Autore/i MOZZINI, FEDERICA
Relatore CAIANI, ENRICO GIANLUCA
Correlatore/i SOLBIATI, SARAH
Scuola / Dip. ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
Data 6-ott-2022
Anno accademico 2021/2022
Titolo della tesi Holter analysis of cardiac electro mechanical activity and circadian rhythm through ECG and inertial sensors : a novel approach
Abstract in italiano La sismocardiografia (SCG) registra la microvibrazione prodotta, ad ogni battito cardiaco, dalla contrazione cardiaca, dall’apertura e chiusura delle valvole e dall’eiezione di sangue nell’albero vascolare. L’impiego di nuovi dispositivi indossabili che incorporino sia sensori ECG che SCG potrebbero consentire acquisizioni in tempo reale tramite Holter, aprendo così nuove frontiere per lo studio della circadianità dell’attività elettromeccanica del cuore. Lo scopo di questo studio è determinare la fattibilità di tale approccio e sviluppare un nuovo metodo per la rilevazione battito-battito di eventi meccanici cardiaci e ritmi circadiani rilevanti, al fine di individuare intervalli di normalità per confronti futuri. Nello studio sono stati arruolati 22 volontari non patologici e, tramite l’utilizzo del dispositivo Movisens EcgMove4, sono stati acquisiti segnali ECG e SCG sincronizzati nell’arco di 24 ore. Sono stati identificati i battiti cardiaci nel segnale SCG e, utilizzando l'ECG come riferimento, sono stati identificati diversi punti fiduciali: chiusura della valvola mitrale (MC), contrazione isovolumetrica (IVC), apertura della valvola aortica (AO), rapida eiezione di sangue nell'albero vascolare (RE) e chiusura della valvola aortica (AC). Per ogni battito sono stati quindi calcolati nuovi biomarcatori temporali e morfologici. Per ciascun parametro sono state indagate le differenze tra giorno e notte (Wilcoxon Signed Rank test, p <0,05), ed è stata applicata l'analisi Cosinor per analizzare la circadianità. I risultati hanno mostrato una buona fattibilità per l'utilizzo del segnale SCG per il rilevamento dei battiti, ottenendo valori dell'82.5% di notte e del 51.8% durante il giorno. Tutti i parametri elettromeccanici calcolati hanno mostrato una differenza significativa tra giorno e notte e presenza di circadianità. Le acrofasi per il totale dei parametri morfologici si sono verificate tra le 15:00 e le 16:00, mentre per la quasi totalità dei parametri temporali si sono verificate tra le 05:00 e le 06:00. Lo studio suggerisce che nuovi biomarcatori elettromeccanici e la loro circadianità possano essere derivati da registrazioni SCG ed ECG di lunga durata, le cui curve di normalità potrebbero essere utilizzate nella comparazione dei risultati di soggetti patologici per comprendere meglio gli effetti dei cambiamenti correlati alla malattia.
Abstract in inglese Seismocardiography (SCG) records the precordial micro-vibration produced at every heartbeat by the cardiac contraction, valve opening and closing and by blood ejection into the vascular tree. Novel wearable technologies incorporating both ECG and SCG sensors could allow Holter real-time acquisitions, thus opening new possibilities to study the circadianity of cardiac electro-mechanical activity. The aim of this study was to determine feasibility of such approach and to propose a novel method for beat-by-beat detection of cardiac mechanical events and relevant circadian rhythms, to determine normality ranges for future comparisons. 24-hour synchronized ECG and SCG signals were acquired from 22 healthy volunteers using the Movisens EcgMove4 device. SCG heartbeats were identified and, using the ECG as a reference, several fiducial points were detected: mitral valve closure (MC), isovolumetric contraction (IVC), aortic valve opening (AO), rapid ejection of blood in the vascular tree (RE) and aortic valve closure (AC). For each beat, new temporal and morphological biomarkers were then computed. For each parameter, day-night differences were verified (Wilcoxon Signed Rank test, p < 0.05), and the Cosinor analysis was applied to test for circadianity. Results showed good feasibility for using SCG signal for beat-detection, with 82.5 % of usable beats at night and 51.8 % during the day. All the computed electro-mechanical parameters showed a significant difference between day and night and presence of circadianity. The acrophases for the total of the morphological parameters occurred between 15:00 and 16:00, while for almost all temporal parameters occurred between 05:00 and 06:00. The study suggests that new electro-mechanical biomarkers and their circadianity can be derived from long-term SCG and ECG registrations, which normality curves could be used in the context of comparing results from pathological subjects to better understand the effects of disease-related changes.
Appare nelle tipologie: Tesi di laurea Magistrale
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: http://hdl.handle.net/10589/192404