ECG-derived respiration in atrial fibrillation

In past years, the demand for an indirect extraction of respiration and the interest in a joint study of respiratory and cardiac systems represented the driving forces for the development of Electrocardiogram Derived Respiration (EDR) algorithms. The main advantage of them consists in deriving a surrogate respiratory signal by only exploiting the normal electrocardiogram (ECG) equipment, without requiring the commonly used devices to record respiration, which are generally cumbersome and expensive, besides to possibly interfere with natural breathing. However, the validity of EDR methods has been mainly demonstrated on healthy subjects and in certain clinical applications. This master thesis aims to verify the feasibility of extracting the respiratory rate from ECG during Atrial Fibrillation (AF), which represents the most common arrhythmia in the developed world. Since the abnormal heart rhythm in AF does not lend itself to be used for deriving respiration, four EDR methods exploiting respiration-induced variations of beat-to-beat morphology are selected and implemented. ECG recordings of patients in AF exhibit small fluctuations of the baseline, called f-waves, so a study on the improvement of the methods’ performances is carried out by implementing and selectively performing an algorithm for subtraction of these waves from QRS complex. The reliability of applying EDR methods in AF and the use of a f-waves cancellation technique are tested on a dataset containing two non-orthogonal leads ECG and a simultaneous belt respiratory signal. The dataset consists of signals acquired from 49 patients in rest phase and of a subgroup of 22 patients during a passive orthostatic stimulus, at the Cardiology department of San Paolo Hospital in Milan. The methods’ assessment is based on the comparison of the respiratory rate estimates from EDR signal and reference signal in terms of mean absolute and relative intrasubject error, percentage of the measuring time and RMS error. Besides to the methods evaluation, the intention is also to prove the possibility of using the EDR methods to assess the differences of respiratory rate between rest phase and after head-up tilt test. From the comparison of the results, it turned out that the methods extracting the respiratory information independently from the two leads outperformed the other ones, which derive one rotation angle series by combining the information from both leads. The method based on QRS slopes and R waves angles estimated more accurately the respiratory frequency, achieving a mean intrasubject error μ=0.0227±0.0217 (8.45% ± 8.83 %) in rest phase and μ=0.0330 ± 0.0294 (11.44% ± 11.84 %) in tilt phase without performing the f-waves removal algorithm. In general, all the tested methods achieved estimation errors higher with respect to previous studies on healthy subjects, but still comparable as order of magnitude. The results do not point out any improvement in the performances of the methods after removing the f-waves from the QRS complex both in rest and tilt phase. This does not ensure that different results may be observed by applying another technique, since the method applied in this thesis suffers of sensitivity to noise that should be further investigated. The clinical study on the results in rest and tilt phase ascertains a significant increase of the respiratory rate in response to postural changes. This means that EDR methods can be used to extract information about respiration with a clinical relevance, even in conditions of abrupt cardiovascular changes in patients with atrial fibrillation.

La necessità di estrarre indirettamente il segnale respiratorio e l’interesse per uno studio congiunto tra i sistemi respiratorio e cardiaco hanno portato negli anni allo sviluppo di algoritmi per la derivazione della respirazione da elettrocardiogramma (ECG), nota con l’acronimo inglese EDR (ECG Derived Respiration). Il loro vantaggio principale consiste nell’ottenere un segnale respiratorio surrogato sfruttando solamente la comune apparecchiatura elettrocardiografica, senza richiedere ulteriori strumentazioni che spesso sono ingombranti, costose e possono interferire con la respirazione spontanea. Tuttavia la validità di questi metodi EDR è stata dimostrata soprattutto su soggetti sani e solo in alcune specifiche applicazioni cliniche. Questa lavoro di tesi punta a verificare la fattibilità di estrarre la frequenza respiratoria da registrazioni ECG durante fibrillazione atriale (AF), che rappresenta la forma più comune di aritmia nei paesi sviluppati. Siccome il ritmo cardiaco irregolare che si osserva in AF non si presta ad essere utilizzato per estrarre la respirazione, quattro metodi EDR che si basano sulle variazioni della morfologia tra un battito e l’altro, indotte da respirazione, sono stati selezionati e implementati. I segnali ECG di pazienti con AF mostrano piccole fluttuazioni della linea di base, chiamate onde f; uno studio sul miglioramento delle prestazioni dei metodi è stato portato avanti implementando e applicando selettivamente un algoritmo per la sottrazione di queste onde dal complesso QRS. L’affidabilità di applicare metodi EDR in AF e l’utilizzo dell’algoritmo per la cancellazione delle onde f sono stati testati su un set di dati, contenente due derivazioni ECG non ortogonali e il simultaneo segnale respiratorio registrato con una fascia sul torso. Il set di dati consiste dei segnali acquisiti da 49 pazienti durante fase di riposo e da un sottogruppo di 22 pazienti durante stimolo ortostatico passivo, al dipartimento di Cardiologia dell’Ospedale San Paolo di Milano. La valutazione dei metodi si è basata sul confronto tra stime di frequenza respiratoria da segnali EDR e dal segnale di riferimento in termini di errore medio assoluto e relativo, della percentuale della durata del segnale in cui viene fornita una stima da entrambi i segnali e di errore RMS. Oltre alla valutazione dei metodi, è stata testata la possibilità di usare i metodi EDR per stimare differenze significative di frequenza respiratoria tra fase di riposo e fase di inclinazione. Da un’analisi comparativa dei risultati, è emerso che i metodi che estraggono l’informazione respiratoria indipendentemente dalle due derivazioni ECG hanno ottenuto migliori prestazioni rispetto a quelli che estraggono una seria di angoli di rotazione, combinando le informazioni da entrambe le derivazioni. Il metodo basato sulle pendenze del complesso QRS e sull’angolo del picco R è quello che ha stimato più accuratamente la frequenza respiratoria raggiungendo un errore medio assoluto pari a μ=0.0227±0.0217 (8.45% ± 8.83 %) in fase di riposo e μ=0.0330 ± 0.0294 (11.44% ± 11.84 %) in fase di tilt senza applicare l’algoritmo di rimozione delle onde f. La rimozione delle onde f dal complesso QRS non ha sortito alcun miglioramento evidente delle prestazioni dei metodi per entrambe le fasi del test ortostatico passivo. Questo non garantisce che risultati diversi possono essere osservati applicando altre tecniche, dato che il metodo applicato in questa tesi ha manifestato una certa sensitività al rumore che dovrebbe essere ulteriormente investigata. In generale, tutti i metodi testati hanno mostrato un errore di stima più alto rispetto agli studi precedenti su pazienti sani, ma comunque paragonabile come ordine di grandezza. Lo studio clinico sui risultati del test ortostatico passivo ha accertato un incremento significativo della frequenza respiratoria in risposta a un cambiamento posturale. Questo indica che i metodi EDR possono essere utilizzati per estrarre informazioni riguardo alla respirazione con rilevanza clinica anche in condizioni di improvvisi variazioni cardiovascolari in pazienti con fibrillazione atriale.