Cardiovascular Performance Assessment for p-Health Applications

Abstract

As doenças cardiovasculares (CVDs) são atualmente a principal causa de morte no mundo e são responsáveis por mais de 7 milhões de mortes todos os anos. A mortalidade decorrente das CVDs tem vindo aumentar, principalmente devido ao crescimento da população nos países de baixo e médio rendimento, que alojam cerca de 85% da população mundial. Nos países de elevado rendimento, o acesso a melhores tecnologias de diagnostico e melhores terapêuticas, bem como estilos de vida mais saudáveis, inverteram esta tendência e a mortalidade resultante das CVDs está a decrescer. Este facto, aliado ao aumento da esperança média de vida das populações, leva a que as pessoas sejam afectadas ou morram devido a CVDs em idades mais avançadas, contribuindo para o aumento dos gastos com a saúde em todo o mundo. Uma condição que contribui largamente para este problema é a síncope, que têm um impacto económico equivalente a doenças como a asma, HIV e doença pulmonar obstrutiva crónica. Mais conhecida como “desmaio”, a síncope está associada a uma frequência elevada de quedas e de hospitalizações, e é responsável por uma menor a qualidade de vida, especialmente em populações mais idosas. Para enfrentar os encargos socioeconómicos derivados das CVDs, o paradigma da saúde tem vindo a mudar de reativo e centralizado nos hospitais para preventivo e centrado em cada individuo, com um foco especial no diagnostico precoce e em melhores estratégias de prevenção e gestão das CVDs. Assim, o desenvolvimento de novas metodologias para monitorização da função cardiovascular, capazes de serem aplicadas em sistemas de baixo custo, não invasivos e portáteis, são essenciais para a prevenção e controlo desta crescente epidemia que são as CVDs. Apesar dos recentes avanços tecnológicos, as técnicas padrão atuais para a avaliação da função cardiovascular, como a ressonância magnética cardíaca e ecocardiografia, ainda apresentam várias limitações no que diz respeito à sua aplicação em ambientes de saúde personalizada. Assim, a utilização de modalidades amplamente disponíveis e de baixo custo, como o eletrocardiograma e o fotopletismograma, para a avaliação não-invasiva, contínua e de longo prazo da função cardiovascular pode ser a chave para melhores estratégias de prevenção e gestão de doenças cardiovasculares. Mais concretamente, a extração de parâmetros cardiovasculares a partir destas modalidades pode ser crucial na predição de síncopes e prevenção de quedas. A principal contribuição da presente tese consiste no desenvolvimento de novos algoritmos para a avaliação continua, não invasiva e robusta da função cardiovascular, com base na análise do eletrocardiograma e do fotopletismograma. Visto que o fotopletismograma é facilmente afectado por ruído e artefactos de movimento, o que representa um obstáculo para a extração de parâmetros cardiovasculares, é fundamental detectar quais as secções do fotopletismograma passiveis de serem posteriormente analisadas. Assim, propomos um novo método para detecção de artefactos de movimento baseado na extração e análise de características do domínio temporal e de período. Consequentemente, propomos um novo algoritmo para a estimação do tempo de ejecção do ventrículo esquerdo, o qual está associado com a função cardíaca, bem como outros parâmetros relacionados com alterações de pressão sanguínea e de tónus vascular. Finalmente, propomos um novo algoritmo para a predição de síncopes (mais especificamente, síncope neuromediada) baseada na avaliação dos parâmetros previamente extraídos. Os métodos propostos foram validados em três bases de dados, coligidas no Departamento de Engenharia Informática da Universidade de Coimbra, no Centro Hospitalar da Universidade de Coimbra e no departamento de Eletrofisiologia do Centro Universitário do Coração, Hospital Universitário de Eppendorf, Hamburgo, Alemanha.

Cardiovascular diseases (CVDs) are currently the leading cause of death in the world and are responsible for over 17 million deaths per year. The mortality of CVDs is increasing, mainly driven by the increase of the population in low and middle income countries, which house about 85% of the world’s population. In high-income countries, the access to better diagnostic and therapeutic technologies, as well as healthier life stiles, reverses this tendency and CVD mortality is decreasing. In combination with the increase in the populations’ life expectancy, people are affected or die as a result of CVD at older ages, contributing to the rise in the health care expenditures all over the world. A condition largely contributing to this matter is syncope, which has an economic impact equivalent to conditions such as asthma, HIV, and chronic obstructive pulmonary disease. More commonly known as fainting, syncope is associated with high rate of falls and hospitalization and is responsible for reducing lifestyle quality, especially in the elderly. To face this socioeconomic burden caused by CVDs, the health care paradigm is shifting from a reactive hospital-centered to a preventive individual-centered care, with special emphasis in earlier diagnosis and better prevention and management strategies. Therefore, the development of new methodologies for monitoring the cardiovascular function, capable of being applied in low-cost, non-invasive and portable systems, are essential to prevent and control the evolving epidemic of CVDs. Despite the recent technological advances, the current standard techniques for the assessment of cardiovascular function, such as the cardiac magnetic resonance and echocardiography, still exhibit several limitations in what concerns to their application in personal health environments. Therefore, the use of widely available and cost-effective modalities such as the electrocardiogram and photoplethysmogram, for the non-invasive, continuous and long-term assessment of the cardiovascular function may be the key to provide a better prevention and management strategies of CVDs. More specifically, the extraction of cardiovascular parameters from these modalities may be crucial in the prediction of syncope events and prevention of falls. The key contribution of the present thesis is the development of new algorithms for the continuous, non-invasive and robust assessment of cardiovascular function, based on the analysis of the electrocardiogram and photoplethysmogram. Since the photoplethysmogram is easily influenced by noise and motion artifacts, which can be a serious obstacle in the extraction of cardiovascular parameters, it is essential to detect which sections of the photoplethysmogram are liable for further analysis. Therefore, we propose a new method for the detection of motion artifacts, based on the extraction and analysis of time and period domain features. Consequently, we propose a new algorithm for the assessment of the left ventricular ejection time, which is associated with the cardiac function, among other parameters related with blood pressure and vascular tones changes. Finally, we propose a new algorithm for the prediction of syncope events (more specifically, neurally mediated syncope), based on the evaluation of changes in the previously extracted cardiovascular parameters. The proposed methods were validated in three databases collected in the Department of Informatics Engineering of the University of Coimbra, in the Hospital Center of University of Coimbra and in the Department of Electrophysiology of the University Heart Center, University Hospital Eppendorf, Hamburg, Germany.