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Título: Detecção automática de eventos relacionados à síndrome da apneia-hipopneia de sono
Outros títulos: Automatic detection of events related to the syndrome apnea - hipopnea of the dream
Detección automática de eventos relacionados al síndrome de apnea-hipopnea de sueño
Autor(es): Obando Gomez, Libardo Edmundo
Orientador(es): Garcia, Euler de Vilhena
Assunto: Síndrome das apnéias do sono
Polissonografia
Dessaturação
Oximetria
Data de publicação: 21-Mar-2013
Referência: OBANDO GOMEZ, Libardo Edmundo. Detecção automática de eventos relacionados à síndrome da apneia-hipopneia de sono. 2012. xx, 146 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Biomédica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2012.
Resumo: Nos últimos anos, os distúrbios respiratórios – principalmente apneia e hipopneia do sono – têm gerado crescente interesse tanto na comunidade médica como na sociedade, posto que há evidências de que a Síndrome de Apneia e Hipopneia do Sono (SAHS) é uma doença de saúde publica altamente prevalente, com manifestações clínicas específicas e alto impacto sobre a saúde e bem-estar físico, psicológica e mental. Em todo o mundo tem-se procurado diferentes alternativas diagnósticas ao exame de polissonográfia convencional noturna (PSG), que embora seja considerado como o teste de escolha e referência, não é livre de problemas – além de ser caro,demorado, de alta complexidade e baixo acesso. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de dois algoritmos – em amplitude (AMP) e energia (ENG) – para a detecção e cálculo de eventos respiratórios associados com SAHS, como uma ferramenta para automatizar a detecção manual atualmente realizada na maioria dos centros de polissonográfia. Utilizando apenas dois sinais fisiológicos – saturação de oxigênio e fluxo de ar – para reduzir a quantidade de sinais usados em sistemas convencionais de diagnóstico de eventos respiratórios. Utilizou-se uma base de dados com seis gravações de registros polissonográficos e eletromiográficos (Apnea-ECG database)disponibilizadas gratuitamente por Physionet, abrangendo indivíduos saudáveis ou com apneia- hipopneia em diferentes graus de severidade, para validar os algoritmos. As detecções são calculadas tendo em conta os atuais critérios clínicos da Associação Americana de Medicina do Sono (AASM), cada tipo de evento (apneia e hipopneia) em registos (épocas) de um minuto e quatro modelos de implementação com características de processamento diferentes (varredura única e dupla com janela fixa ou ajustável). Os algoritmos foram analisados a partir de seus verdadeiros e falsos positivos e negativos (VP, FP, VN, FN); sensibilidade (Se), especificidade (Es) e exatidão (E). A análise estatística foi feita com teste ANOVA 2-vias com medidas repetidas e testes post-hoc, Chi-quadrado ou Teste Exato de Fisher, conforme apropriado. Resultados considerados significativos para p≤0,05. A análise ANOVA demonstrou que a sensibilidade depende significativamente da varredura (AMP, p=0,0037; ENG, p=0,004), janela (AMP, p=0,027; ENG, p=0,1248), da interação entre estes fatores (AMP, p=0,0051; ENG, p=0,0294) e do pareamento (AMP, p=0,0005; ENG, p=0,0019). Resultados semelhantes foram encontrados para exatidão, salvo que esta não é afetada pelo tipo de janela (AMP, p=0,0611; ENG, p=0,1971): varredura (AMP, p=0,0342; ENG, p=0,0354); pareamento (AMP, p<0,0001; ENG, p=0,0004); interação (AMP, p=0,0112; ENG, p=0,0497). Variações de especificidade foram estatisticamente não significativas sob todos os aspectos. Foram obtidos, em média±DP, os valores de (Se) 82±9,4%, (Es) 85±13% e 83±8,5% (E) – compatíveis com outros trabalhos da literatura. Os arquivos A01R, A02R, A04R apresentaram variações significativas de VP (AMP, p=0,0298; p=0,0079; p=0,0238, respectivamente; ENG, p=0,00298; p=0,05; p=0,2294, respectivamente) e FN (AMP, P=0,00015; p=4,43.10-6 ; p=4,38.10-6 , respectivamente; ENG, p=7,45.10-12 ; p=0,0627; p=0,0811, respectivamente). FP e VN não variaram significativamente em nenhum dos seis registros. Os resultados mostraram que o algoritmo de amplitude com varredura dupla e janela fixa teve o melhor desempenho na detecção conforme critérios da AASM. Trabalhos futuros indicam uma possível ferramenta de triagem diagnóstica, de baixo custo e alta funcionalidade para SAHS. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT
In the last years the respiratory disorders and specially Apnea- Hypopnea’s Syndrome of Dream (SAHS), they have gone generated an increasing interest in the medical community as in the society, since to demonstrated that the (SAHS), it is a disease of health it publishes very prevalent, with clinical manifestations you specify, that it needs of the doctor to identify and to provide suitable and opportune treatment, due to his impact in the health, physical, psychological and mental well-being, which spoils the quality of life and survival of the persons who suffer it. This because in the available units of dream in hospitals and institutions of health for the diagnosis and analysis from disturbance, they are insufficient in number and in equipment for attender the increasing demand, giving origin to extensive lists of waits, in often with one or more years before to realize an examination of dream. In the whole world there has looked for different diagnostic alternatives to the examination of polisomnografia conventional night (PSG), which now is considered to be the examination of choice and reference, though it is not free of disadvantages since beside being of high cost, delayed and high complexity is available in few centers. This work presents the development of two algorithms: extent (AMP) and energy (ENG) for the detection and calculation of the respiratory events associated with (SAHS), as a tool to automate the manual form of detection that nowadays one comes handling in the majority of the centers polisomnograficos. Using two physiological signs saturation of oxygen and air flow, to reduce the quantity of signs used in the conventional systems to diagnose events (of apneas and hypopneas), with 6 recordings records polisomnograficos and electromiograficos (Apnea-ECG database) available free for Physionet, covering healthy individuals and with syndrome of apnea - hypopnea of the dream in varied degrees of severity, to validate the algorithms. The detections are calculated bearing in mind; the clinical criteria associated with the American Academy Medicine of Dream (AASM), every type of event (apnea and hipopnea), registers in time of a minute and 4 models of implementation with different characteristics from processing (the only and double sweep with sales fixes and adjustable). The algorithms were analyzed from his real and false positives and negatives (VP, FP, VN, FN); sensibility (Se), specificity (Es) and accuracy (E). The statistical analysis was realized by the Test ANOVA 2 routes com measures repeated and it tries post-hoc, Chi-cuadrado o Tests Exact de Fisher, as it was appropriate. Considered results significations for p=0,05. The analysis of ANOVA depositor that the sensibility depends significantly on the sweep (AMP, p=0, 0037; ENG, p=0,004), window (AMP, p=0,027; ENG, p=0,1248), of the interaction between these factors (AMP, p=0,0051; ENG, p=0,0294) and fitting (AMP, p=0,0005; ENG, p=0,0019). Similar results were found for accuracy, except that this one does not fall ill for the type of window (AMP, p=0,0611; ENG, p=0,1971): window (AMP, p=0,0342; ENG, p=0,0354); fitting (AMP, p <0,0001; ENG, p=0,0004); interaction (AMP, p=0,0112; ENG, p=0,0497). Variations of specificity were statistically not significant in all you aspects. There were obtained, in media ±DP, the values of 82±9, 4 % (Se), 85±13 % (Es) and 83±8,5 % (E) - compatible com other works of the literature. The files A01R, A02R, A04R were presenting significant variations of the VP (AMP, p=0,0298; p=0,0079; p=0,0238, respectively; ENG, p=0,00298; p=0,05; p=0,2294, respectively) and FN (AMP, P=0,00015; p=4,43.10-6 ; p=4,38.10-6, respectively; ENG, p=7,45.10-12; p=0,0627; p=0,0811, respectively). FP and VN were they were not changing significantly in any of 6 records. The results showed that the algorithm of extent like double sweep and fixed window had the best performance in the detections similar the criteria of the (AASM). Future works indicate a possible tool of diagnostic work, of low cost and high functionality for (SAHS). _______________________________________________________________________________________ RESUMEN
En los ultimo años los trastornos respiratorios y especialmente el Síndrome de Apnea-Hipopnea de Sueño (SAHS), han ido generado un interés creciente en la comunidad médica como en la sociedad, ya que se a evidenciado que el SAHS, es una enfermedad de salud publica muy prevalente, con manifestaciones clinicas especificas, que requiere del medico para identificar y proporcionar tratamiento adecuado e oportuno, debido a su impacto en saldud y en el bienestar fisico, psicologico y mental, que deteriora la cualidad de vida y sobrevida de las personas que lo padecen. En todo el mundo se han buscado diferentes alternativas diagnosticas al examene de polisomnografia convencional norcturna (PSG), que ahora sea considerada como el examen de eleccion y referencia, no es libre de problemas, ademas de ser caro, demorado de alta complejidad y disponible en pocos centros. Este trabajo presenta el desarrollo de dos algoritmo amplitud (AMP) y energia (ENG) para la deteccion y calculo de los eventos respiratorios asociados a SAHS, como una herramienta para automatizar la forma manual de detección que hoy en dia se viene manejando en la mayoria de los centros polisomnografícos. Usando apenas dos señales fisiologicas saturación de oxigeno y flujo de aire, para reducir la cantidad de señales utilizadas en los sistemas convencionales para diagnosticar eventos (de apneas y hipopneas), con 6 grabaciones de registros polisomnograficos y electromiograficos (Apnea-ECG database) disponiblilizados gratuitamente por Physionet, cubriendo individuos saludables y con síndrome de apnea- hipopnea del sueño en grados variados de severidad, para validar los algoritmos. Las detecciones son calculadas teniendo en cuenta; los criterios clinicos asociados a Academia Americana Medicina de Sueño (AASM), cada tipo de evento (apnea y hipopnea), en registros (épocas) de un minuto y 4 modelos de implementacion con caracteristicas de procesamiento diferentes (barrido unico y doble con ventas fija y ajustable). Los algoritmos fueron analizados a partir de sus verdaderos y falsos positivos y negativos (VP, FP, VN, FN); sensibilidad (Se), especificidad (Es) y exactitud (E). el analisis estadistico fue realizado con la prueba ANOVA 2 vias con medidas repetidas y prueba post-hoc, Chi-quadrado y Teste Exato de Fisher, conforme es apropriado. Resultados considerados signifcativos para p≤0,05. El análisis de ANOVA demostro que la sensibilidad depende significativamente del barrido (AMP, p=0,0037; ENG, p=0,004), ventana (AMP, p=0,027; ENG, p=0,1248), de la interaccion entre estos factores (AMP, p=0,0051; ENG, p=0,0294) y emparejamiento (AMP, p=0,0005; ENG, p=0,0019). Resultados semejantes fueron encontrados para exactitud, salvo que está no es afetada por el tipo de ventana (AMP, p=0,0611; ENG,p=0,1971): ventana (AMP, p=0,0342; ENG, p=0,0354); emparejamiento (AMP, p<0,0001; ENG, p=0,0004); interaccion (AMP, p=0,0112; ENG, p=0,0497). Variaciones de especificidad fueron estadisticamente no significativas en todos os aspectos. Fueron obtenidos, en média±DP, los valores de 82±9,4% (Se), 85±13% (Es) e 83±8,5% (E) – compatibles con otros trabajos de la literatura. Los arquivos A01R, A02R, A04R presentaran variaciones significativas de VP (AMP, p=0,0298; p=0,0079; p=0,0238, respectivamente; ENG, p=0,00298; p=0,05; p=0,2294, respectivamente) e FN (AMP, P=0,00015; p=4,43.10-6; p=4,38.10-6, respectivamente; ENG, p=7,45.10-12 ; p=0,0627; p=0,0811, respectivamente). FP e VN no variaran significativamente em ningun de las 6 registros. Los resultados mostraron que el algoritmo de amplitud con barrido doble y ventana fija tuvo el mejor desempeño en las detecciones conforme los criterios de la AASM. Trabajos futuros indican una posible herramienta de triage diagnostico, de bajo costo y alta funcionalidad para SAHS.
Unidade Acadêmica: Faculdade de Ciências e Tecnologias em Engenharia (FCTE) – Campus UnB Gama
Informações adicionais: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade Gama, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica, 2012.
Programa de pós-graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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