Effective signal processing methods for robust respiratory rate estimation from photoplethysmography signal
Estimation robuste de la fréquence respiratoire par traitement et analyse du signal de photoplethysmographie
Résumé
One promising area of research in clinical routine involves using photoplethysmography (PPG) for monitoring respiratory activities. PPG is an optical signal acquired from oximeters, whose principal use consists in measuring oxygen saturation. Despite its simplicity of use, the deployment of this technique is still limited because of the signal sensitivity to distortions and the non-reproducibility between subjects, but also for the same subject, due to age and health conditions. The main aim of this work is to develop robust and universal methods for estimating accurate respiratory rate regardless of the intra- and inter-individual variability that affects PPG features. For this purpose, firstly, an adaptive artefact detection method based on template matching and decision by Random Distortion Testing is introduced for detecting PPG pulses with artefacts. Secondly, an analysis of several spectral methods for Respiratory Rate (RR) estimation on two different databases, with different age ranges and different respiratory modes, is proposed. Thirdly, a Spectral Respiratory Quality Index (SRQI) is attributed to respiratory rate estimates, in order that the clinician may select only RR values with a large confidence scale. Promising results are found for two different databases.
Le photopléthysmogramme (PPG) est un signal optique acquis à partir de l’oxymètre de pouls, dont l’usage principal consiste à mesurer la saturation en oxygène. Avec le développement des technologies portables, il est devenu la technique de base pour la surveillance de l’activité cardio-respiratoire des patients et la détection des anomalies. En dépit de sa simplicité d'utilisation, le déploiement de cette technique reste encore limité pour deux principales raisons : 1. L’extrême sensibilité du signal aux distorsions. 2. La non-reproductibilité entre les sujets et pour les mêmes sujets, en raison de l'âge et des conditions de santé. L’objectif de cette thèse est le développement de méthodes robustes et universelles afin d’avoir une estimation précise de la fréquence respiratoire (FR) indépendamment de la variabilité intra et interindividuelle du PPG. Plusieurs contributions originales en traitement statistiques du signal PPG sont proposées. En premier lieu, une méthode adaptative de détection des artefacts basée sur la comparaison de modèle a été développée. Des tests par la technique Random Distortion Testing sont introduits pour détecter les pulses de PPG avec des artefacts. En deuxième lieu, une analyse de plusieurs méthodes spectrales d’estimation de la FR est proposée. Afin de mettre en évidence la robustesse des méthodes proposées face à la variabilité du signal, plusieurs tests ont été effectués sur deux bases de données avec de différentes tranches d'âge et des différents modes respiratoires. En troisième lieu, un indice de qualité respiratoire spectral (SRQI) est conçu dans le but de communiquer au clinicien que les valeurs fiables de la FR avec un certain degré de confiance.
Origine : Version validée par le jury (STAR)
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