Assessment of Accelerometer signals for detection of faint onset during tilt table tests

Abstract

A Síncope corresponde a uma desordem ao nível da regulação do tónus postural. Está associada a uma perda transitória de consciência, causada por uma hipoperfusão de sangue a nível cerebral resultante de uma insuficiência da regulação da pressão sanguínea. Assim, uma deteção precoce do início da diminuição da pressão sanguínea permite à pessoa realizar contramedidas de forma a minorar danos de um possível desmaio, ou até mesmo evitá-lo. Os danos relacionados com a síncope estão maioritariamente relacionados com quedas ou acidentes consequentes do desmaio, tendo especial impacto na população mais idosa, levando a possíveis fraturas ou contusões. Desta forma, torna-se cada vez mais importante o desenvolvimento de um mecanismo de monitorização contínua de pressão sanguínea para antecipar e prever eventos de síncope.Um outro problema de saúde pública com o qual a sociedade é forçada a lidar são ataques de paragem cardíaca, que causam anualmente a morte de 400 000 Americanos adultos. A duração do processo de reanimação é um fator crucial de sobrevivência e de possíveis sequelas que possam surgir após o ataque. A palpação manual é o principal método para a verificação de pulso durante a ressuscitação cardiopulmonar, no entanto, é um procedimento propício a erros e muitas vezes bastante moroso. O procedimento consiste na colocação de um dedo acima de uma artéria próxima da superfície da pele de forma a sentir as pulsações. Assim, dada a importância da eficiência e rapidez do processo de reanimação, é extremamente importante melhorar o mecanismo de deteção de pulso, não só em casos de ataque cardíaco, mas sempre que um indivíduo esteja inconsciente e sem pulso.O sensor de acelerómetro (ACC), colocado ao nível da artéria carótida, poderá ser uma abordagem interessante e com potencial para auxiliar na resolução dos problemas mencionados. No entanto, este sensor é consideravelmente suscetível a artefactos de movimento. Assim, numa primeira fase da presente tese, o desafio passou por elaborar uma solução usando o acelerómetro para a identificação de artefactos de movimento apropriadamente. Um método computacional simples foi testado para a elaboração de um classificador de ruído que permitisse a identificação de artefactos de movimento em sinais de acelerómetro adquiridos a partir da carótida. Na segunda fase, o objetivo passou por uma avaliação inicial no uso de uma abordagem baseada na fusão entre o sinais de acelerómetro e eletrocardiograma (ECG) para inferir viavelmente a presença/ausência de pulso. Para isso, foi desenvolvido um classificador baseado em propriedades extraídas a partir da correlação-cruzada entre os sinais de ECG e ACC. Posteriormente, recorrendo também à correlação-cruzada entre os dois sinais, inferiu-se o tempo de chegada do pulso (PAT) como parâmetro de substituição da pressão sanguínea.Relativamente ao classificador de ruído desenvolvido durante a primeira fase, foi demonstrado que, usando um modelo simples, é possível alcançar uma sensibilidade e especificidade de deteção de artefactos superiores a 90%. Quanto à segunda fase, para os sinais do acelerómetro com elevada relação sinal-ruído (SNR), o coeficiente de correlação revelou ser capaz de discriminar fases de presença e ausência de pulso, registando sensibilidade e especificidade também superiores a 90%. No entanto, essa abordagem pareceu ser altamente suscetível a contaminações para a extração de PAT, o que poderá comprometer a usabilidade deste parâmetro como substituto da pressão sanguínea.

Syncope is a disorder of the autonomic regulation of postural tone. It is characterized by blood-pressure regulation failure resulting in hypoperfusion of the brain, which might lead to a transient loss of consciousness. Hence, a detection of the onset of the blood pressure decrease enables the patient to start counter-measures and avoid the faint. The damages of syncope are most of all related to falls and accidents as a consequence of the faint, having a greater impact on the elderly leading to possible fractures or bruises. In this way, it is increasingly necessary to develop a continuous blood pressure monitoring mechanism in order to anticipate and predict a syncope event.Another public health problem that society is forcing to lead with is the cardiac arrest, claiming every year more than 400 000 American adults’ lives. The duration of the resuscitation process and is a crucial factor of survival and of the sequelae that this event may cause. Manual palpation is the “golden reference” for pulse check during cardiopulmonary resuscitation, however, is an error prone procedure and often takes too long. The procedure consists of placing a finger above an artery close to the skin surface to feel pulsations. Therefore, taking into consideration the importance of the efficiency and velocity of the resuscitation process, it is extremely important to improve the mechanism for pulse assessment, not only in the case of cardiac arrest but whenever a person is unconscious with pulseless. Accelerometer sensor (ACC), placed above the carotid artery, may be an interesting approach with potential to help to solve both problems mentioned. However, they are highly prone to movement artifacts. Therefore, in the first phase of the thesis, the challenge was to design a solution using the accelerometer to identify motion artifacts properly. A computationally simple solution was investigated to develop a noise classifier for the identification of movement artifacts in accelerometer signals acquired from the carotid. In the second phase, the aim was to do an initial investigation of using a fusion approach between accelerometer signals (acquired from the carotid) and electrocardiogram (ECG) signals to reliably infer the pulse presence and pulse absence. For that, it was developed a classifier using a cross-correlation feature derived from the ECG and the ACC signals. Posteriorly, also from the cross-correlation between both signals, was inferred the pulse arrival time (PAT) as a blood pressure surrogate feature.Regarding the noise classifier developed during the first phase it was demonstrated that is possible to use simple features and achieve an artifact detection sensitivity and specificity higher than 90%. Concerning the second phase, for accelerometer signals with high signal-to-noise ratio (SNR) the correlation coefficient revealed to be able to discriminate phases of pulse presence versus pulse absence, registering sensitivity and specificity also higher than 90%. However, this approach appeared to be highly susceptible to contaminations for the PAT extraction, which compromises the usability of this feature as a blood pressure surrogate.