrimination capacity to be accomplished, even in the presence of noise. We conducted our studies using real physiological time series and simulated signals corresponding to both low- and high-dimensional systems. When $ApEn_{max}$ is incapable of discerning between different dynamics because of the noise presence, our results suggest that $r_{max}$ provides additional information that can be useful for classification purposes. Based on cross-validation tests, we conclude that, for short length noisy signals, the joint use of $ApEn_{max}$ and $r_{max}$ can significantly decrease the misclassification rate of a linear classifier in comparison with their isolated use

Análisis, procesamiento y modelización de señales y sistemas biomédicos

Las señales biomédicas, tales como el electrocardiograma, electroencefalograma o la señal de voz, tienen en común características de no estacionariedad y no linealidad. En muchas aplicaciones, sin embargo, se supone que se trata de señales estacionarias procedentes de sistemas lineales. Esta simplificación puede considerarse como una hipótesis de trabajo válida sólo como una aproximación que permite la aplicación de las técnicas clásicas de procesamiento de señales. No obstante, es conocido que los trastornos que afectan a uno o más órganos pueden detectarse mediante un correcto análisis de las señales en cuya producción están involucrados. Es aquí donde debe prestarse especial atención a que las señales provenientes de sistemas con alguna patología se alejan aún más de las condiciones hipotéticas de estacionariedad y linealidad. Por esta razón resulta necesario el abordaje de las señales biomédicas mediante herramientas de análisis de señales en un marco que considere las condiciones de no estacionariedad y no linealidad. Basándonos en los antecedentes del grupo de trabajo en técnicas tales como teoría de la información, transformada ondita, descomposición empírica en modos, análisis multifractal, reconocimiento de patrones e inteligencia computacional, se propone el desarrollo de nuevas técnicas que ayuden al abordaje de este problema

Screening of Obstructive Sleep Apnea with Empirical Mode Decomposition of Pulse Oximetry

Detection of desaturations on the pulse oximetry signal is of great importance for the diagnosis of sleep apneas. Using the counting of desaturations, an index can be built to help in the diagnosis of severe cases of obstructive sleep apnea-hypopnea syndrome. It is important to have automatic detection methods that allows the screening for this syndrome, reducing the need of the expensive polysomnography based studies. In this paper a novel recognition method based on the empirical mode decomposition of the pulse oximetry signal is proposed. The desaturations produce a very specific wave pattern that is extracted in the modes of the decomposition. Using this information, a detector based on properly selected thresholds and a set of simple rules is built. The oxygen desaturation index constructed from these detections produces a detector for obstructive sleep apnea-hypopnea syndrome with high sensitivity ($0.838$) and specificity ($0.855$) and yields better results than standard desaturation detection approaches.Comment: Accepted in Medical Engineering and Physic

Classifying sleep-wake stages through recurrent neural networks using pulse oximetry signals

The regulation of the autonomic nervous system changes with the sleep stages causing variations in the physiological variables. We exploit these changes with the aim of classifying the sleep stages in awake or asleep using pulse oximeter signals. We applied a recurrent neural network to heart rate and peripheral oxygen saturation signals to classify the sleep stage every 30 seconds. The network architecture consists of two stacked layers of bidirectional gated recurrent units (GRUs) and a softmax layer to classify the output. In this paper, we used 5000 patients from the Sleep Heart Health Study dataset. 2500 patients were used to train the network, and two subsets of 1250 were used to validate and test the trained models. In the test stage, the best result obtained was 90.13% accuracy, 94.13% sensitivity, 80.26% specificity, 92.05% precision, and 84.68% negative predictive value. Further, the Cohen's Kappa coefficient was 0.74 and the average absolute error percentage to the actual sleep time was 8.9%. The performance of the proposed network is comparable with the state-of-the-art algorithms when they use much more informative signals (except those with EEG).Comment: 12 pages, 4 figures, 2 table

Comparación de la señal de vibración de la piel en el cuello respecto de otras señales asociadas al aparato fonador para la estimación de la frecuencia fundamental

En este trabajo realizamos una comparación entre distintas señales asociadas al aparato fonador: señal de voz, señal de electroglotograma (EGG) y señal de vibración de la piel en el cuello (VPC); aplicando sobre ellas diferentes métodos de detección de la frecuencia fundamental (F0). El objetivo fue estudiar a la señal de VPC como alternativa a las de voz o EGG en la tarea de estimar la frecuencia fundamental, con vistas a que pueda ser utilizada en un sistema de adquisición portátil para monitoreo de la actividad vocal. Utilizamos 83 señales de cada tipo, correspondientes al registro de la vocal /a/ sostenida. Como estimadores de la F0 implementamos diferentes algoritmos de corte clásico: función de autocorrelación (AC), periodograma (PG) y de detección de eventos (DE). Medimos el desempeño de los algoritmos implementados a través de la raíz del error cuadrático medio (RECM), el cual no muestra una diferencia significativa para dos de los tres métodos en su aplicación a las distintas señales. Concluimos en función de esto que resulta factible el uso de la señal de VPC para extraer información confiable sobre la frecuencia fundamentalFil: Cuaranta, Marina Candelaria. Universidad Nacional de Entre RíosFil: Schlotthauer, Gastón. Universidad Nacional de Entre Río

No-estacionariedad, multifractalidad y limpieza de ruido en señales reales

Las señales biomédicas, como el electrocardiograma, el electroencefalograma, o la señal de voz, tienen en común características de no estacionariedad y no linealidad. Aunque enmuchas aplicaciones se considera que se trata de señales estacionarias procedentes de sistemas lineales, ésta simplificación constituye una hipótesis de trabajo válida sólo como una aproximación que permite la aplicación de técnicas clásicas deanálisis de señales. Muchos trastornos que afectan a uno o varios órganos pueden ser detectados a través de un correcto análisis de las señales en cuya producción están involucrados. Sin embargo, debe atenderse al hecho de que una señal procedente de un sistema patológico se aleja aún más de las condiciones hipotéticas de estacionariedad y linealidad. Se desprende de esta circunstancia la necesidad de abordar el análisis de las señales biomédicas mediante técnicas no convencionales que permitan su tratamiento en un marco que tenga en cuenta sus características de no estacionariedad y no linealidad. Sobre la base de la experiencia del grupo de trabajo en las áreas del análisis tiempo-frecuencia/escala, análisis y modelado estadístico, análisis multifractal, complejidad y métodos guiados por los datos (adaptativos), a partir de problemas reales se han propuesto y estudiado nuevas técnicas que posibiliten su solución

Nonlinear slight parameter changes detection: a forecasting approach

Abstract. In many biological systems it is crucial to detect changes, as accurate as possible, in the parameters that govern their dynamics. In this work we propose a new method to perform an online automatic detection of such changes, making use of a well known nonlinear forecasting algorithm. The approach takes advantage of the characterization of an interval of a signal by the reconstruction of its phase space through time-delay embedding. To this end, the optimal delay and embedding dimension are estimated, and a method is proposed for determining the forecasting parameters, after which it is possible to predict future values of the studied signal. In this novel approach the method is used as a way of detecting changes in the dynamics of a system, given that the forecast is performed using a template of the signal where its parameters remain constant. At this point, the measure of the prediction error is used to detect a change in the dynamics of the system. We also propose a second estimator of this change, namely prediction failure, which is a stronger binary estimator of change in the dynamics. The results are analyzed by a cumulative sum algorithm (CUSUM ) to obtain a detection point. In order to test their behavior, both methods are applied to deterministic discrete and continuos synthesized data, and to a simulated biological model

Procesamiento, análisis y modelado de señales biomédicas: un enfoque integrador

Este proyecto se centra en el estudio, desarrollo y aplicación de técnicas de procesamiento, modelado y análisis de señales que permitan abordar los casos de señales biomédicas. Abordaremos métodos adaptativos de análisis de señales, principalmente la descomposición empírica en modos y sus variantes. Se avanzará en el desarrollo de modelos de las señales relacionadas con el aparato fonador. Se continuará el estudio de modelos en espacio de estados que permiten extraer información sobre el estado instantáneo del tracto vocal y de la fuente glótica. Se estudiará la factibilidad de extraer nuevos parámetros acústicos de utilidad clínica. Investigaremos técnicas y herramientas provenientes de la teoría de la información estudiando medidas basadas en la integral de correlación asistida por ruido y la integral de correlación U, propuestas por nuestro grupo, para la estimación de los invariantes dimensión, entropía y ruido, en sistemas simulados y reales de variadas dimensiones. Finalmente, se continuará con la formación de recursos humanos, a través de la realización de becas postdoctorales y doctorales CONICET, y el fortalecimiento de un grupo de investigación en el área de las TICs en el procesamiento de señales biomédicas, en el contexto del Instituto de Bioinformática y Bioingeniería en vías de creación. ARK/CAICYT: http://id.caicyt.gov.ar/ark:/s22504559/rd18ww2h

Invariant Measures Based on the U-Correlation Integral: An Application to the Study of Human Voice

Nonlinear measures such as the correlation dimension, the correlation entropy, and the noise level were used in this article to characterize normal and pathological voices. These invariants were estimated through an automated algorithm based on the recently proposed U-correlation integral. Our results show that the voice dynamics have a low dimension. The value of correlation dimension is greater for pathological voices than for normal ones. Furthermore, its value also increases along with the type of the voice. The low correlation entropy values obtained for normal and pathological type 1 and type 2 voices suggest that their dynamics are nearly periodic. Regarding the noise level, in the context of voice signals, it can be interpreted as the power of an additive stochastic perturbation intrinsic to the voice production system. Our estimations suggest that the noise level is greater for pathological voices than for normal ones. Moreover, it increases along with the type of voice, being the highest for type 4 voices. From these results, we can conclude that the voice production dynamical system is more complex in the presence of a pathology. In addition, the presence of the inherent stochastic perturbation strengthens along with the voice type. Finally, based on our results, we propose that the noise level can be used to quantitatively differentiate between type 3 and type 4 voices