title: Beat-to-beat stroke volume estimation during ergometry stress tests: an ECG and ICG approach with semi-automated study and optimized electrode setup based on human phantom simulation
Creators: name: Urban, Mike
Publisher: name: Technische Universität Berlin
Year: 2024
Subjects: subject: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::620 Ingenieurwissenschaften::620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
subject: ECG
subject: ICG
subject: bioimpedance
subject: GRU
subject: stroke volume

description: In industrialized countries, cardiovascular diseases are the most common cause of death. For the diagnosis of these diseases, in addition to complex imaging techniques, the simple and informative bicycle ergometry is used. During this procedure, non-invasive measurements such as ECG, pulse rate, and spot blood pressure are obtained under physical stress. Another important vital parameter is the stroke volume, which is currently measured invasively using thermodilution or indirectly via ultrasound. However, both methods cannot be used under physical load. While impedance cardiography offers a non-invasive alternative, it has so far been unsuitable during ergometry due to strong motion artifacts. The aim of this work is the development of a non-invasive method for beat-to-beat estimation of stroke volume during ergometry based on ECG and bioimpedance measurements. Two main problems are addressed: first, acquiring impedance signals with minimal interference despite movement, and second, estimating stroke volume based on these signals. Simulations with 3D phantoms are used to optimize the electrode positions on the human body. To investigate the influence of mechanical force on the measurement electrodes, a medical device is modified facilitating dual bioimpedance measurement and for obtaining an interference-free reference signal. An algorithm newly developed in the context of this thesis, based on recurrent neural networks, enables the reconstruction of bioimpedance signals based on the ECG recorded during bicycle ergometry, in phases that are heavily affected by artifacts. These processed signals allow the determination of hemodynamic parameters under stress separately for individual heartbeats. An adapted ergometry protocol is used for a two-stage, semi-automated subject study to calibrate and validate the signal processing algorithms developed. Comparative data are provided by a clinically approved Finapres® monitor. The comparison of the new method developed in this study, with existing methods shows improved results in the estimation of bioimpedance signals during movement. Thus, the optimized method enables the estimation of stroke volume during ergometry even in signal sections affected by artifacts. Further improvements could be achieved by evaluating signal quality section-wise and adaptively combining specific algorithms, enhancing the diagnosis and monitoring of cardiovascular diseases.
description: In den industrialisierten Staaten sind Erkrankungen des Herz-Kreislauf-Systems die häufigste Todesursache. Für die Diagnostik dieser Erkrankungen wird neben aufwändiger Bildgebung die einfache und aussagekräftige Fahrrad-Ergometrie eingesetzt. Dabei werden unter körperlicher Belastung nichtinvasiv Messdaten wie EKG, Pulsrate und punktueller Blutdruck gewonnen. Ein weiterer wichtiger Vitalparameter wäre das Schlagvolumen, das bisher invasiv mittels Thermodilution oder indirekt über Ultraschall erfasst wird. Beide Methoden sind jedoch unter körperlicher Belastung nicht einsetzbar. Die Impedanzkardiografie bildet zwar eine nichtinvasive Alternative, kann aber bisher aufgrund von starken Bewegungsartefakten während der Ergometrie nicht genutzt werden. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines nichtinvasiven Verfahrens zur herzschlagweisen Abschätzung des Schlagvolumens während der Ergometrie auf Basis von EKG- und Bioimpedanzmessungen. Hierbei werden zwei Hauptprobleme adressiert. Diese bestehen zum einen in der Gewinnung möglichst störungsfreier Impedanzsignale trotz Bewegung sowie zum anderen in der darauf aufbauenden Schätzung des Schlagvolumens. Simulationen mit 3D-Phantomen dienen der Optimierung der Elektrodenpositionen am menschlichen Körper. Zur Untersuchung des Einflusses von Krafteinwirkung auf die Messelektroden wird ein medizinisches Gerät modifiziert, um eine doppelte Bioimpedanzmessung zu ermöglichen und somit ein störungsfreies Referenzsignal zu gewinnen. Ein im Rahmen der Dissertation neu entwickelter Algorithmus auf Basis rekurrenter neuronaler Netze ermöglicht die Rekonstruktion von Bioimpedanzsignalen auf Basis des EKG in abschnittsweise stark artefaktbehafteten Phasen. Diese verarbeiteten Signale erlauben unter Belastung die Bestimmung hämodynamischer Parameter separat für jeden Herzschlag. Für eine zweistufige semi-automatisierte Probandenstudie zur Kalibrierung und Validierung der Signalverarbeitungs-Algorithmen findet ein angepasstes Ergometrieprotokoll Verwendung. Vergleichsdaten liefert ein klinisch zugelassener Finapres®-Monitor. Der Vergleich des neuen Verfahrens mit bestehenden Methoden zeigt verbesserte Ergebnisse in Bezug auf die Schätzung von Bioimpedanzsignalen bei Bewegungen. Somit ermöglicht die optimierte Methode die Schätzung des Schlagvolumens während der Ergometrie selbst in artefaktbehafteten Signalabschnitten. Weitere Verbesserungen wären perspektivisch durch die abschnittsweise Bewertung der Signalqualität und die adaptive Kombination spezifischer Algorithmen erreichbar, was die Diagnose und Überwachung kardiovaskulärer Erkrankungen weiter verbessern könnte.