Surveillance cardiorespiratoire par microphone via des sons trachéaux dans le contexte de la stimulation implantée du nerf phrénique

Cardiorespiratory Monitoring by Microphone via Tracheal Sounds in the Context of Implanted Phrenic Nerve Stimulation

• Auteur / Autrice : Xinyue Lu
• Direction : Christine Azevedo, Thomas Similowski
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Systèmes automatiques et micro-électroniques
• Date : Soutenance le 23/03/2020
• Etablissement(s) : Montpellier
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Information, Structures, Systèmes (Montpellier ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique, de robotique et de micro-électronique (Montpellier ; 1992-....)
• Jury : Président / Présidente : Philippe Fraisse
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Christine Azevedo, Thomas Similowski, Philippe Fraisse, Norbert Noury, Thomas Penzel, Julie Fontecave Jallon
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Norbert Noury, Thomas Penzel

Mots clés

Mots clés contrôlés

Nerf phrénique

Respiration artificielle

Monitorage médical

Mots clés libres

Monitoring respiratoire

Monitoring cardiaque

Sons trachéaux

Stimulation du nerf phrénique

Respiratory monitoring

Cardiac monitoring

Tracheal sounds

Phrenic nerve stimulation

Résumé

Introduction : Les patients dépendant d’une ventilation artificielle sont principalement placés sous ventilation mécanique. Si leur nerf phrénique et leur diaphragme demeurent fonctionnels, un implant de stimulation du diaphragme (DP) peut permettre une respiration plus naturelle. Mais les systèmes DP existants ne peuvent monitorer la respiration induite du patient et ne permettent que de stimuler à intensité et à fréquence constantes. Ajouter une capacité d’adaptation à ces systèmes pourrait améliorer l’efficacité de la stimulation. Une méthode de monitoring respiratoire basée sur l’enregistrement de sons trachéaux via un microphone a été introduite dans cette thèse. Cette méthode a été conçue pour être portable et non-invasive, et capable de fonctionner une journée complète et en temps réel.Méthodes : Les sons trachéaux ont été enregistrés à l’aide d’un microphone placé dans un support en forme de cloche réalisé par impression 3D, et placé sur le cou du patient. Les signaux récupérés ont été filtrés et pré-amplifiés puis enregistrés et traités sur ordinateur. Quatre protocoles ont été conçus pour enregistrer des sons trachéaux dans divers contextes : (1) 15 sujets sains ; (2) 1 patient ayant une tétraplégie haute sous IT-PNS ; (3) 13 sujets sains assis puis couchés, avec des signaux de référence ; (4) 30 patients souffrant d’apnée du sommeil et 10 patients avec un système IT-PNS implanté seront includes prochainement. Un algorithme de traitement du signal en temps réel a permis de détecter toutes les phases d’inspiration et d’expiration par détection d’enveloppe dans les domaines temporel, fréquentiel, et également une détection à partir du PDR (PCG-derived respiration : la variation d’amplitude des pics cardiaques correspond à la respiration). La combinaison de ces trois détections permet une meilleure spécificité du système (moins de faux-positifs).Résultats : L’application de l’algorithme aux données des protocoles 1 et 3 a conduit à de bons résultats de détection qui satisfont le minimum requis pour système. Ces résultats ont aussi montré que les bruits tels que la parole ou l’environnement extérieur, et les différentes position du corps n’influencent pas le résultat de la détection. La nouvelle méthode d’évaluation de l’effort respiratoire proposé – PDR montre une bonne corrélation avec EDR, ce qui démontre la faisabilité de l’utilisation de PDR pour le monitoring de la respiration. Une bonne corrélation entre des intervalles R-R et S-S montre également qu'il serait donc également possible de monitorer l’activité du cœur à partir des sons trachéaux.Conclusions : Cette thèse a démontré la faisabilité de détecter des épisodes d’apnée à partir de sons trachéaux et de monitorer l’activité cardiaque. Le signal extrait PDR peut permettre d’identifier le type d’apnée (obstructive / centrale). De plus, le système d’enregistrement par microphone peut permettre d’observer les signaux de stimulation électrique chez les patients implantés et indiquer un dysfonctionnement éventuel du système implanté. Les sons trachéaux peuvent aussi fournir un retour sur la qualité de l’électroventilation. La prochaine étape sera donc d’obtenir les enregistrements de patients et de tester si ce même algorithme fonctionne dans ce cas (protocole 4). Le monitoring des sons trachéaux peut fournir une méthode non-invasive pour estimer le flux inspiratoire dans le cas de patients nécessitant un monitoring respiratoire dans les situations extrêmes (e.g. comme une mesure de sécurité pour l’administration de morphine pour les douleurs aiguës) et dans les situations chroniques (e.g. la ventilation mécanique à domicile). Et dans le cas de maisons connectées, en particulier pour les maisons de retraite, les applications de monitoring des sons trachéaux peut permettre un monitoring robuste et efficace des signes multi-vitaux.

Introduction: Patients who have an artificial ventilation dependence are usually treated with mechanical ventilation. If their phrenic nerves and diaphragms are still functional, implanted diaphragm pacing (DP) can provide them a more natural respiration. But existing DP systems cannot monitor patient’s induced respiration and stimulate with a current of constant intensity and frequency. Adding adaptive abilities to existing systems would improve the efficiency of the delivered stimulation and could also deliver an alarm in case of an apnea detection. A respiratory monitoring method based on recordings from tracheal sounds by microphone is introduced. This method aims at being ambulatory and non-invasive for all-day long real-time use.Methods: Tracheal sounds were recorded by a microphone inserted into a 3D printed bell-shape support, which was stuck over patient’s neck. Recorded signals were filtered and pre-amplified then saved and processed in a computer. Four protocols were designed to record and analyze respiration in different contexts: (1) 15 healthy subjects; (2) 1 patient with high tetraplegia under IT-PNS; (3) 13 healthy subjects in sitting and lying positions with reference signals; (4) 30 patients with sleep apnoea and 10 patients with implanted IT-PNS will be included in short future. One real-time processing algorithm detected all inspiration/expiration phases by combining results from temporal envelope detection, frequency detection, and also PDR detection (PCG-derived respiration: variation of cardiac peak amplitude corresponds to respiration). Combining the detection results in these 3 domains allowed for a better specificity of system (less false positives).Results: The application of the algorithms to protocols 1 to 3 data lead to good detection results that met the minimum requirements for the system. These result also showed that noises like speech or environments and different body position do not influence much the detection results. The new proposed respiratory effort evaluation method -- PDR showed a good correlation with EDR, this demonstrates the feasibility to use the PDR to monitor respiration. At a good correlation between R-R intervals and S-S intervals also showed that it would also be possible to monitor heart activity from tracheal sounds.Conclusions: This thesis shows the feasibility of detecting the apnoea and of monitoring cardiac activity from tracheal sounds. The extracted signal PDR could be used to identify the type of apnoea (obstructive/central). Furthermore, the microphone-based recording system could capture stimulation signals which can indicate a dysfunction of the pacing system and recorded tracheal sounds could give a feedback of the electro-ventilation quality. The next step is to record patient's tracheal sounds signals and test if the same algorithm could still work well in this context (the protocol 4).Monitoring tracheal sounds could provide a non-invasive way to approximate inspiratory flow that would be useful in all patients requiring respiratory monitoring in acute situations (e.g. as a safety measure during the administration of morphine for acute pain) and in chronic situations (e.g. home mechanical ventilation). And in the construction of smart house, especially for nursing/retirement home, application of tracheal sounds monitoring could provide convenient, robust multi-vital signals monitoring.