Registered Report: Artifact Index for Capacitive Electrocardiography Acquired with an Armchair

Resumen Técnico: Índice de Artefactos para Electrocardiografía Capacitiva Adquirida con un Sillón

Planteamiento del Problema
El monitoreo continuo de la salud en entornos privados, como hogares inteligentes y vehículos, ofrece potencial para la detección temprana de enfermedades y la mejora de los resultados terapéuticos. La electrocardiografía capacitiva (cECG), integrada en entornos no intrusivos como sillones, permite el registro de bioseñales de forma no intrusiva durante las actividades diarias. Sin embargo, las señales de cECG son altamente susceptibles al ruido y a los artefactos causados por el movimiento, perturbaciones electromagnéticas, arrugas en la tela y problemas de capacitancia de acoplamiento. Estos artefactos degradan la calidad de la señal, comprometiendo la fiabilidad de los cálculos de la frecuencia cardíaca (FC) y la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC). Aunque existen diversos índices de calidad de señal (SQI) para el ECG galvánico, su aplicabilidad al cECG y el desarrollo de un índice de artefactos robusto para entornos reales y no supervisados siguen siendo desafíos críticos.

Metodología
Siguiendo un protocolo de informe registrado, los autores llevaron a cabo un estudio de un solo brazo que involucró a 44 sujetos.

• Adquisición de Datos: Los sujetos se sentaron en un prototipo de sillón inteligente equipado con electrodos de cECG integrados (Capical GmbH) para dos sesiones de 11 minutos: leer y ver la televisión. Simultáneamente, se registró un ECG de referencia sincronizado en el tiempo utilizando electrodos cutáneos.
• Variables: El estudio analizó el impacto del tipo de actividad y del material de la ropa (algodón, lino, mezclilla/jeans, poliéster) en la calidad de la señal.
• Preprocesamiento: Los datos fueron filtrados (banda de paso de 15–30 Hz) y se seleccionó el mejor canal. Las grabaciones se segmentaron en ventanas superpuestas de 10 segundos con un paso de 2 segundos.
• Verdad de Campo (Ground Truth): Un experto calificado anotó manualmente las señales, marcando artefactos de movimiento de alta amplitud y ruido del equipo. Cualquier intervalo de 2 segundos que contuviera artefactos fue etiquetado como tal.
• Desarrollo del Índice de Artefactos: Los autores desarrollaron un índice utilizando tres SQI específicos:
  1. corSQI: Correlación de los complejos QRS contra una plantilla promedio.
  2. bSQI: Consistencia de la detección de picos R entre dos algoritmos diferentes.
  3. aSQI: Relación de amplitud absoluta a través de cinco subsegmentos de 2 segundos.
     Los umbrales para estos índices se optimizaron mediante un enfoque de puntuación F1 para abordar el desequilibrio de clases. Se empleó un mecanismo de votación por mayoría, donde un segmento de 10 segundos se clasifica como artefacto si dos o más SQI están de acuerdo. Finalmente, se empleó un enfoque de ventana deslizante para marcar intervalos de 2 segundos como artefactos solo si los cinco segmentos de 10 segundos superpuestos fueron clasificados como artefactos.
• Evaluación: El índice fue evaluado contra la verdad de campo manual utilizando precisión (accuracy), sensibilidad, especificidad y puntuaciones F1.

Resultos Clave

• Calidad de la Señal por Actividad: Ver la televisión produjo duraciones de señal limpia continua más largas que leer. En promedio, el 88.3% de la señal de TV tuvo una duración mínima de señal limpia de 10 segundos, comparado con el 79.8% para la lectura. Solo el 44.6% de las señales de TV y el 22.7% de las de lectura mantuvieron una duración de señal limpia continua de 300 segundos.
• Calidad de la Señal por Ropa: Todos los materiales de ropa probados (algodón, lino, mezclilla, poliéster) permitieron duraciones de señal limpia que exceden los 10 segundos. El poliéster mostró sorprendentemente el mayor porcentaje de segmentos limpios de 300 segundos (17.8%), aunque los autores señalan que esta observación se basa en un subconjunto pequeño (5 sujetos) y puede estar influenciada por factores ajenos al material por sí solo.
• Desempeño de los SQI: Entre las métricas individuales, el bSQI fue el que mejor funcionó con una precisión del 90.7% y una puntuación F1 de 79.9%. El aSQI alcanzó una precisión del 90.0% y el corSQI un 89.4%.
• Desempeño del Índice Combinado: El enfoque de votación por mayoría que combina los tres SQI mejoró el desempeño a una precisión del 92.0% y una puntuación F1 de 82.1% para segmentos de 10 segundos.
• Clasificación de 2 Segundos: Al aplicarse a intervalos de 2 segundos, el índice de artefactos logró una precisión del 93.4%, con una tasa de falsos positivos del 4.4% y una tasa de falsos negativos del 2.3%.

Contribuciones Clave

1. Índice de Artefactos: El artículo presenta un índice de artefactos basado en características diseñado específicamente para cECG adquirido en un entorno de sillón, capaz de distinguir entre segmentos limpios y con artefactos en pasos de tiempo de 2 segundos.
2. Conjunto de Datos: Los autores proporcionan un conjunto de datos anonimizado y de acceso libre que contiene datos de ECG de referencia y cECG de 44 sujetos, junto con las anotaciones de la verdad de campo.
3. Análisis Empírico: El estudio cuantifica el impacto de actividades diarias específicas (leer vs. TV) y de los materiales de la ropa en la calidad de la señal de cECG, proporcionando métricas de base para la viabilidad del monitoreo continuo.

Significancia y Reivindicaciones
Los autores afirman que su índice de artefactos logra automatizar la distincción entre segmentos de cECG limpios y con artefactos, promoviendo así la viabilidad del monitoreo de salud en entornos del mundo real no supervisados.

• FC vs. VFC: Los resultados sugieren que las grabaciones de cECG en sillón son adecuadas para la determinación de la frecuencia cardíaca (FC), ya que la mayoría de las señales contienen suficientes segmentos limpios de 10 segundos. Sin embargo, los autores declaran modestamente que el análisis de la VFC, que requiere grabaciones limpias continuas de 5 minutos (300 segundos), es actualmente no posible con esta configuración para la mayoría de los sujetos.
• Utilidad Futura: Los autores sugieren que si se validan métodos de análisis de VFC de ultra-corto plazo (por ejemplo, usando segmentos de 60 segundos), la utilidad de las señales grabadas aumentaría significativamente (por ejemplo, del 22.7% al 63.0% para la lectura).
• Limitaciones: El artículo reconoce explícitamente limitaciones, incluyendo la restricción a solo dos actividades (leer y TV), el uso de un prototipo de sillón y la exclusión de sujetos con enfermedades cardíacas (específicamente arritmia), señalando que actualmente no existe una base de datos de referencia para la arritmia en cECG.

Este trabajo sirve como base para extender el monitoreo de salud personalizado y continuo hacia la medicina preventiva, enfatizando la necesidad de una detección precisa de artefactos para asegurar la fiabilidad de los datos.