Frecuencia cardiaca y respiratoria a partir de seismocardiografía (SCG)

Abstract

La señal de seismocardiografía (SCG) es un método novedoso para obtener información acerca del registro de las vibraciones corporales inducidas por la contracción cardíaca, la cual nos brinda datos acerca de los ruidos cardíacos y demás vibraciones de su funcionamiento; asimismo, contiene información de las vibraciones de la respiración. En este proyecto, se usa la señal de SCG para hallar la frecuencia cardíaca y respiratoria, las cuales son vitales para conocer acerca de condiciones médicas como dificultad respiratoria o arritmias que pueden ser indicio de enfermedades como insuficiencia cardíaca, accidente cerebrovascular, neumonía, tuberculosis o incluso paro cardiaco. La señal de SCG, en comparación con el electrocardiograma (ECG) que es el método más usado clínicamente, proviene de un sistema de adquisición de menor coste y es más resistente a artefactos inducidos por el campo magnético, por lo cual su uso sería más apropiado en exámenes que involucren estudios adicionales de imagenología como los de resonancia magnética (MRI). En este trabajo se estima la frecuencia cardíaca a través de la señal de SCG, y a su vez, la frecuencia respiratoria del sujeto. La base de datos usada es “Combined measurement of ECG, Breathing and Seismocardiograms (cebsdb)” proveniente de Physionet.org, la cual consta de 20 sujetos con sus respectivas señales de SCG y ECG, estas últimas se pueden utilizar para obtener una frecuencia cardiaca y frecuencia respiratoria de comparación. En el método propuesto se emplearon técnicas para el preprocesamiento de la señal de SCG como un submuestreo para reducir la frecuencia de muestreo y la transformada de Wavelet Discreta para eliminar los componentes de alta frecuencia, y así extraer los elementos principales de la señal y eliminar el ruido o la información no relevante. Para el procesamiento de la señal SCG, se llevan a cabo dos técnicas; la primera utiliza el espectrograma de la señal, y la segunda utiliza la transformada de Hilbert, extrayendo las características necesarias para la estimación de la frecuencia cardiaca y la frecuencia respiratoria. Por último, la evaluación o validación del método se hace a través de la extracción de los intervalos RR de la señal de ECG, obteniendo una frecuencia cardiaca y una frecuencia respiratoria de referencia, contra la cual se comparan los resultados obtenidos por el método propuesto.

The seismocardiography (SCG) signal is a novel method to obtain information about the recording of body vibrations induced by cardiac contraction, which gives us data about heart beats and other vibrations of its functioning; it also contains information about the vibrations of respiration. In this project, the SCG signal is used to obtain the heart rate and respiratory rate, which are vital to know about medical conditions such as respiratory distress or arrhythmias that may indicate diseases such as heart failure, stroke, pneumonia, tuberculosis or even cardiac arrest. The SCG signal, compared to the electrocardiogram (ECG) which is the most clinically used method, comes from a lower cost acquisition system and is more resistant to noise induced by the magnetic field, that is why, its use would be more appropriate in examinations involving additional imaging studies such as magnetic resonance imaging (MRI). In this work, the subject's heart rate and respiratory rate are estimated using the SCG signal. The database used is "Combined measurement of ECG, Breathing and Seismocardiograms (cebsdb)" from Physionet.org, which consists of 20 subjects with their respective SCG and ECG signals, the latter can be used to obtain a ground truth heart rate and respiratory rate. In the proposed method, techniques for preprocessing the SCG signal such as undersampling to reduce the sampling frequency and Discrete Wavelet transform to remove high frequency components were used to extract the main elements of the signal and remove noise or non-relevant information. For the processing of the SCG signal, two techniques are carried out; the first one uses the spectrogram of the signal, and the second one uses the Hilbert transform, extracting the necessary features for the estimation of the heart rate and respiratory rate. Finally, the evaluation or validation of the method is done through the extraction of the RR intervals of the ECG signal, obtaining a reference heart rate and respiratory rate, against which the results obtained by the proposed method are compared.