Morphological characterization of head ballistocardiographic signals using smart eyewear

Head Ballistocardiography (H-BCG) is a non-invasive technique that measures head micro-movements generated by cardiac activity due to blood movement through the cardiovascular system. When placed on the head, Inertial Measurement Units (IMUs) with three accelerometers and three gyroscopes enable H-BCG acquisition under different conditions, offering new possibilities for tracking cardiac mechanical activity in daily life. This study aims to develop an electrocardiogram (ECG)-free method for fiducial point detection in H-BCG signals and extract cardiac mechanical parameters to characterize different respiratory conditions as well as cardiovascular recovery after physical activities such as cycling and running. H-BCG signal was acquired from subjects using a prototype smart eyewear device, developed by EssilorLuxottica, across two experimental protocols, including static and dynamic activities. A template-based approach was developed using Fast Fourier Transform (FFT), template matching, and Dynamic Time Warping (DTW) to identify cardiac beats and relevant fiducial points, based on morphological characteristics and heart rate variability. The proposed approach showed high accuracy in beat identification compared to ECG gold standard, achieving over 95% during apnea conditions, with accuracy decreasing in uncontrolled respiration due to the associated signal variability. The results suggest that parameters extracted from the morphology of H-BCG signals acquired through smart eyewear can provide cardiovascular information across different conditions, with potential applications in monitoring cardiac recovery after physical activity to assess fitness levels and track improvements over time.

La Ballistocardiografia a livello della testa (H-BCG) è una tecnica non invasiva che misura i micro-movimenti della testa generati dall'attività cardiaca dovuta al movimento del sangue attraverso il sistema cardiovascolare. Quando posizionate sulla testa, le Unità di Misurazione Inerziale (IMU) dotate di tre accelerometri e tre giroscopi consentono l'acquisizione dell'H-BCG in diverse condizioni, offrendo nuove possibilità per il tracciamento dell'attività meccanica cardiaca nella vita quotidiana. Questo studio mira a sviluppare un metodo indipendente dall'elettrocardiogramma (ECG) per il rilevamento di punti fiduciali nei segnali H-BCG e per estrarre parametri meccanici cardiaci per caratterizzare diverse condizioni respiratorie e il recupero cardiovascolare dopo attività fisiche come ciclismo e corsa. Il segnale H-BCG è stato acquisito dai soggetti utilizzando un prototipo di occhiali intelligenti di EssilorLuxottica, attraverso tre protocolli sperimentali, che includono attività statiche e dinamiche. È stato sviluppato un approccio basato su template utilizzando la Trasformata di Fourier Veloce (FFT), il template matching e il Dynamic Time Warping (DTW) per identificare i battiti cardiaci e i relativi punti fiduciali, basandosi sulle caratteristiche morfologiche e sulla variabilità della frequenza cardiaca. L'approccio proposto ha mostrato un'elevata accuratezza nell'identificazione dei battiti rispetto al gold standard ECG, raggiungendo oltre il 95% durante le condizioni di apnea, con l'accuratezza che diminuisce nella respirazione non controllata a causa della variabilità del segnale associata. I risultati suggeriscono che l'analisi morfologica dei segnali H-BCG acquisiti tramite occhiali intelligenti può fornire informazioni cardiovascolari in diverse condizioni, con potenziali applicazioni nel monitoraggio del recupero cardiaco dopo attività fisica per valutare i livelli di fitness e seguire i miglioramenti nel tempo.