Shape-based clustering to identify different oscillometry impedance patterns in a general adult population

Respiratory diseases are among the leading causes of death and injury, affecting millions of people every year. Oscillometry as a technique to assess mechanical properties of the respiratory system, expressed as resistance and reactance, has been proven useful to assess disease severity and provide diagnostics, since it is minimally invasive and can be used in different contexts. The intra-breath oscillometry, which studies the changes of impedance parameters during the breath cycle, has received attention due to advantages in detecting diseases and assessing their severity. Recent studies have suggested that different pathological conditions might reflect different impedance shape patterns visualized as resistance and reactance loops vs respiratory flow and volume. This thesis performs an analysis of the shape of different impedance curves using a shape-based clustering algorithm on a dataset of oscillometric data from 2827 adults of the LEAD Study. The clustering algorithm used is k-Shape, and k-Medoids is used as a comparative method. The analysis presented in this thesis projected was able to determine the existence of different recognisable shapes of impedance curves for intra-breath oscillometry in a general adult population. Such patterns were associated with different health conditions. Clustering analysis of the entire population identified five different groups. The group with the most deviated shapes pointed to only 5.3% of the members classified as healthy controls, while 29% present normal oscillometry, which could suggest the shape as a preliminary parameter to identify the deterioration of respiratory condition. A deeper analysis of the respiratory condition and their evolution on time of this group is needed to understand the clinical meaning of these shapes. Similarly, a better description of the subjects' conditions, including upper airway diseases and morphometry, is needed to provide pathophysiological meaning to the other loops' shapes.

Le malattie respiratorie sono tra le principali cause di morte e lesioni, colpendo milioni di persone ogni anno. L'oscillometria, come tecnica per valutare le proprietà meccaniche del sistema respiratorio, espresse come resistenza e reattanza, si è dimostrata utile per valutare la gravità della malattia e fornire diagnosi, poiché è minimamente invasiva e può essere utilizzata in diversi contesti. L'oscillometria intra-respiratoria, che studia le variazioni dei parametri di impedenza durante il ciclo respiratorio, ha ricevuto attenzione per i suoi vantaggi nell'individuazione delle malattie e nella valutazione della loro gravità. Studi recenti hanno suggerito che diverse condizioni patologiche potrebbero riflettere diversi modelli di impedenza, visualizzati come loop di resistenza e reattanza rispetto a flusso e volume respiratori. Questa tesi analizza la forma di diverse curve di impedenza utilizzando un algoritmo di clustering basato sulla forma su un set di dati oscillometrici provenienti da 2827 adulti dello studio LEAD. L'algoritmo di clustering utilizzato è k-Shape, mentre k-Medoids viene utilizzato come metodo comparativo. L'analisi presentata in questa tesi è stata in grado di determinare l'esistenza di diverse forme riconoscibili delle curve di impedenza per l'oscillometria intra-respiro in una popolazione adulta generale. Tali modelli sono stati associati a diverse condizioni di salute. L'analisi di clustering dell'intera popolazione ha identificato cinque gruppi diversi. Il gruppo con le forme più deviate ha indicato solo il 5,3% dei membri classificati come controlli sani, mentre il 29% presentano un'oscillometria normale, il che potrebbe suggerire la forma come parametro preliminare per identificare il peggioramento delle condizioni respiratorie. Un'analisi più approfondita delle condizioni respiratorie e della loro evoluzione nel tempo in questo gruppo è necessaria per comprendere il significato clinico di queste forme. Analogamente, è necessaria una descrizione migliore delle condizioni dei soggetti, tra cui le patologie delle vie aeree superiori e la morfometria, per fornire un significato patofisiologico alle forme degli altri loop.