Nonintrusive Nocturnal Remote Monitoring of Vital Signs in Ambient Assisted Living Environments
Télésurveillance nocturne non intrusive de signes vitaux dans des environnements d’assistance à l’autonomie à domicile
Résumé
The current approaches for diagnosing sleep disorders are burdensome, intrusive, and can affect the patient’s sleep quality. As a result, there is a crucial need for less cumbersome systems to diagnose sleep-related problems. We propose to use a novel nonintrusive sleep monitoring system based on a microbend fiber-optic mat placed under the bed mattress. The sleep quality is assessed based on different parameters, including heart rate, breathing rate, body movements, wake up time, sleep time, night movement, and bedtime. The proposed system has been validated in a health and wellness environment in addition to a clinical environment as follows. In the former case, the heart rate is measured from noisy ballistocardiogram signals acquired from 50 human volunteers in a sitting position using a massage chair. The signals are unobtrusively collected from a microbend fiber optic sensor embedded within the headrest of the chair and then transmitted to a computer through a Bluetooth connection. The heart rate is computed using the multiresolution analysis of the maximal overlap discrete wavelet transform. The error between the proposed method and the reference ECG is estimated in beats per minute using the mean absolute error where the system achieved relatively good results (10.12 ± 4.69) despite the remarkable amount of motion artifact produced owing to the frequent body movements and/or vibrations of the massage chair during stress relief massage. Unlike the complete ensemble empirical mode decomposition algorithm, previously employed for heart rate estimation, the suggested system is much faster. Hence, it can be used in real-time applications. In the latter case, we evaluated the capacity of the microbend fiber optic sensor to monitor heart rate and respiration unobtrusively. In addition, we tested the capacity of the sensor in discriminating between shallow breathing and no breathing. The proposed sensor was compared to a three-channel portable monitoring device (ApneaLink) in a clinical setting during a drug-induced sleep endoscopy. Across all ten patients recruited for our study, the system achieved satisfactory results in the mean heart rate and the mean respiratory rate with an error of 0.55±0.59 beats/minute and 0.38 ± 0.32 breaths/minute, respectively. Besides, the Pearson correlation coefficient between the proposed sensor and the reference device was 0.96 and 0.78 for heart rate and respiration, respectively. On the contrary, the proposed sensor provided a very low sensitivity (24.24 ± 12.81%) and a relatively high specificity (85.88 ± 6.01%) for sleep apnea detection. It is expected that this preliminary research will pave the way toward unobtrusive detection of obstructive sleep apnea in real-time. Following successful validation of the proposed system, we have successfully deployed our sleep monitoring system in thirteen apartments with mainly senior residents over six months. Nevertheless, in this research, we concentrate on a one-month deployment with three senior female residents. The proposed system shows an agreement with a user’s survey collected before the study. Furthermore, the system is integrated within an existing ambient assisted living platform with a user-friendly interface to make it more convenient for the caregivers to follow-up the sleep parameters of the residents.
Les approches actuelles pour diagnostiquer les troubles du sommeil sont lourdes, intrusives et peuvent influer sur la qualité du sommeil du patient. Il y a donc un besoin crucial de systèmes moins encombrants pour diagnostiquer les problèmes liés au sommeil. Nous proposons d'utiliser un nouveau système de suivi du sommeil non intrusif basé sur un tapis à fibre optique à microflexion placée sous le matelas de lit. La qualité du sommeil est évaluée en fonction de différents paramètres, y compris la fréquence cardiaque, le rythme respiratoire, les mouvements du corps, l’heure du réveil, la durée du sommeil, le mouvement nocturne et l’heure du coucher. Le système proposé a été validé dans un environnement de santé et de bien-être, en plus d'un environnement clinique comme suit. Dans le premier cas, la fréquence cardiaque est mesurée à partir de signaux ballistocardiogramme bruités acquis de 50 volontaires en position assise à l'aide d'une chaise de massage. Les signaux sont recueillis discrètement à partir d'un capteur de fibre optique microflexible intégrée dans l'appui-tête de la chaise, puis transmis à un ordinateur par une connexion Bluetooth. La fréquence cardiaque est calculée à l'aide de l'analyse multi-résolution de la transformée discrète en ondelettes à chevauchement maximal. L'erreur entre la méthode proposée et électrocardiogramme de référence est estimée en battements par minute en utilisant l'erreur absolue moyenne où le système a obtenu des résultats relativement bons (10.12±4.69) malgré la quantité remarquable d'artefact de mouvement produit en raison des fréquents mouvements corporels et/ou vibrations de la chaise de massage pendant le massage de soulagement du stress. Contrairement à l'algorithme complet de décomposition du mode empirique de l'ensemble, précédemment utilisé pour l'estimation de la fréquence cardiaque, le système proposé est beaucoup plus rapide. Par conséquent, il peut être utilisé dans les applications temps réel. Dans ce dernier cas, nous avons évalué la capacité du capteur de fibre optique microflexible pour suivre la fréquence cardiaque et la respiration d’une manière discrète. En outre, nous avons testé la capacité du capteur dans la discrimination entre la respiration superficielle et pas de respiration. Le capteur proposé a été comparé à un dispositif de surveillance portatif à trois canaux (ApneaLink) dans un milieu clinique au cours d'une endoscopie sous anesthésie. Parmi les dix patients recrutés pour notre étude, le système a obtenu des résultats satisfaisants quant à la fréquence cardiaque moyenne et quant à la fréquence respiratoire moyenne avec une erreur de 0.55 ± 0.59 battements/minute et de 0.38 ± 0.32 respirations/minute, respectivement. De plus, le coefficient de corrélation Pearson entre le capteur proposé et le dispositif de référence était de 0.96 et 0.78 pour la fréquence cardiaque et la respiration, respectivement. Au contraire, le capteur proposé a fourni une très faible sensibilité (24.24 ± 12.81%) et une spécificité relativement élevée (85.88 ± 6.01%) pour la détection de l'apnée du sommeil. On s'attend à ce que cette recherche préliminaire ouvre la voie vers la détection discrète de l'apnée obstructive du sommeil en temps réel. Suite à la validation réussie du système proposé, nous avons déployé avec succès notre système de surveillance du sommeil pendant plus de 6 mois dans treize appartements habités principalement par les personnes âgées. Néanmoins, dans cette recherche, nous nous concentrons sur un déploiement d'un mois avec trois résidents seniors de sexe féminin. Le système proposé montre l’accord avec l’enquête utilisateur recueillie avant l'étude. En outre, le système est intégré dans une plate-forme d’autonomie assistée existante avec une interface conviviale pour rendre plus commode pour les aidants le suivi des paramètres de sommeil des résidents.
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