Sviluppo di un algoritmo per l'estrazione in tempo reale di parametri cardiaci attraverso l'analisi del fonocardiogramma e del segnale fotopletismografico

Cardiovascular diseases, such as stroke and heart attack, are one of the leading causes of death worldwide. In particular, the primary cause that can lead to a disease of this type is hypertension, which occurs when the systolic pressure values, i.e. the pressure during cardiac contraction, and those of diastolic pressure, or the pressure during cardiac relaxation between two beats, take too high values. In particular, pressure values higher than 140/90 mmHg (systolic / diastolic) are considered high. A threshold of 130/80 mmHg is preferably defined for patients suffering from chronic kidney problems or diabetes. The presence of hypertension increases with advancing age: about half of people aged 60 to 69 are afflicted by it, and approximately 3/4 of people aged 70 and over are subject to it. Moreover, in the presence of pregnancy, the young age and conditions such as diabetes, stroke and chronic kidney disease, hypertension can be a dangerous condition. In fact, hypertension in the case of a diabetic patient can speed up the neuropathy, limb sclerosis, renitopathy, heart attack and cardiovascular diseases: for example, diabetic hypertensive patients have a greater chance of heart attack and ischemic attacks than a diabetic person without hypertension. Finally, studies have shown a strong correlation between hypertension and diabetes. Since it has no relevant symptoms, hypertension is a dangerous condition that can lead to cardiovascular malfunction (CHD, coronary heart disease) and eventually to death. Therefore it is necessary both in the phases of diagnosis, and in that of treatment of hypertension, to have an accurate measurement of blood pressure (BP). Currently, several BP measurement devices have been developed: most use a non-invasive approach (for example, a cuff that is inflated and placed on the forearm or wrist), particularly using so-called auscultatory or oscillometric techniques. However these approaches have some limitations, for example the impossibility to carry out a measurement of the pressure for a long continuous period. In addition, the instrument during the measurement causes a disturbance of the system: in fact, for example, during inflation, the cuff tightens the arm increasing the peripheral resistance to the blood flow. Despite these limitations, there are currently devices capable of performing a continuous estimate of the pressure, thus overcoming these limitations: however, they are often used only in patients during surgical operations or in intensive care. In general in these situations, the measurement system is also composed of a monitor capable of recording and displaying data and a cap that is periodically inflated to carry out the measurement: therefore, this cuff must always be worn by the patient during the survey, despite not being comfortable. When the cuff starts to swell, the system warns the patient to stop any activity and wait for the end of the measurement. The main purpose of this thesis project is aimed at the realization of an automated algorithm with the aim of acquiring and performing the phase of analysis of the plethysmographic signal PPG and cardiographic Signa PCG l in real time directly on board of a microcontroller associated with the system that performs this measurement (PPG and PCG), without requiring post-processing with external software such as Matlab®. Once this analysis is finished, the results are sent via a Bluetooth device to a computer and displayed with an application created specifically with Processing®. There are different technologies for analyzing PPG and PCG signals and for extracting blood pressure information. The most used method of pressure measurement, without using the cuff and using the PPG signal, is based on the theoretical principle of Pulse Transit Time (PPT) which consists in estimating the delay of propagation of the blood impulse wave between a first and a second more peripheral site of circulation. Usually the PCG type signal used to estimate the s1 systolic sound and the heart rate is used in parallel with the PPG signal. In this thesis project a PCG signal and a PPG signal were used with the final aim of evaluating the systolic pressure value. According to the present thesis, the signals obtained via Bluetooth are used to automate the detection of peaks, in particular the maximum cardiographic sound which corresponds to the sound s1 and the minimum of the plethysmographic signal corresponding to the so-called PPG foot, from which it is possible to obtain a later estimation of the heart rate (HR), of the vascular transit time (VTT), information used in the most recent studies as surrogate of the PPT, and of the systolic pressure in real time directly on board the microcontroller that carries out this analysis, without requiring the use of external software for processing, thus minimizing noise sensitivity and signal analysis time. More specifically, the data to be analyzed is chosen by the user through the specially designed Processing® interface and then sent via Bluetooth to the microcontroller that receives the PCG and PPG data: via an interrupt service routine, once these signals are received, these are saved directly in two different arrays of 1000 samples, thus allowing not to lose any value during the subsequent processing phase, carried out on the two arrays at separate times. This phase consists of a digital filtering with an IIR filter (4th order butterworth) implemented directly in the program loaded on board the microcontroller and then a function created specifically to evaluate the signal peaks, in particular to identify the PCG maxima and minima of the PPG. Once this processing is complete, the signal obtained is transmitted to an operator or to a healthcare facility remotely through the use of a Bluetooth device with which the microprocessor cooperates. To conclude, this work aims to create an algorithm able to analyze the PPG and PCG signals directly on board the microcontroller without requiring any external device for processing. A suitable development of this algorithm could be suggested for a more complex device capable of recording the signal by means of sensors placed in communication with the microcontroller, thus allowing the monitoring to be prolonged over time, especially in the case of hypertensive and pre-hypertensive subjects. The algorithm has been implemented in such a way as to respect the physiological requirements, without losing potentially essential data for the life of the patient, thus providing potentially continuous monitoring over time and immediate processing without requiring the use of specific software for the purpose of 'processing. Chapter 1 presents a brief description of the context of the thesis, the objective pursued and the expected results. In chapter 2, on the other hand, the state of the art regarding the pathophysiology of the cardiovascular system is described, highlighting the mechanisms of generation of the action potential that determines the contraction of the heart, the mechanisms of pressure control and finally focusing on the theoretical principles on which our thesis is based. In chapter 3 we focus on the implemented algorithm. In the first part, the developed firmware is presented, paying attention to the code that allows real-time processing of the signal directly in the device; finally the communication interface realized through Processing is shown. Chapter 4 shows the results obtained, while in Chapter 5 the final results are commented upon, underlining the limitations and problems encountered during the course of such work. Finally, future developments are presented.

Le malattie cardiovascolari, quali ad esempio ictus ed infarto, sono una delle principali cause di morte in tutto il mondo. In particolare, la causa primaria che può portare ad una malattia di questo tipo è l’ipertensione, che avviene quando i valori di pressione sistolica, ovvero la pressione durante la contrazione cardiaca, e quelli di pressione diastolica, ovvero la pressione durante il rilassamento cardiaco tra due battiti, assumono dei valori troppo elevati. In modo particolare, valori di pressione molto superiori ai 140/90 mmHg(sistolica/diastolica) sono considerati elevati. Una soglia di 130/80 mmHg è preferibilmente definita per i pazienti che soffrono di problemi renali cronici o di diabete. La presenza di ipertensione aumenta con l’avanzare dell’età: circa metà delle persone dai 60 ai 69 anni ne sono afflitte, e approssimamene i 3/4 delle persone dai 70 anni in su ne è soggetta. Inoltre, In presenza di gravidanza, la giovane età e condizioni quali diabete, ictus e malattie renali croniche, l’ipertensione può essere una condizione pericolosa. Difatti, l’ipertensione nel caso di paziente diabetico può velocizzare la neuropatia, arto sclerosi, renitopatia, infarto e malattie cardiovascolari: ad esempio, i pazienti diabetici ipertesi hanno una maggiore possibilità di infarto e attacchi di ischemia rispetto ad un soggetto diabetico non iperteso. Infine, studi hanno evidenziato una forte correlazione tra ipertensione e diabete. Dal momento che non ha sintomi rilevanti, l’ipertensione è una condizione pericolosa che può condurre a malfunzionamento cardiocircolatorio (CHD, coronary heart disease) e infine alla morte. Pertanto è necessario sia nella fasi di diagnosi, che in quella di trattamento dell’ipertensione, avere una misura accurata della pressione sanguigna (BP). Attualmente sono stati sviluppati diversi dispositivi per la misurazione della BP: la maggior parte usa un approccio non invasivo (ad esempio cuffia che viene gonfiata e posta sull’avambraccio o sul polso) , in modo particolare sfruttano le cosiddette tecniche ascoltatorie o oscillometriche. Tuttavia questi approcci hanno alcuni limiti, per esempio l’impossibilità di effettuare una misura della pressione prolungata nel tempo. In aggiunta lo strumento durante la misurazione provoca una perturbazione del sistema: infatti, ad esempio, durante l’inflazione, la cuffia stringe il braccio aumentando la resistenza periferica al flusso sanguigno. Nonostante queste limitazioni, attualmente esistono dispositivi in grado di effettuare una stima continuativa della pressione superando pertanto tali limitazioni: tuttavia, sono spesso utilizzati solamente in pazienti durante le operazioni chirurgiche o in condizioni di terapia intensiva. In generale in queste situazioni, il sistema di misura è composto anche da un monitor in grado di registrare e mostrare i dati e una cuffia che viene gonfiata periodicamente per effettuare la misurazione: pertanto, tale cuffia deve essere sempre indossata dal paziente durante il rilevamento, nonostante non sia confortevole. Quando la cuffia si inizia a gonfiare, il sistema avverte il paziente di interrompere qualsiasi attività e di attendere la fine della misura. Per migliorare questa tecnologia e risolverne parte dei problemi sopradetti, sono stati studiati metodi alternativi, basati sull’analisi di segnali luminosi (PPG) o sonori(PCG) correlati al flusso sanguigno. Il principale fine di questo progetto di tesi è volto alla realizzazione di un algoritmo automatizzato con l’obiettivo di acquisire ed eseguire la fase di analisi del segnale foto pletismografico PPG e fono cardiografico PCG in tempo reale direttamente a bordo di un microcontrollore associato al sistema che esegue tale misura(PPG e PCG) , senza richiedere una elaborazione a posteriori con software esterni quale ad esempio Matlab®. Una volta finita questa fase di analisi, i risultati vengono inviati in modalità wireless (attraverso un dispositivo Bluetooth ) ad un computer e visualizzata con un’applicazione creata appositamente con Processing®. Esistono diverse tecnologie di analisi del segnale PPG e PCG e per l’estrazione dell’informazione pressoria. Il metodo più utilizzato di misurazione della pressione , senza far uso della cuffia e usando il segnale PPG, si basa sul principio teorico del Pulse Transit Time(PPT) che consiste nella stima del ritardo di propagazione dell’onda dell’impulso sanguigno tra un primo ed un secondo sito più periferico della circolazione. Solitamente in parallelo al segnale PPG è utilizzato il segnale di tipo PCG, usato per stimare il suono sistolico s1 e la frequenza cardiaca. Nel suddetto progetto di tesi sono stati utilizzati un segnale PCG e uno di tipo PPG con lo scopo finale di valutare il valore di pressione sistolica. Secondo la presente tesi, i segnali ottenuti via Bluetooth vengono utilizzati per effettuare in modo automatizzato il rilevamento dei picchi , in particolare il massimo fono cardiografico che corrisponde al suono s1 e il minimo del segnale foto pletismografico corrispondente al cosiddetto piede del PPG, da cui è possibile ricavare a posteriori una stima del battito cardiaco (HR), del vascular transit time(VTT), informazione usata negli studi più recenti in sostituzione del PPT, e della pressione sistolica in tempo reale direttamente a bordo del microcontrollore che effettua tale analisi , senza richiedere l’utilizzo di software esterni per l’elaborazione minimizzando dunque la sensibilità al rumore e il tempo di analisi del segnale. Entrando più nello specifico, i dati da analizzare sono scelti dall’utente tramite l’interfaccia Processing® appositamente realizzata e poi sono inviati tramite Bluetooth al microcontrollore che riceve i dati PCG e PPG: tramite una interrupt service routine, una volta ricevuti tali segnali, questi sono salvati direttamente in due diversi array di 1000 campioni permettendo così di non perdere alcun valore durante la successiva fase di elaborazione, effettuata sui due array in momenti separati. Questa fase consiste in un filtraggio digitale con un filtro IIR (butterworth del IV ordine )implementato direttamente nel programma caricato a bordo del microcontrollore e poi una funzione creata appositamente per valutare i picchi del segnale, in modo particolare per identificare i massimi del PCG e i minimi del PPG. Una volta terminata questa elaborazione, il segnale ottenuto viene trasmesso a un operatore o a una struttura sanitaria da remoto tramite l’utilizzo di un dispositivo Bluetooth con cui il microprocessore coopera. Per concludere, questo lavoro ha come obiettivo realizzare un algoritmo in grado di analizzare i segnali PPG e PCG direttamente a bordo del microcontrollore senza richiedere alcun dispositivo esterno per l’elaborazione. Un opportuno sviluppo di tale algoritmo potrebbe essere suggerito per un dispositivo più complesso atto alla registrazione del segnale mediante sensori posti in comunicazione con il microcontrollore , permettendo così il monitoraggio prolungato nel tempo soprattutto nel caso di soggetti ipertesi e pre-ipertesi. L’algoritmo e’ stato implementato in modo tale da rispettare i requisiti fisiologici, senza perdere dati potenzialmente essenziali per la vita del paziente, fornendo dunque un monitoraggio potenzialmente continuo nel tempo ed una elaborazione immediata senza richiedere l’utilizzo di un software specifico adibito all’elaborazione. Nel capitolo 1 viene presentata una breve descrizione del contesto della tesi, dell’obiettivo perseguito e dei risultati attesi. Nel capitolo 2 invece viene descritto lo stato dell’arte circa la patofisiologia del sistema cardiovascolare, evidenziando i meccanismi di generazione del potenziale d’azione che determina la contrazione del cuore, i meccanismi di controllo della pressione e infine focalizzandosi sui principi teorici su cui si basa la nostra tesi. Nel capitolo 3 ci si focalizza sull’algoritmo implementato. Nella prima parte, viene presentato il firmware sviluppato, ponendo l’attenzione sul codice che permette di effettuare l’elaborazione in tempo reale del segnale direttamente nel dispositivo; infine viene mostrata l’interfaccia di comunicazione realizzata tramite Processing. Il capitolo 4 mostra i risultati ottenuti, mentre nel capitolo 5 vengono commentati i risultati finali, sottolineando le limitazioni e i problemi riscontrati durante lo svolgimento di tale lavoro. Infine sono presentati eventuali sviluppi futuri.