On the evaluation of easily measured biosignals features for non-invasive and continuous arterial pressure estimation

Abstract

This dissertation aimed to study and evaluate the estimation of Blood pressure, on a continuous and non-invasive basis, to be deployed during surgeries, relying only on extracted features from non-invasive modalities (Photoplethysmography and Electrocardiography). From the Photoplethysmography, features were extracted by means of its pulsatile and non-pulsatile components, as well as the corresponding second derivative of the pulsatile component. Namely, the Pulsatile component amplitude, Non-pulsatile component amplitude, Ratio of pulsatile and non-pulsatile amplitudes, Dicrotic notch amplitude, Reflection index, Heart beat interval and the Ratio between amplitudes of the second derivative waveform of Photoplethysmography (“b” and “a” waves). Two different implementations of Pulse arrival time were also computed (according to [65] and [17]) and included in this feature pool which in its turn required the consideration of Electrocardiography in this experimentation. The nine extracted features from these two biosignals had their relationship quantified in terms of the correlation performance with four different Blood pressure features: Systolic blood pressure, Diastolic blood pressure, Pulse pressure and Mean arterial pressure. This analysis highlighted the strong correlations of the Ratio of “b” and “a” waves amplitudes and Pulse arrival time (computed from [17]) with Systolic, Diastolic and Mean arterial pressures for all patients. The spearman correlation coefficients varied between 71% and 90% for the former and between 75% and 91% for the latter feature. In contrast, Heart beat interval only showed negligible correlations with the blood pressure features. Spearman correlation coefficients varied between 4% and 58%.Furthermore, the Blood Pressure features in investigation were separately estimated from the combination of the nine features previously mentioned through multiple linear regression modelling, for each patient, and confirmed according to a leave-one-out cross validation. Different models were proposed and experimented in order to evaluate the contribution of four major aspects on the estimated Blood pressure features. The influence of the inclusion of Pulse arrival time (and consequent usage of extra electrocardiogram sensors) and Photoplethysmography’s non-pulsatile component in the arranged models was taken into account. The biosignals were also segmented and had the spearman correlation coefficient calculated, for each segment, between the estimated Blood pressure features and the pooled features from Electrocardiography and Photoplethysmography. The segments associated to (very) strong correlations (spearman correlation coefficients above 70%) were assembled to define the training group in the cross validation. This enabled to test the influence, in the built models, of the inclusion of strongly correlated segments of the biosignals, instead of the entire biosignals. At last, the influence of the implemented calibration procedure both in the beginning of the surgery (through the computation of a recursive least squares method) and during the surgery (including a derivation of Pulse arrival time) was studied. These models were validated within British Hypertension Society and Association for the Advancement of Medical Instrumentation protocols, which are considered to be the standards on the evaluation of blood pressure automated measuring systems. These protocols depend on the distribution of the differences between the real and the estimated Blood pressure values. The measuring system to be accepted within the British Hypertension Society protocol requires that at least 50%, 75% and 90% of the mentioned differences to be within 5, 10 and 15 mmHg, respectively, while the Association for the Advancement of Medical Instrumentation demands the standard deviation and the mean of the differences to be lower than or equal to 8 mmHg and 5 mmHg, respectively. The best performing model according to the implied standard protocols didn’t require neither extra electrocardiogram sensors nor the implemented calibrations. This corroborates the key role of the included range of Photoplethysmography features. Pulse pressure estimation was the only to fulfill the two protocols’ requirements while Diastolic blood pressure and Mean arterial pressure estimations only met British Hypertension Society recommendations. At last, Systolic blood pressure estimation didn’t meet neither British Hypertension Society nor Association for the Advancement of Medical Instrumentation protocols. Overall, the strong relationship between blood pressure and Photoplethysmography was corroborated for this data. Larger heterogeneous population would have to be tested in order to be presented reliable conclusions on the continuous and non-invasive Blood pressure estimation solely from Photoplethysmography.

Esta dissertação pretendeu estudar e avaliar a pressão sanguínea estimada, de uma forma continua e não invasiva, a ser implantada durante cirurgias, dependendo apenas de parâmetros extraídos de modalidades não-invasivas (Fotopletismografia e Eletrocardiografia). Da Fotopletismografia, parâmetros foram extraídos através dos seus componentes pulsáteis e não-pulsáteis, assim como a segunda derivada correspondente da componente pulsátil. Nomeadamente, a Amplitude da componente pulsátil, a Amplitude da componente não-pulsátil, o ratio entre as amplitudes pulsáteis e não-pulsáteis, a Amplitude do nó dicrótico, o Índice de reflexão, o Intervalo de batimento cardíaco e o ratio entre as amplitudes da forma de onda da segunda derivada da Fotopletismografia (ondas “a” e “b”). Duas implementações diferentes do Tempo de chegada do pulso foram também calculadas (de acordo com [65] e [17]) e incluídas neste conjunto de parâmetros, o que por sua vez exigiu a consideração da Eletrocardiografia nesta experimentação. A relação entre os nove parâmetros extraídos destes dois biosinais foi quantificada em termos do desempenho da correlação com quatro outros aspetos diferentes da Pressão sanguínea: a Pressão sanguínea sistólica, a Pressão sanguínea diastólica, a Pressão do pulso e a Pressão arterial média. Esta análise destacou a forte correlação entre o ratio das amplitudes das ondas “a” e “b” e o Tempo de chegada do pulso (calculado em [17]), e as Pressões sistólica, diastólica e arterial média, para todos os pacientes. Os coeficientes da correlação spearman variaram entre 71% e 90% para o parâmetro anterior e entre 75% e 91% para o posterior. Por outro lado, o Intervalo do batimento cardíaco mostrou apenas correlações negligenciáveis com os parâmetros da pressão sanguínea. Os coeficientes da correlação de spearman variaram entre 4% e 58%. Além disso, os aspetos sob investigação da Pressão sanguínea foram estimados à parte da combinação dos nove parâmetros previamente mencionados, através da modelação de regressões lineares múltiplas, para cada paciente, e confirmados de acordo com a validação cruzada “leave-one-out”. Diferentes modelos foram propostos e experienciados de modo a avaliar a contribuição de quatro grandes aspetos para os parâmetros da pressão sanguínea estimada. A influência da inclusão do Tempo de chegada do pulso ( e consequente utilização de sensores extra de Eletrocardiograma) e da Componente não-pulsátil da Fotopletismografia nos modelos definidos foi tida em consideração. Os biosinais foram também segmentados e calculou-se, para cada segmento, o coeficiente da correlação de spearman entre os parâmetros da pressão sanguínea estimada e os parâmetros extraídos da Eletrocardiografia e da Fotopletismografia. Os segmentos associados a correlações (muito) fortes (coeficiente da correlação de spearman acima dos 70% ) foram reunidos para definir o grupo de treino da validação cruzada. Isto permitiu testar a influência, nos modelos construídos, da inclusão de segmentos de biosinais fortemente correlacionados ao invés de biosinais na sua totalidade. Por fim, a influência do processo de calibração implementado, tanto no início da cirurgia (através da computação de um método recursivo dos mínimos quadrados), como durante a mesma (incluindo uma derivação do Tempo de chegada de pulso) foi estudada. Estes modelos foram validados à luz dos protocolos da British Hypertension Society e da Association for the Advancement of Medical Instrumentation, que são considerados os sistemas de medição automatizados standard na avaliação da pressão sanguínea. Estes protocolos dependem da distribuição das diferenças entre o valor real e o estimado da pressão sanguínea. O sistema de medição aceite no protocolo da British Hypertension Society requer que pelo menos 50%, 75% e 90% das diferenças mencionadas estejam entre 5, 10 e 15 mmHg, respetivamente, enquanto que a Association for the Advancement of Medical Instrumentation exige que o desvio-padrão e média das diferenças sejam iguais ou inferiores a 8 mmHg e 5 mmHg, respetivamente.O modelo com melhor desempenho e de acordo com os protocolos implicados não exigiu nem sensores de eletrocardiograma extras nem as calibrações implementadas. Isto corrobora o papel fundamental dos parâmetros da Fotopletismografia incluídos. A estimativa da Pressão do pulso foi a única a satisfazer as exigências de ambos os protocolos, enquanto que as estimativas da Pressão sanguínea diastólica e da Pressão arterial média apenas preencheram as exigidas pela British Hypertension Society. Por fim, a estimativa da Pressão sanguínea sistólica não preencheu nenhum dos requisitos dos protocolos. De um modo geral, a forte relação entre Pressão sanguínea e Fotopletismografia foi corroborada pelos dados obtidos. Maiores populações heterógenas teriam de ser testadas de modo a poderem ser apresentadas conclusões de maior fiabilidade.