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

Sintesi Tecnica: Indice di Artefatti per l'Elettrocardiografia Capacitiva Acquisita con una Poltrona

Problematica
Il monitoraggio continuo della salute in ambienti privati, come case intelligenti e veicoli, offre un potenziale per la diagnosi precoce delle malattie e il miglioramento degli esiti terapeutici. L'elettrocardiografia capacitiva (cECG), integrata in contesti non intrusivi come le poltrone, consente la registrazione non invasiva dei segnali biologici durante le attività quotidiane. Tuttavia, i segnali cECG sono altamente suscettibili al rumore e agli artefatti causati da movimenti, disturbi elettromagnetici, pieghe dei tessuti e problemi di capacità di accoppiamento. Tali artefatti degradano la qualità del segnale, compromettendo l'affidabilità dei calcoli della frequenza cardiaca (HR) e della variabilità della frequenza cardiaca (HRV). Sebbene esistano vari indici di qualità del segnale (SQI) per l'ECG galvanico, la loro applicabilità alla cECG e lo sviluppo di un indice di artefatti robusto per contesti reali e non supervisionati rimangono sfide critiche.

Metodologia
Seguendo un protocollo di "registered report", gli autori hanno condotto uno studio a braccio singolo coinvolgendo 44 soggetti.

• Acquisizione dei dati: I soggetti si sono seduti in una poltrona intelligente prototipo dotata di elettrodi cECG integrati (Capical GmbH) per due sessioni da 11 minuti: leggere e guardare la televisione. Contemporaneamente, è stato registrato un ECG di riferimento sincronizzato nel tempo utilizzando elettrodi cutanei.
• Variabili: Lo studio ha analizzato l'impatto del tipo di attività e del materiale dell'abbigliamento (cotone, lino, jeans, poliestere) sulla qualità del segnale.
• Pre-elaborazione: I dati sono stati filtrati (bandpass 15–30 Hz) e il canale con le prestazioni migliori è stato selezionato. Le registrazioni sono state segmentate in finestre sovrapposte di 10 secondi con un passo di 2 secondi.
• Ground Truth: Un esperto qualificato ha annotato manualmente i segnali, marcando gli artefatti da movimento ad alta ampiezza e il rumore delle apparecchiature. Qualsiasi intervallo di 2 secondi contenente artefatti è stato etichettato come tale.
• Sviluppo dell'Indice di Artefatti: Gli autori hanno sviluppato un indice utilizzando tre specifici SQI:
  1. corSQI: Correlazione dei complessi QRS rispetto a un template medio.
  2. bSQI: Coerenza del rilevamento dei picchi R tra due algoritmi differenti.
  3. aSQI: Rapporto di ampiezza assoluta attraverso cinque sotto-segmenti di 2 secondi.
     Gli intervalli di soglia per questi indici sono stati ottimizzati utilizzando un approccio basato sull'F1-score per affrontare lo sbilanciamento delle classi. È stato impiegato un meccanismo di voto a maggioranza, in cui un segmento di 10 secondi è classificato come artefatto se due o più SQI concordano. Infine, un approccio a finestra scorrevole ha contrassegnato gli intervalli di 2 secondi come artefatti solo se tutti i cinque segmenti da 10 secondi sovrapposti erano classificati come artefatti.
• Valutazione: L'indice è stato valutato rispetto al ground truth manuale utilizzando accuratezza, sensibilità, specificità e F1-score.

Risultati Chiave

• Qualità del segnale per attività: Guardare la televisione ha prodotto durate di segnale pulito continuo più lunghe rispetto alla lettura. In media, l'88,3% del segnale della TV presentava una durata minima di segnale pulito continuo di 10 secondi, rispetto al 79,8% per la lettura. Solo il 44,6% dei segnali della TV e il 22,7% dei segnali di lettura mantenevano una durata continua pulita di 300 secondi.
• Qualità del segnale per abbigliamento: Tutti i materiali testati (cotone, lino, jeans, poliestere) hanno permesso durate di segnale pulito superiori a 10 secondi. Il poliestere ha mostrato sorprendentemente la percentuale più alta di segmenti puliti di 300 secondi (17,8%), sebbene gli autori notino che questa osservazione si basa su un piccolo sottogruppo (5 soggetti) e può essere influenzata da fattori diversi dal solo materiale.
• Prestazioni degli SQI: Tra le metriche individuali, bSQI ha ottenuto le prestazioni migliori con un'accuratezza del 90,7% e un F1-score del 79,9%. L'aSQI ha raggiunto il 90,0% di accuratezza e il corSQI l'89,4%.
• Prestazioni dell'Indice Combinato: L'approccio a voto di maggioranza combinando i tre SQI ha migliorato le prestazioni portando l'accuratezza al 92,0% e l'F1-score all'82,1% per i segmenti di 10 secondi.
• Classificazione a 2 Secondi: Applicato agli intervalli di 2 secondi, l'indice di artefatti ha raggiunto un'accuratezza del 93,4%, con un tasso di falsi positivi del 4,4% e un tasso di falsi negativi del 2,3%.

Contributi Principali

1. Indice di Artefatti: Il documento presenta un indice di artefatti basato sulle caratteristiche, specificamente progettato per la cECG acquisita in un contesto di poltrona, capace di distinguere segmenti puliti da quelli con artefatti in passi temporali di 2 secondi.
2. Dataset: Gli autori forniscono un dataset anonimizzato e liberamente disponibile che contiene dati ECG di riferimento e cECG da 44 soggetti, insieme alle annotazioni del ground truth.
3. Analisi Empirica: Lo studio quantifica l'impatto di specifiche attività quotidiane (lettura vs TV) e dei materiali dell'abbigliamento sulla qualità del segnale cECG, fornendo metriche di base per la fattibilità del monitoraggio continuo.

Significatività e Rivendicazioni
Gli autori affermano che il loro indice di artefatti riesce ad automatizzare la distinzione tra segmenti cECG puliti e con artefatti, promuovendo così la fattibilità del monitoraggio della salute in contesti reali non supervisionati.

• HR vs HRV: I risultati suggeriscono che le registrazioni in poltrona tramite cECG siano idonee per la determinazione della frequenza cardiaca (HR), poiché la maggior parte dei segnali contiene segmenti puliti di 10 secondi sufficienti. Tuttavia, gli autori dichiarano con cautela che l'analisi dell'HRV, che richiede registrazioni pulite continue di 5 minuti (300 secondi), è attualmente non possibile con questa configurazione per la maggior parte dei soggetti.
• Utilità Futura: Gli autori suggeriscono che se i metodi di analisi dell'HRV ultra-brevi (ad esempio, utilizzando segmenti di 60 secondi) venissero validati, l'utilizzabilità dei segnali registrati aumenterebbe significativamente (ad esempio, dal 22,7% al 63,0% per la lettura).
• Limitazioni: Il documento riconosce esplicitamente limitazioni, tra cui la restrizione a sole due attività (lettura e TV), l'uso di una poltrona prototipo e l'esclusione di soggetti con malattie cardiache (specificamente aritmia), notando che attualmente non esiste un database di riferimento per l'aritmia in cECG.

Il lavoro serve come fondamento per estendere il monitoraggio continuo e personalizzato della salute alla medicina preventiva, sottolineando al contempo la necessità di un rilevamento preciso degli artefatti per garantire l'affidabilità dei dati.