Repositorio Institucional de Documentos

UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA Centro Politécnico Superior PROYECTO FIN DE CARRERA Ingeniería de Telecomunicaciones E Es st ti im ma ac ci ió ón n y y E Ev va al lu ua ac ci ió ón n d de e l la a S Se eñ ña al l R Re es sp pi ir ra at to or ri ia a a a p pa ar rt ti ir r d de e l la a S Se eñ ña al l F Fo ot to op pl le et ti is sm mo og gr rá áf fi ic ca a d de e P Pu ul ls so o, , S Se eñ ña al l d de e P Pr re es si ió ón n A Ar rt te er ri ia al l y y S Se eñ ña al l E El le ec ct tr ro oc ca ar rd di io og gr rá áf fi ic ca a M ME EM MO OR RI IA A 1 1/ /2 2 Diego Alberto Florentín Martín Septiembre, curso 2009 - 2010 Director: Eduardo Gil Herrando Departamento de Ingeniería Electrónica y Comunicaciones Grupo de Tecnologías de las Comunicaciones Diego Alberto Florentín Martín E Es st ti im ma ac ci ió ón n y y E Ev va al lu ua ac ci ió ón n d de e l la a S Se eñ ña al l R Re es sp pi ir ra at to or ri ia a a a p pa ar rt ti ir r d de e l la a S Se eñ ña al l F Fo ot to op pl le et ti is sm mo og gr rá áf fi ic ca a d de e P Pu ul ls so o, , S Se eñ ña al l d de e P Pr re es si ió ón n A Ar rt te er ri ia al l y y S Se eñ ña al l E El le ec ct tr ro oc ca ar rd di io og gr rá áf fi ic ca a i | Página ii | Página Agradecimientos Quiero agradecer a Eduardo Gil toda la ayuda que me ha prestado, es un excelente director de proyectos. Gracias por dedicarme tiempo y paciencia. También quiero agradecer a los profesores del Centro Politécnico Superior de Zaragoza todo lo que nos han enseñado y por la forma en la que lo han hecho, así como también a mis compañeros y amigos que he hecho durante los años de mi carrera. Finalmente, quiero dedicar este trabajo a mi madre, Josefina, y, en general a toda mi familia, por todo el apoyo que me han dado desde que comencé la carrera. Un fuerte abrazo a todos, iii | Página iv | Página Estimación y Evaluación de la Señal Respiratoria a partir de la Señal Fotopletismográfica de Pulso, Señal de Presión Arterial y Señal Electrocardiográfica: RESUMEN En este proyecto se plantea el desarrollo de un método robusto de estimación de la señal respiratoria a partir de otras señales fisiológicas (obtenidas no-invasivamente y que son ampliamente utilizadas en la rutina clínica) que permita obtener información de la respiración de relevancia en la práctica clínica. Con este fin, se ha estimado la señal respiratoria utilizando diversos métodos, a partir de las señales Fotopletismográfica de Pulso (PPG), Electrocardiográfica (ECG) y de Presión Arterial (PPG), evaluándose la precisión de los mismos y, posteriormente, comparándola con la señal respiratoria que constituirá la señal de referencia. Inicialmente, se han desarrollado una serie algoritmos que han permitido obtener diversas señales respiratorias derivadas de las señales PPG, BP y ECG. Posteriormente, se ha procedido a evaluar los métodos propuestos usando como referencia la señal Respiratoria tomada directamente del paciente y comparándola con las señales Respiratorias Derivadas (DR). Como medio de evaluación, se ha utilizado, además de un análisis tiempo-frecuencia de éstas para así detectar la frecuencia respiratoria en cada instante y el error relativo cometido en la estimación, un análisis estándar bastante reconocido en las pruebas realizadas en entornos médicos, basado en el cálculo de Verdaderos Positivos (TP), Falsos Positivos (FP), Falsos Negativos (FN), Sensibilidad (Se) y Predictibilidad Positiva (+P), hallando para ello los puntos característicos donde se refleja la inspiración. Finalmente, se compara, a modo de referencia, los métodos desarrollados para la obtención de la respiración, con los métodos descritos en la tesis mencionada a lo largo del proyecto y en la bibliografía, con el fin de afianzar los resultados obtenidos en la evaluación. v | Página ÍNDICE ÍNDICE DE FIGURAS Y TABLAS ..................................................................... 4 ABREVIATURAS Y SIGLAS .............................................................................. 6 1. INTRODUCCIÓN ........................................................................................ 8 1.1. Propósito principal ....................................................................................... 8 1.2. Motivación ...................................................................................................... 9 1.3. Estado del arte ............................................................................................... 9 1.4. Objetivos ......................................................................................................... 10 1.5. Pasos seguidos en la realización del proyecto ..................................... 11 2. BASE DE DATOS ........................................................................................... 12 3. SEÑALES DE INTERÉS .................................................................................. 14 3.1. Introducción .............................................................................. 14 3.2. Señal Electrocardiográfica (ECG) ............................................... 14 3.2.1. Técnicas de registro de la señal ECG ........................................ 14 3.2.2. Formas de onda del ECG e Intervalos Temporales ........................ 15 3.2.3. El ECG y la respiración .......................................................... 16 3.3. Señal de Presión Arterial (BP) .................................................... 17 3.3.1. Artefactos de la señal BP ....................................................... 17 3.3.2. Presión arterial y Respiración ................................................. 18 3.4. Señal Fotopletismográfica de pulso (PPG) ................................... 19 3.4.1. Características de la señal PPG .............................................. 19 3.4.2. Componentes frecuenciales de la señal PPG ............................... 20 3.4.3. Respiración y PPG: relación entre la PPG y la BP ......................... 21 3.4.4. Señal de tiempo de tránsito de pulso (PTT) ................................ 22 4. MÉTODOS DE DETECCIÓN DE LA SEÑAL RESPIRATORIA ................... 23 4.1. Introducción .............................................................................. 23 4.2. Extracción señal respiratoria ..................................................... 23 4.2.1. Señales respiratorias derivadas de la ECG ................................ 23 4.2.1.1. Pre-procesado de la ECG ............................................. 23 4.2.1.2. Detección del conjunto QRS ......................................... 24 4.2.1.3. Obtención de la señal respiratoria derivada mediante el filtrado del ECG (ECG-filt-DR) .......................... 24 4.2.1.4. Obtención de la señal respiratoria derivada de la modulación de la amplitud QRS del ECG ..................... 25 4.2.1.5. Obtención de la señal respiratoria derivada de la señal de variabilidad de ritmo cardíaco (HRV-iif-DR) .................. 26 4.2.2. Señales respiratorias derivadas de la PPG ................................ 27 4.2.2.1. Pre-procesado de la PPG ............................................. 27 4.2.2.2. Obtención de la señal respiratoria derivada a partir del filtrado directo sobre la señal PPG ............................... 28 4.2.2.3. Obtención de la señal respiratoria derivada a partir de la señal de variabilidad fotopletismográfica de pulso (PPGV) ............................................................... 28 4.2.2.4. Obtención de la señal respiratoria derivada a partir de la modulación del pico de la onda de pulso de la PPG ............. 29 4.2.3. Señal respiratoria derivada de la PTT ...................................... 30 4.2.4. Señales respiratorias derivadas de la BP .................................. 31 4.2.4.1. Pre-procesado de la BP ............................................... 31 4.2.4.2. Obtención de la señal respiratoria derivada a partir del filtrado directo sobre la señal BP ........................ 31 4.2.4.3. Obtención de la señal respiratoria derivada a partir de la señal de variabilidad de la presión arterial (BPV) .................................................................. 32 4.2.4.4. Obtención de la señal respiratoria derivada a partir de la modulación del pico de la onda de pulso de la BP ................................................................. 33 4.2.5. Procesado posterior a la obtención de las señales DR ................. 34 4.3. Frecuencia respiratoria .............................................................. 34 4.3.1. Algoritmo para la detección de los máximos y mínimos de la DR ................................................................. 34 4.4. Evaluación de los métodos ......................................................... 35 4.4.1. Análisis tiempo-frecuencia de las señales respiratorias .......................................................................... 35 4.4.2. Evaluación basada en la detección de respiraciones y cuantificación mediante TP, FP, FN, Se y +P ............................. 37 5. RESULTADOS ................................................................................................ 40 5.1. Introducción al análisis de resultados ......................................... 40 5.2. Resultados de la estimación de TP, FP, FN, Se y +P ...................... 41 5.2.1. Resultados de los métodos derivados de la señal ECG .................. 41 5.2.2. Resultados de los métodos derivados de la señal PPG .................. 42 5.2.3. Resultados de los métodos derivados de la señal BP .................... 43 5.2.4. Resultados sin los registros que limitan las prestaciones de nuestros métodos ........................................................................ 44 5.3. Resultados del Error Absoluto y Relativo cometido en la estimación de la Respiración ............................... 45 6. DISCUSIÓN Y CONCLUSIÓN .......................................................... 49 7. LÍNEAS DE TRABAJO FUTURAS .................................................... 51 ANEXO A: Detector de artefactos PPG .............................................. 54 A.1. Fundamento teórico: los descriptores Hjorth ................................................... 54 A.2. Funcionamiento del detector ............................................................................. 55 A.3. Elección de los distintos parámetros que forman el detector de artefactos ....................................................................................... 57 A.3.1. Margen de separación .......................................................................... 57 A.3.2. Ventana deslizante ............................................................................... 57 A.3.3. Márgenes para los descriptores Hjorth ............................................... 58 por ejemplo, monitorización ambulatoria, prueba de esfuerzo o estudios del sueño. Por lo que es de gran interés el extraer información respiratoria de otro tipo de señales biológicas de fácil adquisición y ampliamente extendidas en la rutina clínica, que permita la correcta detección del ciclo respiratorio para tener una estimación precisa de la tasa respiratoria que permita hacer frente a situaciones como las descritas en el párrafo anterior. 1.3. Estado del arte Existen muchos trabajos publicados referentes a la tarea de derivar la respiración a partir de señales tales como el ECG, PPG incluyendo [5], [6], [7], [8], [1] y [19]. Los cuatro primeros usan medidas directas de las características respiratorias inducidas de la señal ECG, mientras que los dos últimos utilizan la señal PPG para la extracción de la respiración. En [5], Filblinger usa la amplitud de la onda R para obtener una señal respiratoria derivada del ECG (EDR). La posición de cada pico R se representa como una función de paso para representar la señal respiratoria. Los resultados son comparados visualmente frente a la señal respiratoria de referencia, la cual fue obtenida de una cinta de presión neumática. Moody, en [6], resume un método para generar un EDR usando dos derivaciones. Después de sustraer la línea de base, se mide el área de cada conjunto QRS de cada una de las dos derivaciones sobre una ventana fija (la anchura de los cuales se determina durante la fase de aprendizaje para que coincida el intervalo de la unión PQ con el punto J de un QRS normal). Desde que la anchura de la ventana se fija, el área es proporcional a la amplitud media de la señal, por lo tanto, a la proyección del vector eléctrico cardíaco en el eje de la derivación. Asumiendo que las derivaciones son ortogonales, el arco tangente de la relación de las áreas medidas en las 2 derivaciones, da un ángulo del eje medido con respecto a uno de los ejes. La medición de la dirección del eje proporciona una muestra del EDR. Entonces, se obtiene un pseudo continuo EDR mediante interpolación usando splines cúbicas. El EDR se compara visualmente a las mediciones obtenidas en el pecho por un Transductor de Respiración Neumático (PRT). Zhao, en [8] usa un método similar, pero no idéntico, al de Moody. Aquél, en [8], usa un método más analítico para determinar las prestaciones de la forma de onda derivada con su correspondiente señal respiratoria registrada. La potencia espectral (sobre un periodo de dos minutos sobre una tasa fija respiratoria) tanto de las señales EDR como PRT se obtiene y se compara estadísticamente. Travaglini, en [7], de nuevo usa los cambios de ángulo en el vector cardíaco para derivar un EDR. Sin embargo, en este trabajo, se utilizan 8 derivaciones de la señal ECG. Su método se basa en la hipótesis de que los puntos representativos de la respiración están distribuidos alrededor de la dirección preferencial en un espacio 8-D. Una vez que esta dirección principal, llamada “dirección respiratoria”, se localiza, el método forma un EDR. Se define un centro de gravedad para cada derivación, como el área media de un conjunto QRS para los primeros 16 latidos. Entonces, se determina un vector de ocho elementos para cada secuencia de latido cardíaco, y el elemento para cada derivación, siendo el área del conjunto QRS menos el centro de gravedad. La proyección de este vector en la dirección de la respiración se toma como una muestra de EDR para ese punto. Jin, en [1], procesó cada señal PPG usando operadores morfológicos (erosión y dilatación) para reducir las corrientes de base de baja frecuencia y extraer el pico sobre la señal primero corregida. Entonces, el algoritmo detecta el cambio de tendencia de la señal pre-procesada y se obtiene el ritmo de respiración. Por último, en [19], Johansson utiliza un filtrado tipo Bessel (para obtener características de fase lineal) de orden 16 incrementando la atenuación en la banda de rechazo mientras se preserva las características de la fase mediante técnicas de diseño de filtros. Las frecuencias de corte del filtro paso banda final son 0.13Hz y 0.48 Hz. 1.4. Objetivos El objetivo de este proyecto es obtener la señal respiratoria a partir de diversas señales fisiológicas y extraer información de utilidad en la rutina hospitalaria y entornos clínicos mediante técnicas de procesamiento de señal. Como se explica en la sección anterior, hay muchos trabajos publicados referentes a la tarea de derivar la respiración mencionados. En nuestro PFC, se llevará a cabo evaluaciones reproductivas de los métodos para la obtención de la señal DR a partir de la señal ECG descritos en [9], así como otros, derivados de la señal PPG y BP, de los cuales, se sabe que llevan información de la respiración y que se describen en el capítulo 4. Por lo tanto, los objetivos de este proyecto fin de carrera son: a) Desarrollar algoritmos para obtener la señal respiratoria a partir de la señal PPG, BP y ECG. b) Evaluación de los métodos propuestos usando como referencia la señal Respiratoria de Referencia (RES) y comparándola con la señal Respiratoria Derivada (DR) obtenida del apartado anterior. c) Ser capaces de detectar la frecuencia respiratoria en cada instante de los métodos obtenidos de la señal PPG, BP y ECG. d) Comparar, a modo de referencia, los métodos desarrollados en el presente PFC para la obtención de la respiración, con los métodos descritos en [9]. 1.5. Pasos seguidos en la realización del proyecto Tras un primer periodo de revisión bibliográfica, familiarización con el código ya implementado y estudio de las señales ya registradas, el proyecto se ha realizado completamente en el entorno de desarrollo Matlab. Dicho esto, puedo concluir que en líneas generales, se han realizado las siguientes tareas: a) Implementar los diferentes métodos para la obtención de las señales respiratorias derivadas, así como el desarrollo de las funciones necesarias para ello. b) Filtrado de todas las señales para su posterior evaluación. c) Implementación de un detector de respiraciones en función de varios umbrales calculados empíricamente y determinadas reglas de decisión. d) Evaluación de la robustez de cada método según el sistema de Verdaderos Positivos (TP), Falsos Positivos (FP), Falsos Negativos (FN), Sensibilidad (Se) y Valor Predictivo Positivo (+P ) corrigiendo el desfase producido entre la señal RES y la señal Respiratoria Derivada (DR) comparada. e) Cálculo del error relativo y absoluto cometido en la estimación de la frecuencia respiratoria apoyándonos en las transformadas tiempo-frecuencia de las DR. f) Cálculo de la frecuencia instantánea como complemento al apartado d) para la evaluación de los parámetros antes citados. g) Apoyándonos en el apartado e), evaluar para qué tasas respiratorias funciona mejor un método u otro y qué error relativo se produce. 2. BASE DE DATOS Para realizar el presente estudio se han utilizado los registros obtenidos de 17 voluntarios, con edad de 28,5 ± 2.8 años (media ± desviación estándar), de los cuales, 11 eran hombres, sometidos a un test de inclinación (tilt test) de acuerdo con el siguiente protocolo (ver fig. 1): a) 4 minutos en posición supina precoz (T1), b) 5 minutos de inclinación hacia arriba con un ángulo de 70 grados (T2) y, c) 4 minutos de vuelta a la posición supina (T3) Durante la realización del test se registraron de forma continua las siguientes señales: 1. La señal PPG, registrada en el dedo índice usando el amplificador Biopac PPG100C con el transductor TSD200 a una frecuencia de muestreo de 250 Hz. 2. La señal BP, registrada mediante un dispositivo Finometer (FMS, Finapres Medical Systems BV) que mide la presión arterial en el dedo no-invasivamente en una base latido a latido y da medidas de forma de onda similares a registros intra-arteriales. Con el Finometer se registró la presión arterial en el dedo índice de la mano, cuya señal se registró a una frecuencia de muestreo de 250 Hz. 3. La señal ECG correspondiente a la derivación estándar V4 que se registró usando el amplificador Biopac ECG100C y electrodos desechables Ag-AgCl a una frecuencia de muestreo de 1000 Hz. 4. La señal Respiratoria (RES) de referencia se registró usando un módulo amplificador-neumograma respiratorio RSP100C, de único canal, constituyendo un amplificador diferencial diseñado especialmente para grabar esfuerzos respiratorios. Este amplificador trabaja con al transductor de respiración TSD201 a una frecuencia de muestreo de 125 Hz, para medir la contracción y expansión torácica. Incluye un interruptor de selección de respuesta frecuencial más baja que permite medidas de esfuerzo respiratorio tanto absoluto (DC) como relativo (a través de un filtro paso alto de 0.05 Hz). 5. Nuestra base de datos también la integran señales referentes a otras derivaciones de la señal ECG (lead I, III, V1, V2, V3, V5, V6 ) así como otras señales como son la oximetría de pulso (SaO2), presión espiratoria o la señal de altura, pero que no se utilizarán en el presente proyecto. El MP 150 (BIOPAC Systems) se usó para adquirir todas las señales simultáneamente. En la figura 2 podemos ver una sección de varios segundos de las señales típicas de nuestra base de datos utilizada en este proyecto. Figura 1: Head–up tilt test protocol. Table takes 18 s for tilting during transitions, marked as lined area. Figura 2: Sección correspondiente a los segundos 40 y 70 de la señal RES, ECGv4, PPG y BP de arriba a abajo respectivamente del registro 4. 3. SEÑALES DE INTERÉS 3.1. Introducción El objetivo de este capítulo es explicar las características más relevantes de las señales ECG, PPG y BP, un conjunto de señales biomédicas no-invasivas utilizadas en el presente proyecto fin de carrera para la obtención de la señal DR. Además, se explicará la relación que guardan estas tres señales con la señal respiratoria y como son afectadas por ella, así como la relación existente entre la señal PPG y la señal BP, puesto que la señal PPG puede ser usada como una medida no-invasiva de la forma de onda de la presión arterial [11], [12]. Esta última afirmación se explicará en la sección 3.4.3. 3.2. Señal Electrocardiográfica (ECG) Un ECG describe la actividad eléctrica del corazón registrada mediante electrodos puestos en la superficie del cuerpo. Las variaciones de voltaje medidas por los electrodos son causadas por los potenciales de acción de las células cardíacas excitables que hace que las células se contraigan. El latido cardíaco resultante en el ECG se manifiesta por una serie de ondas cuya morfología y variación temporal expresan información, la cual, se usa para el diagnóstico de enfermedades que se reflejan por alteraciones de la actividad eléctrica del corazón [13]. El patrón temporal que caracteriza la ocurrencia de los sucesivos latidos cardíacos es también muy importante. Este patrón del ECG varía de acuerdo a la posición de los electrodos, aunque ciertas características están siempre presentes independientemente de la situación de aquellos. El número de electrodos posicionados en la superficie del cuerpo depende del tipo de información clínica deseada. Es normalmente suficiente usar unos cuantos electrodos cuando solo se está estudiando el ritmo cardíaco, mientras que se usan 10 electrodos cuando se requiere información sobre la morfología de la forma de onda. Una mayor resolución espacial de la superficie del cuerpo puede ser conseguida mediante el empleo de una técnica de registro conocida como “body surface potential mapping”, en la que un array de 100-200 electrodos se posicionan en el torso [13]. 3.2.1. Técnicas de registro de la señal ECG La actividad eléctrica del corazón es medida en la superficie del cuerpo por la unión de un conjunto de electrodos a la piel. Los electrodos están posicionados tal que las variaciones espaciotemporales de los campos eléctricos cardíacos están suficientemente bien reflejadas. El ECG se registra típicamente con una configuración multi-derivación que incluye derivaciones unipolares o bipolares, o ambas, como es nuestro caso. La así llamada derivación unipolar refleja la variación de voltaje de un único electrodo y se mide en relación a un electrodo de referencia el cual se posiciona tal que el voltaje permanece casi constante durante todo el ciclo cardíaco. Una derivación bipolar refleja la diferencia de voltaje entre 2 electrodos, por ejemplo, entre el brazo izquierdo y derecho. Existen tres derivaciones bipolares de los miembros que se denotan como I, II, y III, de las cuales, la I y la III forman parte de nuestra base de datos, y que son obtenidas mediante la medición de la diferencia de voltaje entre el brazo izquierdo, el brazo derecho y la pierna izquierda. Otras de las derivaciones existentes en nuestra base de datos, son las derivaciones precordiales que son posicionadas en sucesión en el lado frontal e izquierdo del pecho para proporcionar una vista más detallada del corazón que las derivaciones de los miembros. Las seis derivaciones precordiales, por convención etiquetadas V1,…, V6, son unipolares y relacionadas con un terminal central, el cual, se define como el promedio de los voltajes medidos en los brazos derecho e izquierdo y la pierna izquierda. Para el cálculo de las señales respiratorias derivadas del ECG, utilizaremos la derivación V4 (ver fig. 3 y fig. 4). Ésta, junto con la V3, recoge fundamentalmente la actividad eléctrica de la cara anterior del ventrículo izquierdo, denominándose así "derivaciones anteriores" (de aquí en adelante, cuando se haga referencia a derivación, se quiere hacer referencia a la V4). Figura 3: Derivaciones precordiales. Se disponen en la cara anterior del tórax. Figura 4: Sección de la señal ECG correspondiente a la derivación V4 . 3.2.2. Formas de onda del ECG e Intervalos Temporales En esta sección se describen las características de las formas de onda de la señal ECG, de las cuales, las más importantes para el desarrollo de las señales respiratorias derivadas de la ECG es el conjunto QRS (ver figura 5), si bien, normalmente, se presentan las características por el conjunto PQRST introducido por Einthoven [13], [14]: • Onda Q: La deflexión negativa inicial resultante de la despolarización ventricular, que precede una onda R. • Onda R: La primera deflexión positiva durante la despolarización ventricular. • Onda S: La segunda deflexión negativa durante la despolarización ventricular. • Intervalo R-R: Es la distancia que existe entre dos ondas RR sucesivas. En un ritmo sinusal, este intervalo debe mantenerse prácticamente constante, la medida de él, dependerá de la frecuencia cardiaca que tenga el paciente (ver figura 5). • Intervalo QRS: Refleja la despolarización de los ventrículos derecho e izquierdo. Se mide desde el comienzo de la inscripción de la onda Q ó R hasta el final de la onda S. Los valores normales de este intervalo duran sobre 70-110 ms (Ver Figura 5). Figura 5: Definiciones de onda del ciclo cardíaco y duraciones e intervalos de las ondas importantes. El punto J define el punto de anticipación cuando el conjunto QRS describe la curva del segmento ST. 3.2.3. El ECG y la respiración Hoy en día es un hecho bien conocido que la acción respiratoria produce una rotación del vector cardíaco, como es el efecto de la Arritmia Sinusal Respiratoria (RSA). A continuación se explican 2 efectos dominantes de la respiración en el ECG: 1. Respiratory Sinus Arrhythmia (RSA) se refiere a la variación cíclica de la frecuencia cardíaca que está asociada con la respiración. La frecuencia cardíaca acelera durante la inspiración y disminuye durante la espiración. La magnitud de la oscilación es variable y varía de individuo a individuo. La cantidad de RSA también depende de la frecuencia respiratoria, tendiendo a decrecer con la misma. 2. R-S Amplitude Modulation. Durante la inspiración, el vértice del corazón se estira hacia el abdomen, debido al llenado de los pulmones, ayudado por el desplazamiento hacia abajo del diafragma. Durante la espiración, la elevación del diafragma, que ayuda al vaciado de los pulmones, comprime el vértice del corazón hacia el pecho. Así, la respiración cambia el ángulo que el vector cardíaco eléctrico hace con un vector de referencia [7]. Estos cambios modulan la amplitud de la señal ECG. Dependiendo de cual derivación utilicemos, obtendremos una mayor modulación inducida respiratoria. 3.3. Señal de Presión Arterial (BP) La presión arterial (BP) es la presión que ejerce el fluido sanguíneo a través de los vasos sanguíneos contra las paredes de los vasos. Depende de la cantidad de flujo sanguíneo y de la resistencia de los vasos a este flujo. Cada vez que el corazón late, un repentino aumento de la sangre se bombea del corazón a las arterias. Esto incrementa la presión en las arterias. Entre medio de los latidos cardíacos, la presión en las arterias decrece. La presión arterial se registra como 2 números, por ejemplo, 120/80 mmHg. El primero, el número más alto (sistólica) es la presión de la sangre contra las paredes arteriales cuando se contrae el corazón. El segundo, el número más bajo (diastólica) es la presión contra las paredes arteriales cuando el corazón se relaja entre latidos. En la Figura 6 podemos observar un fragmento de la presión arterial donde se puede ver que las amplitudes máximas corresponden a los valores de presión arterial sistólica más altos, es decir, durante la espiración, mientras que los valores más bajos ocurren durante la inspiración [18][18]. Figura 6: Fragmento de treinta segundos de la señal BP (imagen superior) real obtenida con una frecuencia de muestreo de 250 Hz correspondiente al registro 1 de nuestra base de datos. Se puede observar como los picos de señal BP coincide con los momentos de espiración del paciente. En la imagen inferior se puede ver la señal respiratoria de referencia del paciente. La presión arterial puede ser medida usando técnicas directas o indirectas. Las medidas directas usan catéteres para la determinación invasiva de la presión arterial, mientras que los métodos indirectos utilizan una variedad de técnicas no-invasivas. Las medidas no-invasivas de presión arterial, podrían ser realizadas de varias maneras diferentes. Uno de tales métodos, empleado en el presente proyecto, mide la presión arterial en el dedo del paciente. La presión se controla con un transductor en línea. 3.3.1. Artefactos de la señal BP El sistema utilizado para la medición de la presión arterial explicado en el apartado anterior y en el capítulo 2, produce artefactos relativos a la calibración del sistema. Esto es debido a que en cada cambio de posición del paciente, necesita recalibrarase de nuevo el sistema. Esto se hace para obtener lecturas de presión arterial con la más alta precisión. En la Figura 7 podemos observar un fragmento de la presión arterial dónde la señal marcada en color gris corresponde a las formas de onda de la calibración del sistema. Figura 7: Artefactos relativos a la calibración (color gris) de la señal BP correspondiente al registro 4. Para la corrección de este tipo de artefactos se utiliza un detector semiautomático de artefactos ya previamente realizado por el GTC, que localiza la posición y duración de los artefactos presentes en las señales. Esta información se tendrá en cuenta a la hora de obtener nuestras señales DR derivadas de la BP. Se explicará más detalladamente en la sección 4.2.4.1 del presente proyecto. 3.3.2. Presión arterial y Respiración 1. Pulso Paradójico es el decremento inspiratorio en la presión arterial sistólica, la cual, es proporcional a los cambios en la presión intra-torácica durante la inspiración y espiración [18]. Estrictamente hablando, el término de pulso paradójico se refiere a la variación de presión arterial sistólica de más de 10 mmHg. 2. Variabilidad de la presión arterial. Como se describe en la sección 3.3, cuando el corazón se contrae, la sangre es empujada a través de la aorta hacia las arterias. Esto de repente incrementa el volumen de sangre que causa vasodilatación y se expanden los vasos sanguíneos. Después de cada dilatación, las arterias fuerzan a la sangre a lo largo en series de ondas. Cada onda se conoce como un pulso y el pico del pulso corresponde a la presión arterial sistólica. Se ha demostrado que los intervalos temporales de latido a latido de presión arterial sistólica están relacionados con la respiración [20]. Figura 11: En la parte superior se puede observar una sección de 50 segundos de la señal ECG-filt-DR correspondiente al registro 14 de nuestra base de datos.. En la parte inferior de la imagen, se aprecia la señal respiratoria de referencia correspondiente. 4.2.1.4. Obtención de la señal respiratoria derivada de la modulación de la amplitud QRS del ECG Una vez anotada la localización exacta del pico R según lo descrito en la sección 4.2.1.2, la señal respiratoria derivada del ECG, referida a la señal R-DR, se forma representando la diferencia de amplitud entre el pico de la onda R y la línea de base, en el instante de ocurrencia del pico R. La forma de onda se crea mediante la interpolación cúbica entre esas muestras. En la Figura 12 podemos ver un ejemplo de la señal R-DR. Figura 12: En la parte superior se puede observar una sección de 50 segundos de la señal R-DR correspondiente al registro 14 de nuestra base de datos. En la parte inferior de la imagen, se aprecia la señal respiratoria de referencia correspondiente. Partiendo de la localización exacta del pico de la onda R y el punto mínimo de la onda S según lo descrito en la sección 4.2.1.2, la señal respiratoria derivada del ECG, referida a la señal RS-DR, se forma representando la diferencia de amplitud entre el pico de la onda R y el valor mínimo de la onda S, en el instante de ocurrencia del pico R. La forma de onda se crea mediante la interpolación cúbica entre esas muestras. En la Figura 12 podemos ver un ejemplo de la señal RS-DR. Hay que tener en cuenta si esta señal DR formada está, en fase o no, con la señal respiratoria de referencia dependiendo de la derivación usada y del posicionamiento de los electrodos. En nuestro caso, al usar la derivación cuarta, nuestra señal ECG estará en fase con la señal RES. En la Figura 13 se puede ver un ejemplo de la señal RS-DR. Figura 13: En la parte superior se puede observar una sección de 50 segundos de la señal RS-DR correspondiente al registro 14 de nuestra base de datos. En la parte inferior de la imagen, se aprecia la señal respiratoria de referencia correspondiente. 4.2.1.5. Obtención de la señal respiratoria derivada de la señal de variabilidad de ritmo cardíaco (HRV-iif-DR) Este método está basado en una medida directa de la señal RSA, descrita en la sección 3.2.3, para formar una señal DR del ECG, llamada en [9] RSA-DR. El análisis de la variabilidad del ritmo cardíaco (HRV) usa una medida directa de la señal RSA para obtener la señal Respiratoria Derivada de la señal HRV (HRV-iif-DR). Para ello, con la representación del ritmo cardíaco, se produce una señal que refleja con bastante precisión las variaciones en el ritmo cardíaco representado en términos de intervalo o tasa. Frecuentemente se utiliza la señal tacograma de intervalo 𝑑𝐼𝑇(𝑗) en la que los latidos (picos de la onda R), identificados según lo descrito en la sección 4.2.1.2, que ocurren en los instantes 𝑡𝐸0,…., 𝑡𝐸𝑀, se transforman a una señal en tiempo discreto consistente en los sucesivos intervalos R-R. 𝑑𝐼𝑇(𝑗)=𝑡𝐸𝑗− 𝑡𝐸𝑗−1, 𝑗= 1, … , 𝑀, En contraposición, en el presente PFC, se ha utilizado la función inversa del intervalo 𝑑𝐼𝐼𝑇(𝑗), que corresponde a la inversa de la señal 𝑑𝐼𝑇(𝑗): 𝑑𝐼𝐼𝑇(𝑗)=1 𝑡𝐸𝑗− 𝑡𝐸𝑗−1 , 𝑗= 1, … , 𝑀, (4.1) (4.2) Posteriormente, el efecto de los latidos anormales en la tasa cardíaca se corrigieron aplicando un método basado en un modelo integral de modulación de la frecuencia de pulso [36]. Finalmente, la señal respiratoria derivada de la variabilidad de la frecuencia cardíaca (HRV-iif-DR) se obtuvo utilizando una interpolación mediante splines cúbicas con una resolución de 4 Hz sobre la función inversa del intervalo 𝑑𝐼𝐼𝐹(𝑡) que está inversamente relacionada con la longitud del intervalo RR: 𝑑𝐼𝐼𝐹 𝐸𝐶𝐺(𝑡)=�1 𝑡𝐸𝑗− 𝑡𝐸𝑗−1 𝑀 𝑗=1 𝛿(𝑡−𝑡𝐸𝑗) En la Figura 14 se muestra un ejemplo de una HRV-iif-DR correspondiente al registro 4 de la base de datos utilizada en el presente PFC. Figura 14: En la parte superior se puede observar una sección de 50 segundos de la señal HRV- iif-DR. En la parte inferior de la imagen, se aprecia la señal respiratoria de referencia correspondiente. La señal HRV-iif-DR se ha escalado para permitir una comparación visual. 4.2.2. Señales respiratorias derivadas de la PPG 4.2.2.1. Pre-procesado de la PPG Para eliminar las interferencias, tales como ruido generado durante el registro de la señal PPG, así como la interferencia de red, se ha utilizado un filtro FIR paso bajo con frecuencia de corte 35 Hz y orden 50. La ventaja del filtrado tipo FIR radica en que el desplazamiento o retardo que introduce es fácilmente cuantificable y se produce a todas las frecuencias. Esto se traduce, en el tiempo, a un desplazamiento constante, e igual a la mitad del orden del filtro, en cada una de las muestras de la señal de salida. Para minimizar el efecto de ruido y artefactos, se ha utilizado un detector basado en los parámetros Hjorth que representan una estimación de la frecuencia dominante y la mitad del ancho de banda de la señal. Cuando estos parámetros sobrepasan unos márgenes establecidos empíricamente, se considera que se ha producido un artefacto en (4.3) la señal por no ser demasiado oscilatorio y por tanto esos datos no se tienen en cuenta para la detección de los puntos significados de la señal PPG, es decir, para obtener las diferentes señales respiratorias derivadas de la PPG. Un estudio más detallado de la detección de artefactos se halla en el anexo A. 4.2.2.2. Obtención de la señal respiratoria derivada a partir del filtrado directo sobre la señal PPG En similitud con la señal respiratoria derivada del filtrado directo del ECG, explicada en la sección 4.2.1.3, para obtener la señal respiratoria derivada de la señal PPG, se realiza un filtrado en la banda frecuencial dónde se sabe que la señal PPG lleva información de la respiración, esto es, un filtrado paso banda con una banda de paso entre 0.1 Hz y 0.4 Hz. El filtro utilizado es de tipo Butterworth de orden 3. 4.2.2.3. Obtención de la señal respiratoria derivada a partir de la señal de variabilidad fotopletismográfica de pulso (PPGV) Una vez localizado el instante exacto de ocurrencia de cada onda R del ECG (tEj) mediante lo explicado en la sección 4.2.1.2, la señal PPG se ha incrementado su resolución en tiempo a una frecuencia de muestreo equivalente de 1000 Hz (frecuencia de muestreo de la señal ECG) [37]. Después, se detectó la localización temporal de cada onda de pulso de la PPG (tPj) como el máximo de la señal PPG dentro del intervalo [tEj + 150 ms, tEj+1] (ver Figura 15). A continuación, las detecciones de los pulsos se revisaron manualmente. Figura 15: Esquema representativo de la búsqueda del máximo de la onda de pulso de la señal PPG (en rojo). La amplitud de la señal ECG (en azul) se ha escalado en un factor 2 para obtener comparable visualización. Posteriormente, el efecto de los latidos anormales en la tasa de pulso se corrigió aplicando un método basado en un modelo integral de modulación de la frecuencia de pulso [36]. Finalmente, la señal respiratoria derivada de la variabilidad de la onda de pulso de la PPG (PPGV-DR) se obtuvo usando una interpolación spline cúbicas con una resolución de 4 Hz sobre la función intervalo inversa 𝑑𝐼𝐼𝐹(𝑡) en relación con la fórmula 4.1: 𝑑𝐼𝐼𝐹 𝑃𝑃𝐺(𝑡)=�1 𝑡𝑝𝑗− 𝑡𝑝𝑗−1 𝑀 𝑗=1 𝛿(𝑡−𝑡𝑝𝑗) En la Figura 16 se muestra un ejemplo de la señal PPGV-DR correspondiente al registro 17 de la base de datos utilizada en el presente PFC. Figura 16: En la parte superior se puede observar una sección de 50 segundos de la señal PPGVDR. En la parte inferior de la imagen, se aprecia la señal respiratoria de referencia correspondiente. La señal PPGV-DR ha sido escalada para tener una comparación visual. 4.2.2.4. Obtención de la señal respiratoria derivada a partir de la modulación del pico de la onda de pulso de la PPG Una vez localizado el instante exacto de ocurrencia de cada onda R de la ECG (tEj) e incrementada la resolución en tiempo de la señal PPG a una frecuencia de muestreo equivalente de 1000 Hz, se detectó la localización temporal de cada onda de pulso de la PPG (tPj) como el máximo de la señal PPG dentro del intervalo [tEj + 150 ms, tEj+1], así como la localización del mínimo dentro del intervalo [tEj max_Onda_pulso_PPG]. Así, para obtener la modulación en amplitud de la señal PPG, se calculó la diferencia de la amplitud resultante de la localización de los máximos y mínimos. Finalmente, y previa eliminación de aquellos latidos donde existe artefacto en la PPG, la señal respiratoria derivada a partir de la modulación en amplitud de la señal PPG (PPG(AM)-DR) se obtuvo usando una interpolación mediante splines cúbicas muestreada a una resolución de 4 Hz. En la Figura 17 se muestra un ejemplo de la señal PPG(AM)-DR correspondiente al registro 17 de la base de datos utilizada en el presente PFC. (4.4) 4.2.3. Señal respiratoria derivada de la PTT 4.2.3.1. Obtención de la señal PTT El proceso para obtener la señal PTT es necesario determinar, además de la posición del pico de la onda R de la señal ECG, el instante de llegada de la onda de pulso. La señal PPG se interpoló mediante splines cúbicos para así incrementar la resolución temporal hasta una frecuencia de muestreo equivalente de 1000 Hz. El valor de la señal PTT para cada latido se generó calculando la diferencia temporal entre el pico de la onda R y el instante de llegada de la onda de pulso, calculado en el 50% de la amplitud de la onda de pulso. No se consideran aquellos latidos donde exista artefacto en la señal PPG (ver Figura 18) [31]. Los valores de la PPT fuera del rango [150 ms, 400 ms] se consideraron no válidos al no tener sentido fisiológico. Finalmente, la serie de la PTT fue muestreada a 4 Hz mediante splines cúbicas para obtener un muestreo uniforme de la señal [31]. En la Figura 19 se puede ver una sección de 50 segundos de la señal PPT(PPG)-DR donde podemos apreciar que los picos relativos a la inspiración prácticamente corresponden con los picos relativos a la inspiración de nuestra señal de RES. Figura 18: Se puede observar una sección de 8 segundos de la señal PPG con los puntos característicos marcados en color. Figura 17: En la parte superior se puede observar una sección de 50 segundos de la señal PPG(AM)-DR. Según en la sección 3.4.3, la inspiración tiene lugar en los valles de esta señal. En la parte inferior de la imagen, se aprecia la señal respiratoria de referencia ya filtrada para obtener una mejora visual de los picos (inspiración). Figura 19: En la parte superior se puede observar una sección de 50 segundos de la señal PTT(PPG)-DR correspondiente al registro 14 de nuestra base de datos.. En la parte inferior de la imagen, se aprecia la señal respiratoria de referencia correspondiente. 4.2.4. Señales respiratorias derivadas de la BP 4.2.4.1. Pre-procesado de la BP Para eliminar las interferencias, tales como ruido generado durante el registro de la señal BP, así como la interferencia de red, se ha utilizado un filtro FIR paso bajo con frecuencia de corte 35 Hz y orden 50. La ventaja del filtrado tipo FIR radica en que el desplazamiento o retardo que introduce es fácilmente cuantificable y se produce a todas las frecuencias. Esto se traduce, en el tiempo, a un desplazamiento constante, e igual a la mitad del orden del filtro, en cada una de las muestras de la señal de salida. Al igual que como se explica en la sección 4.2.2.1 y el anexo A, para eliminar los artefactos en la señal BP se ha utilizado un detector basado en los parámetros Hjorth. Además, se ha utilizado un detector semiautomático para eliminar aquellas zonas donde se producen errores debidos a la calibración (que tienen una forma característica de escalón) ocasionada por el hardware utilizado para el registro de la señal BP. Las zonas con artefactos y errores de calibración fueron revisadas también manualmente. 4.2.4.2. Obtención de la señal respiratoria derivada a partir del filtrado directo sobre la señal BP En similitud con la señal respiratoria derivada del filtrado directo de la ECG, explicada en la sección 4.2.1.3, para obtener la señal respiratoria derivada de la señal BP, se realiza un filtrado en la banda frecuencial dónde se sabe que la señal BP lleva información de la respiración, esto es, un filtrado paso banda con frecuencias de corte 0.1 Hz y 0.4 Hz respectivamente [9]. El filtro utilizado es de tipo Butterworth de orden 3. En la Figura 20 podemos ver un ejemplo de la señal respiratoria derivada de la BP (BP-filt-DR) correspondiente al registro 5 de nuestra base de datos. Figura 20: En la parte superior se puede observar una sección de 50 segundos de la señal BP-filt-DR que ha sido escalada para obtener una comparación visual. En la parte inferior de la imagen, se aprecia la señal RES correspondiente filtrada. 4.2.4.3. Obtención de la señal respiratoria derivada a partir de la señal de variabilidad de la presión arterial (BPV) El proceder para la obtención de esta señal DR es similar al explicado en la sección 4.2.2.3, esto es, una vez localizado el instante exacto de ocurrencia de cada onda R de la ECG (tEj) mediante lo explicado en la sección 4.2.1.2, la señal BP se ha incrementado su resolución en tiempo a una frecuencia de muestreo equivalente de 1000 Hz (frecuencia de muestreo de la señal ECG). Después, se detectó la localización temporal de cada onda de pulso de la BP (tBj) como el máximo de la señal BP dentro del intervalo [tEj + 150 ms, tEj+1]. Las detecciones de los pulsos fueron posteriormente revisadas manualmente. A continuación, el efecto de los latidos anormales en la tasa de pulso se corrigió aplicando un método basado en un modelo integral de modulación de la frecuencia de pulso [36]. Finalmente, la señal respiratoria derivada de la variabilidad de la onda de pulso de la BP (BPV-DR) se obtuvo usando una interpolación mediante splines cúbicas con una resolución de 4 Hz sobre la función inversa del intervalo 𝑑𝐼𝐼𝐹(𝑡) en relación con la fórmula 4.1: 𝑑𝐼𝐼𝐹 𝐵𝑃(𝑡)=�1 𝑡𝐵𝑗− 𝑡𝐵𝑗−1 𝑀 𝑗=1 𝛿(𝑡−𝑡𝐵𝑗) En la Figura 21 se muestra un ejemplo de la señal BPV-DR correspondiente al registro 17 de la base de datos utilizada en el presente PFC. (4.5) Figura 21: En la parte superior se puede observar una sección de 50 segundos de la señal BP- filt-DR que ha sido escalada para obtener una comparación visual. En la parte inferior de la imagen, se aprecia la señal RES correspondiente. 4.2.4.4. Obtención de la señal respiratoria derivada a partir de la modulación del pico de la onda de pulso de la BP Una vez localizado el instante exacto de ocurrencia de cada onda R del ECG (tEj) mediante lo explicado en la sección 4.2.1.2, la señal BP se ha incrementado su resolución en tiempo a una frecuencia de muestreo equivalente de 1000 Hz (frecuencia de muestreo de la señal ECG). Después, se detectó la localización temporal de cada onda de pulso de la BP (tBj) como el máximo de la señal BP dentro del intervalo [tEj + 150 ms, tEj+1]. Posteriormente se detectó la localización temporal del mínimo de cada onda de pulso de la señal BP dentro del intervalo [tEj max_Onda_pulso_BP]. La diferencia de la amplitud entre el máximo de la onda de pulso y el mínimo forma la modulación en amplitud de la señal BP. Finalmente, y previa eliminación de aquellos latidos donde existe artefacto en la PPG, la señal respiratoria derivada a partir de la modulación en amplitud de la señal PPG (BP(AM)-DR) se obtuvo usando una interpolación mediante splines cúbicas muestreada a una resolución de 4 Hz. En la Figura 22 se muestra un ejemplo de la señal BP(AM)-DR correspondiente al registro 17 de la base de datos utilizada en el presente PFC. Figura 22: En la parte superior se puede observar una sección de 50 segundos de la señal BP-filt- DR que ha sido escalada para obtener una comparación visual. Según en la sección 3.4.3, la inspiración tiene lugar en los valles de esta señal. En la parte inferior de la imagen, se aprecia la señal respiratoria de referencia ya filtrada para obtener una mejora visual de los picos (inspiración). 4.2.5. Procesado posterior a la obtención de las señales DR Una vez obtenidas las señales respiratorias, todas éstas, a excepción de las obtenidas directamente del filtrado directo de la señal ECG, PPG y BP, han sido filtradas con un filtro FIR paso banda de orden 390 en las bandas frecuenciales de [0.10 0.40] Hz para limpiar las señales DR de cualquier ruido que puede afectar a estas señales no-invasivas (explicado en el capítulo 3) fuera de esa banda frecuencial y para obtener una mejor estimación en la detección de la respiración y la frecuencia respiratoria. Como prueba a parte, se realizó un filtrado FIR paso banda con frecuencias de corte [0.07 0.25] Hz de orden 390 para aquellos registros cuyas frecuencias respiratorias medias eran inferiores a la banda de HF. 4.3. Frecuencia respiratoria 4.3.1. Algoritmo de detección de los máximos y mínimos de la DR Una vez realizados los diferentes métodos para la obtención de las señales DR, es necesario detectar los máximos y mínimos, dependiendo del método empleado, para una evaluación posterior del número de respiraciones detectadas respecto la señal RES, así como también de la frecuencia respiratoria instantánea del sujeto. El algoritmo empleado se basa en la derivada de la señal puesto que toma el valor de 0 en los máximos y mínimos locales de una función. Por lo tanto, se buscará los cruces por 0 de la derivada y si ese punto es decreciente (pendiente negativa) corresponderá a un máximo o por el contrario, si es creciente (pendiente positiva), corresponderá a un mínimo. Además, se ha empleado umbrales de amplitud en el propio algoritmo para descartar de la detección aquellos picos o valles (dependiendo de donde se refleje la inspiración) espúreos, muchos de los cuales son debidos al hecho de que la señal original contiene un número de componentes en el Figura 29: La imagen superior corresponde a la evolución frecuencial en cada instante temporal de la señal PPGV-DR referente al registro 3. En la imagen inferior podemos ver trazada la frecuencia de la banda HF (verde) y LF (rojo). La frecuencia respiratoria media es de 0.151 Hz, pero se puede observar por ejemplo, que del segundo 220 al segundo 300, la respiración está afectada por componentes de LF. 5.2. Resultados de la estimación de TP, FP, FN, Se y +P 5.2.1. Resultados de los métodos derivados de la señal ECG Los resultados mostrados en las tablas están en función de TP, FP, FN, Se y +P, que ya fueron explicados en la sección 4.4.3. Los valores de Se y +P en color rosa, corresponden al cálculo sobre el número total de TP, FP y FN, mientras que los mostrados en color verde, están estimados como el promedio de los valores de Se y +P de cada uno de los sujetos de nuestra base de datos. De aquí en adelante, si no se dice otra cosa, utilizaremos los valores primeros. En las Tablas 2 y 3 se muestran los resultados de evaluación de los métodos de obtención de la señal DR a partir de la ECG sobre los 17 registros que componen nuestra base de datos. En la primera de ellas, los datos han sido obtenidos aplicando un filtrado con banda de paso entre 0.10 Hz y 0.40 Hz, mientras que en la segunda, se ha utilizado un filtrado con banda de paso entre 0.07 Hz y 0.25 Hz, dado que los resultados obtenidos con el anterior filtrado, se obtuvo unos valores de Se y +P no esperados, viéndose así reducidas las prestaciones de los métodos propuestos. Como se puede observar en la tabla 2, los mejores resultados en función de la Se y +P son los métodos RS-DR y HRV-iif-DR. Sin embargo, con un filtrado más aproximado en la banda de frecuencias de la respiración de los sujetos 3, 8, 10, 12, 15 y 16 obtenemos unas mejoras en torno al 2% para valores de Se y del 1% para valores de +P. ECG-filt-DR R-DR RS-DR HRV-iif-DR TP totales 1554 2161 2209 2141 FP totales 1962 1029 928 867 FN totales 1635 1045 997 1055 Se (x100%) 0,4873 0,6740 0,6890 0,6699 +P (x100%) 0,4420 0,6774 0,7042 0,7118 Se Promedio (x100%) 0,4390 0,6394 0,6588 0,6411 +P Promedio (x100%) 0,4124 0,6420 0,6724 0,6746 Tabla 2: Comparación de los métodos de detección de la respiración a partir de la señal ECG. ECG-filt-DR R-DR RS-DR HRV-iif-DR TP totales 1562 2154 2178 2121 FP totales 2145 994 902 800 FN totales 1514 938 916 973 Se (x100%) 0,5078 0,6966 0,7039 0,6855 +P (x100%) 0,4214 0,6842 0,7071 0,7261 Se Promedio (x100%) 0,4528 0,6579 0,6654 0,6497 +P Promedio (x100%) 0,3992 0,6452 0,6670 0,6835 Tabla 3: Comparación de los métodos de detección de la respiración a partir de la señal ECG. Las señales DR de los registros 3, 8, 10, 12, 15 y 16 han sido filtradas con filtrado FIR paso banda de 0.07 Hz a 0.25 Hz. 5.2.2. Resultados de los métodos derivados de la señal PPG En las Tablas 4 y 5 se muestran los resultados de evaluación de los métodos de obtención de la señal DR a partir de la señal PPG sobre los 17 registros que componen nuestra base de datos. Al igual que con los métodos derivados de la señal ECG, en la primera de ellas, se ha utilizado un filtrado con banda de paso entre 0.10 Hz y 0.40 Hz, mientras que en la segunda, se ha utilizado un filtrado entre 0.07 Hz y 0.25 Hz por las razones antes expresadas. En la Tabla 3 se puede observar que en los métodos PPGV-DR y PTT(PPG)-DR se obtienen los mejores resultados en función del valor de Se y +P, sin embargo, se puede observar que un filtrado más aproximado en la banda de frecuencias de la respiración de los sujetos 3, 8, 10, 12, 15 y 16 obtenemos unas mejoras alrededor del 1,5% para valores de Se y de +P. PPG-filt-DR PPGV-DR PPG(AM)-DR PTT(PPG)-DR TP totales 1504 2312 2064 2398 FP totales 1776 722 964 716 FN totales 1692 874 1218 760 Se (x100%) 0,4706 0,7257 0,6289 0,7593 +P (x100%) 0,4585 0,7620 0,6816 0,7701 Se Promedio (x100%) 0,4515 0,6915 0,6049 0,7197 +P Promedio (x100%) 0,4392 0,7213 0,6520 0,7288 Tabla 4: Comparación de los métodos de detección de la respiración a partir de la señal PPG. Todas las señales DR de todos los registros fueron filtradas con filtrado FIR paso banda de 0.10 Hz a 0.40 Hz. PPG-filt-DR PPGV-DR PPG(AM)-DR PTT(PPG)-DR TP totales 1471 2292 1962 2388 FP totales 1738 684 956 612 FN totales 1606 800 1132 700 Se (x100%) 0,4781 0,7413 0,6341 0,7733 +P (x100%) 0,4584 0,7702 0,6724 0,7960 Se Promedio (x100%) 0,4621 0,6995 0,5970 0,7285 +P Promedio (x100%) 0,4398 0,7236 0,6289 0,7470 Tabla 5: Comparación de los métodos de detección de la respiración a partir de la señal PPG. Las señales DR de los registros 3, 8, 10, 12, 15 y 16 han sido filtradas con filtrado FIR paso banda de 0.07 Hz a 0.25 Hz. 5.2.3. Resultados de los métodos derivados de la señal BP En las Tablas 6 y 7 se muestran los resultados de evaluación de los métodos de obtención de la señal DR a partir de la señal BP sobre los 17 registros que componen nuestra base de datos. Al igual que con los métodos derivados de la señal ECG y PPG, en la primera de ellas, se ha utilizado un filtrado con banda de paso entre 0.10 Hz y 0.40 Hz, mientras que en la segunda, se ha utilizado un filtrado entre 0.07 Hz y 0.25 Hz por las razones ya dichas. En la Tabla 6 se puede observar que con el método BPV-DR obtenemos los mejores resultados en función de la Se y +P, sin embargo, en la Tabla 7, con un filtrado más aproximado en la banda de frecuencias de la respiración de los sujetos 3, 8, 10, 12, 15 y 16 obtenemos unas mejores en torno al 2% para valores de Se. BP-filt-DR BPV-DR BP(AM)-DR TP totales 1537 2279 2190 FP totales 1389 727 911 FN totales 1671 898 1093 Se (x100%) 0,4791 0,7173 0,6671 +P (x100%) 0,5253 0,7582 0,7062 Se Promedio (x100%) 0,4632 0,6816 0,6267 +P Promedio (x100%) 0,5010 0,7148 0,6633 Tabla 6: Comparación de los métodos de detección de la respiración a partir de la señal BP. Todas las señales DR de todos los registros fueron filtradas con filtrado FIR paso banda de 0.10 Hz a 0.40 Hz. BP-filt-DR BPV-DR BP(AM)-DR TP totales 1473 2257 2096 FP totales 1352 714 872 FN totales 1605 826 998 Se (x100%) 0,4786 0,7321 0,6774 +P (x100%) 0,5214 0,7597 0,7062 Se Promedio (x100%) 0,4534 0,6883 0,6223 +P Promedio (x100%) 0,4869 0,7121 0,6486 Tabla 7: Comparación de los métodos de detección de la respiración a partir de la señal BP. Las señales DR de los registros 3, 8, 10, 12, 15 y 16 han sido filtradas con filtrado FIR paso banda de 0.07 Hz a 0.25 Hz. 5.2.4. Resultados sin los registros que limitan las prestaciones de nuestros métodos Puesto que los registros 3, 8, 10, 12, 15 y 16 están limitando, como se ha venido diciendo en las secciones anteriores, los resultados obtenidos en términos de Se y +P (en el Anexo D se pueden ver los resultados), se ha procedido a evaluar los métodos para la obtención de la señal DR sin tener en cuenta los TP, FP y FN de aquellos, ya que el filtrado de estas señales, con frecuencia respiratoria inferior al límite de HF, nos da una estimación de la respiración deficiente, como se puede ver en las tablas 3, 5 y 7 y, aplicando un filtrado más aproximado en las bandas frecuenciales de las señales DR (en función de los mapas tiempo-frecuencia) tampoco conseguimos mejoras sustanciales. Así pues, como era de esperar, se puede observar en la Tabla 8 que las mejoras son apreciables, siendo el mejor método derivado de la señal ECG de detección la respiración, el correspondiente a la señal HRV-iif-DR con valores de Se y +P de 74,4% y 80% respectivamente, aumentando un 7% y 8% respecto al análisis con todos los sujetos. Además, para el método RS-DR se obtienen también mejoras del 8% tanto para Se y +P. En la Tabla 9 los mejores resultados se obtienen para el método PPGV-DR, con valores de Se y +P del 80,93% y 84,61% respectivamente; y para el método PTT(PPG)-DR con valores de Se y +P del 84,84% y 87,83% respectivamente. En comparación con la evaluación de todos los sujetos, para la señal PPGV-DR se obtiene una mejora en torno al 8% tanto para el valor de Se y +P; y para la señal PTT(PPG)-DR se mejora en torno al 10% tanto para Se como para +P. En la Tabla 10 el mejor resultado se obtiene para el método BPV-DR, con valores de Se y +P del 80,23% y 83,79% respectivamente. En comparación con la evaluación de todos los sujetos, se obtiene una mejora en torno al 8% tanto para el valor de Se y +P. ECG-filt-DR R-DR RS-DR HRV-iif-DR TP totales 1386 1827 1854 1796 FP totales 1339 584 520 449 FN totales 1011 587 560 618 Se (x100%) 0,5782 0,7568 0,7680 0,7440 +P (x100%) 0,5086 0,7578 0,7810 0,8000 Se Promedio (x100%) 0,5613 0,7566 0,7730 0,7500 +P Promedio (x100%) 0,5201 0,7568 0,7849 0,7990 Tabla 8: Comparación de los métodos de detección de la respiración a partir de la señal ECG. En este caso, se ha eliminado aquellos registros con frecuencias respiratorias medias por debajo de la banda HF. Todas las señales DR de todos los registros fueron filtradas con filtrado FIR paso banda de 0.10 Hz a 0.40 Hz. PPG-filt-DR PPGV-DR PPG(AM)-DR PTT(PPG)-DR TP totales 1213 1952 1694 2043 FP totales 1200 355 560 283 FN totales 1192 460 720 365 Se (x100%) 0,5044 0,8093 0,7017 0,8484 +P (x100%) 0,5027 0,8461 0,7516 0,8783 Se Promedio (x100%) 0,4980 0,8163 0,7094 0,8533 +P Promedio (x100%) 0,4976 0,8489 0,7521 0,8799 Tabla 9: Comparación de los métodos de detección de la respiración a partir de la señal PPG. En este caso, se ha eliminado aquellos registros con frecuencias respiratorias medias por debajo de la banda HF. Todas las señales DR de todos los registros fueron filtradas con filtrado FIR paso banda de 0.10 Hz a 0.40 Hz. BP-filt-DR BPV-DR BP(AM)-DR TP totales 1258 1928 1828 FP totales 929 373 478 FN totales 1158 475 586 Se (x100%) 0,5207 0,8023 0,7572 +P (x100%) 0,5752 0,8379 0,7927 Se Promedio (x100%) 0,5238 0,8068 0,7493 +P Promedio (x100%) 0,5717 0,8383 0,7837 Tabla 10: Comparación de los métodos de detección de la respiración a partir de la señal BP. En este caso, se ha eliminado aquellos registros con frecuencias respiratorias medias por debajo de la banda HF. Todas las señales DR de todos los registros fueron filtradas con filtrado FIR paso banda de 0.10 Hz a 0.40 Hz. En general, los peores resultados se obtienen para los métodos derivados del filtrado directo de las señales ECG, PPG y BP con valores de Se y +P en torno al 50%. Sin embargo estos valores van a estar también condicionados por la ventana de 1 segundo de duración utilizada, puesto que si esta ventana se aumenta a 2 segundos, en algunos registros obtenemos valores de Se y +P en torno al 82%. Por el contrario, el mejor resultado para la estimación de la respiración resulta ser el método PTT(PPG)-DR con valores de Se y +P del 84,84% y 87,83% respectivamente. Los resultados obtenidos con el método PPGV-DR son comparables con los obtenidos con el método BPV-DR, sin embargo, el método HRV-iif-DR que se obtiene siguiendo un método similar a los anteriores, nos da unos valores de Se y +P en torno a un 4% inferiores. El mejor método basado en la modulación de la amplitud corresponde al BP(AM)-DR con valores de Se y +P del 75,72 % y 79,27 % respectivamente. El total de respiraciones detectadas de todas las señales RES de nuestra base de datos es 3206, y sin tener en cuenta los registros 3, 8, 10, 12, 15 y 16, el número de respiraciones detectadas corresponde a 2414. 5.3. Resultados del Error Absoluto y Relativo cometido en la estimación de la Respiración En las Figuras 30, 31 y 32 se muestran las curvas del error relativo cometido en la estimación de la respiración de los métodos basados en la señal ECG, PPG y BP respectivamente. Los peores resultados, en función de la frecuencia respiratoria, se obtienen para tasas respiratorias entre 8-10 respiraciones/minuto (R/min) que corresponden básicamente a los registros 3, 8, 10, 12, 15 y 16, es decir, aquellos registros con frecuencias respiratorias inferiores al límite de HF. En general, hasta una tasa de 14-16 respiraciones/minuto, conforme aumenta la tasa respiratoria, el error relativo cometido desciende, obteniéndose el valor mínimo para una tasa respiratoria de 12-14 respiraciones/minuto, para luego volver a aumentar para tasas superiores. No sucede así para la señal ECG-filt-DR, y conforme aumenta la tasa respiratoria, el error relativo desciende, situándose en torno al 7 % para tasas respiratorias entre 18-20 R/min. Figura 30: Comparación de los métodos de obtención de la señal DR a partir de la ECG Figura 31: Comparación de los métodos de obtención de la señal DR a partir de la PPG 0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 120,00 140,00 8- 10 R/min 10-12 R/min 12-14 R/min 14-16 R/min16-18 R/min18-20 R/min Error Relativo (%) Error Relativo referente a los métodos derivados de la señal ECG R-DR RS-DR HRV-iif ECG-filt-DR 0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00 8- 10 R/min 10-12 R/min 12-14 R/min 14-16 R/min16-18 R/min18-20 R/min Error Relativo (%) Error Relativo referente a los métodos derivados de la señal PPG PPGV-DR PPG(AM)-DR PPG-filt-DR PTT(PPG)-DR Figura 32: Comparación de los métodos de obtención de la señal DR a partir de la BP Las Figuras 33, 34 y 35 muestran la información sobre la existencia de valores atípicos y la simetría relativa a las tasas respiratorias obtenidas de los métodos PPGV-DR, BPV-DR y PTT(PPG)-DR respectivamente, utilizando para ello los valores mínimos y máximos, los cuartiles Q1 y Q3 y la mediana de nuestra distribución de datos. En las tres figura se puede observar que para tasas respiratorias entre 8-10 respiraciones/minuto (registros 3, 8, 10, 12, 15 y 16) la mediana del error relativo esta en torno al 23% llegando a valores incluso cercanos al 45% (Figura 34), que corresponde a frecuencias respiratorias comprendidas entre 0.133 Hz y 0.166 Hz (8 y 10 Respiraciones/minuto respectivamente) cometiéndose un error considerable y no deseado en la detección de la respiración del sujeto. Esto puede ser debido, en relación con los métodos derivados de la variabilidad del ritmo cardíaco, a que la modulación simpática, no síncrona con la respiración, existente en la banda de LF se solape con la modulación parasimpática. En relación con los métodos derivados de la señal PPG, como se comentaba en la sección 3.4.2, ésta es posible que presente, en el rango 0.07 a 0.16 Hz, componentes de baja frecuencia relativos a la vasomotricidad causados por la contracción y relajación espontánea de pequeñas arterias, arteriolas y vénulas. Como se ha visto en las Figuras anteriores, el error relativo, en general, decrece para tasas comprendidas entre 10-16 Respiraciones/minuto (0.166 – 0.233 Hz respectivamente), aumentando para tasas entre 16-20 Respiraciones/minuto (0.166 – 0.333 Hz respectivamente). La Tablas D.15b y D.15 del Anexo D hacen referencia a los métodos de obtención de la señal DR del registro 15 de nuestra base de datos para un filtrado en la banda de paso de 0.10 a 0.40 Hz y un filtrado entre 0.07 y 0.25 Hz respectivamente. Para el primer filtrado, la frecuencia respiratoria media es de 0.152 Hz, superior a la frecuencia obtenida haciendo un análisis del mapa tiempo-frecuencia de la señal RES (Figura C.4, Anexo C), que es de 0.130 Hz, por lo tanto, ya estamos cometiendo error en la estimación de la frecuencia respiratoria, además de que existirá un error relativo alto para una tasa respiratoria que no se corresponda con la que realmente es. En general, para todos los registros nombrados en el párrafo segundo de esta sección sucede lo mismo. 0,00 5,00 10,00 15,00 20,00 25,00 30,00 35,00 8- 10 R/min 10-12 R/min 12-14 R/min 14-16 R/min16-18 R/min18-20 R/min Error Relativo (%) Error Relativo referente a los métodos derivados de la señal BP BPV-DR BP(AM)-DR BP-filt-DR Figura 33: Error relativo cometido en la detección de la señal RES según determinadas tasas respiratorias basándonos en la función Box Plot sobre la señal PPGV-DR Figura 34: Error relativo cometido en la detección de la señal RES según determinadas tasas respiratorias basándonos en la función Box Plot sobre la señal BPV-DR Figura 35: Error relativo cometido en la detección de la señal RES según determinadas tasas respiratorias basándonos en la función Box Plot sobre la señal PTT(PPG)-DR 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 Error Relativo (%) 8-10 10-12 12-14 14-16 16-18 18-20 PPGV-DR Tasa respiratoria (Respiraciones/minuto) 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Error Relativo (%) 8-10 10-12 12-14 14-16 16-18 18-20 BPV-DR Tasa respiratoria (Respiraciones/minuto) 0 5 10 15 20 25 30 35 Error Relativo (%) 8-10 10-12 12-14 14-16 16-18 18-20 PTT(PPG)-DR Tasa respiratoria (Respiraciones/minuto) 6. DISCUSIÓN Y CONCLUSIÓN En este capítulo se pretende plantear una serie de discusiones, así como también, extraer conclusiones de los diferentes métodos para la detección automática de la respiración sobre 3 señales: la señal ECG, PPG y la señal BP. Los métodos seguidos para la obtención de las señales DR están encaminados de manera que el procedimiento de evaluación sea objetivo y nos dé un método que se pueda aplicar en la rutina clínica. A modo de comparación con los resultados obtenidos en [9], en el presente PFC se utiliza una ventana temporal de duración un segundo, mientras que ellos utilizan una ventana de 2 segundos para los registros de una base de datos y otra de 3 segundos para los registros de la otra. Es evidente, por lo tanto, que se está exigiendo una mayor precisión a la hora de detectar respiraciones en nuestro análisis. Así pues, para el método HRV-iif-DR, en el presente PFC, se obtiene unos valores de Se y +P del 74 % y 80 % respectivamente, mientras que en [9] obtienen unos valores del 82 % y 85%. Sin embargo, si se usa una ventana de 2 segundos, obtenemos valores de 92 y 95 %, alrededor del 10% de mejora en Se y +P. Para el método BPV-DR, se obtienen porcentajes del 80,2 y 83,8 % para valores de Se y +P y del 93 y 96% para una ventana de 2 segundos, mientras que en [9] son del 86 y 88% para ventana de 2 segundos. Por tanto, se puede concluir que los resultados (para los métodos coincidentes) utilizando una ventana de 1 segundo de duración son comparables con los obtenidos en [9] y sustancialmente mejores utilizando una ventana de igual duración. De los resultados obtenidos en la sección 5.2, los métodos que mejor detectan la respiración en términos de Se y +P, son los que hacen referencia a las señales PPGV-DR, BPV-DR y PTT(PPG)-DR, siendo este último método el que mejor resultados presenta. Para este método, como se explicaba en la sección 4.2.3 es necesario el procesado sobre dos señales no invasivas, la señal ECG y PPG, por lo que, aunque obtengamos los valores más altos de Se y +P, cabría plantearse el uso de las señales PPGV-DR o BPV-DR ya que solo estaríamos errando alrededor de un 3% y solo sería necesario adquirir una señal. Entre estas dos, teóricamente la que mejores resultados en cuanto a Se y +P debería haber sido el método BPV-DR puesto que la señal BP es intra-arterial, mientras que la señal PPG es una medida no-invasiva e indirecta del fluido sanguíneo. La señal PPG es propensa a tener más artefactos y también a ser menos sensible, a veces, a los cambios ligeros en la presión arterial sistólica debido a la respiración que la señal BP invasiva [9]. Los resultados obtenidos no reflejan esto último, ya que los valores de Se y +P son ligeramente superiores en la señal PPGV-DR debido a que la señal BP presentaba errores de origen fisiológico para el registro de valores de mmHg., influyendo en la detección de 1 o 2 respiraciones (picos) en los métodos derivados de la señal BP. Por otro lado, en la sección 5.1 se comentó que existían registros con frecuencias respiratorias por debajo de la banda de HF, influidos, así pues, por la modulación simpática para los métodos relativos a la variabilidad de los ritmos cardíacos o influidos por componentes vasomotrices (métodos derivados de la señal PPG y BP), causados por la contracción y relajación espontánea de pequeñas arterias, arteriolas y vénulas. Dicho esto, y en base a los resultados obtenidos en la sección 5.2, el filtrado FIR de orden 390 paso banda con frecuencias de paso de 0.10 a 0.40 Hz no es óptimo para evitar el solapamiento de esta modulación no síncrona a la respiración o para eliminar los componentes vasomotrices, por lo que no será recomendable el uso de estos métodos para detectar la respiración cuando la frecuencia respiratoria sea muy baja. Como se puede observar en el Anexo D, los resultados obtenidos en función de TP, FP, FN para los métodos derivados del filtrado directo de la señal PPG y BP, solo funcionan bien para frecuencias respiratorias instantáneas medias entre 0.17 y 0.23 Hz (10-14 R/min respectivamente), no siendo así para frecuencias fuera de ese rango. En relación con la señal DR relativa al filtrado directo de la señal ECG solo funciona bien para frecuencias respiratorias en torno a 0.30 Hz. Así pues, un filtrado butterworth paso banda no sería lo ideal para la obtención de la señal DR a partir de estas tres señales. Además, puesto que este tipo de filtro utiliza una banda de frecuencias fija, es posible que en este rango, estas tres señales contengan otros componentes frecuenciales que haga mucho más difícil la detección de la respiración por la aparición de otros picos en la señal DR resultante. También se utilizó un filtrado FIR paso banda y los resultados fueron muy similares. Es discutible, también, la utilización de umbrales de amplitud descritos en la sección 4.3.1 como forma de descartar de la detección, aquellos picos o valles (dependiendo de donde se refleje la inspiración) espúreos, debidos en parte a que la banda frecuencial donde realizamos el filtrado contiene componentes respiratorios inducidos. La magnitud de estos componentes muestra cambios variables intra e inter pacientes impredecibles a tiempo debido a los movimientos del paciente, al movimiento del sensor y a la tasa y profundidad respiratoria [38], [39], [40]. Dicho esto, se puede concluir, a modo a modo de resumen, que los puntos importantes del presente PFC son: a) Limitación de los métodos propuestos de obtención de la señal DR para bajas frecuencias respiratorias. b) Aunque siempre se puede mejorar las prestaciones, los resultados obtenidos en este FPC son comparables e incluso mejores a los obtenidos en otros trabajos [9]. c) Los mejores métodos de detección de la respiración y seguimiento de la frecuencia respiratoria son: PTT(PPG)-DR, PPGV-DR y BPV-DR Finalmente, además de las conclusiones y discusiones anteriores, como resultado del proyecto se ha realizado un conjunto de programas y algoritmos que pueden ser reutilizados o modificados fácilmente para la continuación del trabajo propuesto como líneas futuras de trabajo, consiguiéndose establecer objetivos y reproductivos métodos de evaluación para los métodos de obtención de información en la detección de la respiración de manera que se pueda continuar con el trabajo ya realizado.