ETD

Archivio digitale delle tesi discusse presso l'Università di Pisa

Tesi etd-01202016-154520


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
NOVELLETTI, COSTANTYNA
URN
etd-01202016-154520
Titolo
Sviluppo di algoritmi per l'acquisizione e l'analisi di segnali fisiologici provenienti da dispositivi indossabili per il controllo di una pompa cardiaca
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
INGEGNERIA BIOMEDICA
Relatori
relatore Prof. Dario, Paolo
relatore Dott. Tortora, Giuseppe Roberto
relatore Dott.ssa Vatteroni, Monica
Parole chiave
  • pompa cardiaca
  • monitoraggio
  • insufficienza cardiaca
  • controllo
  • cardiografia ad impedenza
  • algoritmi
  • VAD
Data inizio appello
19/02/2016
Consultabilità
Completa
Riassunto
Le malattie cardiovascolari costituiscono ancora oggi in Italia uno dei più importanti problemi di salute pubblica rientrando così tra le principali cause di cronicità, invalidità e mortalità con una conseguente pressione sui costi sociali e del sistema sanitario.
In particolare lo scompenso cardiaco è una condizione fisiopatologia cronica definita dall’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) come l'incapacità da parte del cuore di fornire sangue in quantità adeguate alle richieste dell'organismo; con tale patologia si assiste quindi ad una diminuzione delle capacità fisiche a causa di un’alterazione della struttura e della funzione cardiaca, compromettendo così l’attività del cuore nel pompare un’adeguata quantità di sangue ad ogni ciclo cardiaco.
Non sempre la terapia farmacologica è sufficiente a fermare il decorso della patologia, avvalorando così l’intervento chirurgico per la sostituzione del cuore come la soluzione più efficace. Il trapianto, però, presenta delle difficoltà sia per eventuali rigetti da parte del corpo, sia per la scarsa disponibilità di donatori rispetto alle richieste in lista, determinando un aumento sproporzionato dei tempi medi di attesa (pari a 2,3 anni circa).
Per i motivi sopra citati, questo lavoro di tesi è stato incentrato su un’ulteriore possibilità di porre rimedio ai problemi sopra descritti: i dispositivi di assistenza meccanica impiantabili.
Il VAD (Ventricular Assist Device) è un dispositivo che non sostituisce fisicamente il cuore, ma viene impiantato in parallelo ad esso come ausilio in attesa di un trapianto; il suo componente primario (il cui progresso tecnologico ha determinato negli anni l’ideazione di tre diverse generazioni) è una pompa in grado di compensare la quantità di flusso ematico che il cuore non riesce a pompare e a mandare in circolo.
Il VAD è spesso adoperato sia come ponte di attesa per un classico trapianto chirurgico, sia come soluzione definitiva per tutta la vita successiva all’impianto. Il suo limite, però, è quello di non disporre di un controllo in feedback, lavorando quindi sempre alla medesima velocità e con gli stessi parametri impostati dal medico specialista al momento dell’impianto.
Può risultare utile in ambito clinico il controllo in retroazione sulla regolare attività di tale apparecchio, con la possibilità di settare ed aggiornare in tempo reale alcuni dei suoi parametri di funzionamento, in modo tale da adattarsi alle esigenze reali e ai fabbisogni istantanei di una persona (ristabilendo così le condizioni normali) e da intervenire e supplire ad eventuali scompensi.
E’ in questo scenario che si inserisce tale lavoro di tesi, il quale, sulla scia del successo del progetto europeo SensorART, ha avuto tra i suoi scopi quello di creare un controllo dinamico a ciclo chiuso di un LVAD a flusso continuo (CircuLite Synergy) per regolarlo automaticamente in base alle esigenze di chi ne fa uso; ciò può essere attuato sulla base di un’elaborazione online multi-parametrica di segnali fisiologici e di grandezze derivate acquisite da sistemi indossabili.
Questi ultimi sono dispositivi portatili, confortevoli e di piccole dimensioni, atti ad un’acquisizione e ad un’elaborazione preliminare multi-parametrica di segnali fisiologici. Sono adoperati al fine di migliorare lo stile e la qualità della vita quotidiana, di potenziare la prevenzione per soggetti malati, di proporre un monitoraggio continuo delle condizioni di salute per tutte le persone anche in ambienti “domestici”, di ottenere assistenze di qualità in aree geografiche con accesso limitato a strutture mediche, di promuovere l’inclusione sociale del paziente mettendolo a proprio agio senza che rimanga in ambienti ostili o poco pratici, di ottimizzare i costi, di ridurre i periodi di ospedalizzazione, di diminuire i ricoveri e abbattere i tempi di recupero e di attesa della sanità pubblica.
Per l’acquisizione dei segnali fisiologici in questo lavoro, a differenza di un precedente studio inserito in SensorART che prevedeva l’utilizzo di una maglietta indossabile sensorizzata, ci si è serviti del BodyGateway (STMicroelectronics): un dispositivo elettronico commerciale connesso ad un cerotto monouso su cui sono fabbricati degli elettrodi e sensori in silicio, provvisto di un modulo per trasmissione Bluetooth ad un dispositivo remoto, in grado di acquisire e registrare parametri fisiologici (come la frequenza cardiaca), segnali di movimento, di bio-impedenza ed elettrocardiogramma ad una derivazione con una frequenza di campionamento rispettivamente di 32 Hz e 256 Hz.
Il BodyGateway lavora ad una frequenza di 50 KHz con una corrente di iniezione molto bassa (0.1 mA) per motivi di risparmio energetico; essendo un dispositivo di vestibilità universale ed adatto a qualsiasi tipo di costituzione fisica, ha permesso di risolvere le problematiche precedenti relative agli artefatti dovuti al movimento e alla scarsa adesione tra elettrodi e pelle.
Questo lavoro di tesi, pur continuando a considerare e ad analizzare l’ECG, in analogia ad altri lavori, si propone di effettuare il controllo della pompa adoperando anche il segnale ICG (derivante dalla tecnica di cardiografia ad impedenza), al fine di aumentare la robustezza e l’affidabilità del sistema di monitoraggio con controlli basati su più segnali fisiologici.
Il lavoro di tesi è stato sviluppato per fasi, determinate e scandite anche dagli eventuali inconvenienti e complicazioni presentatisi via via. Infatti, lavorando sul controllo in retroazione di una pompa cardiaca impiantabile tramite la tecnica di cardiografia ad impedenza, la questione iniziale da porsi è stata quella di dimostrare che il segnale rimanesse invariato nonostante l’inserzione del VAD in parallelo al cuore, senza causare quindi alcuna modifica al classico circuito elettrico cardiaco.
Poiché non è stato possibile effettuare misurazioni dirette su pazienti impiantati per motivi di sicurezza dovute alle limitazioni d’uso del BodyGateway su di essi, in attesa di una sua certificazione, si è scelto di eseguire la verifica attraverso test in vitro su un simulatore fisico dell’apparato circolatorio superiore (EndoVascular Evaluator).
In seguito alla creazione di uno specifico setup per misure di conduttimetria utili a ricreare un fluido con caratteristiche (viscose ed elettriche) simili a quelle del sangue, l’utilizzo del simulatore (opportunamente modificato per rendere possibile il prelievo di segnali con degli elettrodi ad ago opportunamente progettati) ha permesso il passaggio ad uno step successivo del lavoro di tesi, evitando l’utilizzo di animali per eseguire test in vivo.
In particolare, dopo aver posizionato in EVE gli elettrodi ad ago in configurazione standard (Fig. 2a) sono state eseguite 3 misurazioni senza pompa cardiaca, con la valvola della pompa pulsatile di EVE al massimo (≅ 5000 lpm, simulando una condizione cardiaca sana) e 2 misurazioni con la valvola della pompa di EVE al minimo (≅ 2000 lpm, situazione patologica con scarsa forza di contrazione cardiaca) e la CircuLite (settata in modo da erogare circa 3000 lpm per compensare l’insufficienza simulata) in parallelo al cuore tra l’aorta ascendente ed il serbatoio (a bassa pressione).
Nonostante l’andamento e le caratteristiche dell’impedenza non rispecchiasse quello umano (a causa di una semplificazione progettuale del manichino con la scelta di forme d’onda sinusoidali per simulare la contrazione ritmica dei grandi vasi ed il ciclo cardiaco), l’invarianza della morfologia del segnale di impedenza è stata dimostrata dall’analisi temporale e frequenziale dei segnali registrati in entrambi i casi, riscontrando una similitudine, eccetto che per l’ampiezza (come previsto), qualitativa e quantitativa attraverso valori di coefficienti di cross-correlazione.
Nella seconda fase del lavoro di tesi l’attenzione si è focalizzata sull’algoritmo di processing (in prima battuta offline) del segnale ECG e di quello di bio-impedenza, con particolare riferimento all’ICG derivante (Fig. 4). Nello specifico il protocollo sperimentale ha previsto un’acquisizione preliminare di segnali su soggetti sani in diverse condizioni: da fermo, in movimento, con respiro ed in apnea. Quest’ultima condizione, unita all’assenza di movimento, è stata presa in considerazione come gold standard a cui fare riferimento, in quanto al rumore elettronico aleatorio non dovrebbero aggiungersi gli artefatti del respiro e del movimento. Per gran parte dell’analisi è stato preso in esame il caso di soggetto fermo con respiro e, poiché lo Stroke Volume aumenta in modo naturale proporzionalmente con la frequenza cardiaca, si sono simulate variazioni di SV innalzando l’Heart Rate del soggetto (con una corsa od una qualsiasi attività fisica) subito prima l’inizio della registrazione, in modo assistere ad un processo graduale di abbassamento della frequenza cardiaca, di SV, di uscita cardiaca (CO=SV*HR) e quindi anche della velocità da impartire via via alla pompa fino a valori basali. In questo modo si sono ottenuti valori variabili senza alcun tipo di artefatto da movimento (del soggetto o dei cavi degli elettrodi).
Nonostante il rumore elettronico del BodyGateway difficilmente eliminabile (a basse frequenze e dovuto alla piccola corrente adoperata), si sono ottenuti risultati promettenti per quanto riguarda il processing dei segnali; in particolare nell’ICG è stato possibile riconoscere ed individuare numericamente tutti i punti salienti da inserire nel modello matematico di Samrek per la stima dello Stroke Volume (SV=te*〖(0.17*h)〗^3/(4.25*Z0) ├ dZ/dt┤|), con risultati coerenti con quelli ottenuti con l’ECG, realistici e ragionevoli dal punto di vista biologico.
Per effettuare il controllo della pompa cardiaca è stato implementato il tutto in modo dinamico, permettendo così un adattamento del sistema alle reali esigenze del soggetto on line, prestando attenzione alla gestione contemporanea dei files .log creati per ogni segnale e dei tempi diversi di ricezione di ogni campione proveniente da ciascuno di essi viste le differenti frequenze di campionamento del BodyGateway.
Nonostante la complessità computazionale del carico delle operazioni eseguite, il tempo impiegato per aprire e scorrere i files .log e i limiti nei tempi di risposta della pompa CircuLite, il ritardo tra un’acquisizione da parte del BodyGateway ed una visualizzazione dei segnali pre e post processing online è minore dei 6 secondi (risultato accettabile in quanto si sono supposte non istantanee eventuali variazioni delle condizioni fisiche e fisiologiche del soggetto).
Dai test effettuati è stato possibile dimostrare che: si è in grado di controllare il VAD anche con un segnale diverso dall’ECG, ottenendo risultati numerici congruenti e confrontabili, al fine di aumentare la robustezza e la ridondanza di controllo; è possibile lo sviluppo di un VAD autonomo di nuova generazione; è possibile monitorare (tramite la creazione di un’opportuna interfaccia) le condizioni di un soggetto valutando gli effettivi cambiamenti delle condizioni generali con la possibilità di intervenire in caso di necessità.
Tra gli sviluppi futuri si propone di: aumentare la robustezza dell’intero sistema analizzando ulteriori segnali fisiologici oltre all’ECG e alla bio-impedenza, verificando l’eventuale fattibilità di controllo della pompa; adoperare un modello matematico più efficiente, più complesso e realistico, in grado di prendere in considerazione parametri fisiologici e biologici determinanti ai fini del segnale ICG; avere la possibilità di eseguire test su pazienti impiantati permettendo così di verificare effettivamente e concretamente il lavoro svolto; ottimizzare gli algoritmi proposti (soprattutto a livello computazionale) focalizzando l’attenzione sul problema degli artefatti da movimento (rimovibili attraverso la trasformata Wavelet per evitare di eliminare segnale utile in banda); rendere l’intero sistema (di acquisizione, elaborazione e monitoraggio) portatile e confortevole, in modo da agevolare il paziente nella sua vita quotidiana e nelle sue mansioni giornaliere.
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