ˇ ´ vysoke ´ uc ˇen´ı technicke ´ Praha Cesk e Fakulta elektrotechnick´a Katedra kybernetiky
Automatick´ a detekce sp´ ankov´ e apnoe
Kvˇ eten 2015
Student:
Bc. Jakub Kahoun
Vedouc´ı pr´ace:
Ing. V´aclav Gerla, Ph.D.
Prohl´ aˇ sen´ı autora pr´ ace Prohlaˇsuji, ˇze jsem pˇredloˇzenou pr´aci vypracoval samostatnˇe a ˇze jsem uvedl veˇsker´e pouˇzit´e informaˇcn´ı zdroje v souladu s Metodick´ ym pokynem o dodrˇzov´an´ı etick´ ych princip˚ u pˇri pˇr´ıpravˇe vysokoˇskolsk´ ych z´avˇereˇcn´ ych prac´ı.
V Praze 6. kvˇetna 2015
..................... Podpis autora pr´ace
Podˇ ekov´ an´ı R´ad bych podˇekoval Ing. V´aclavu Gerlovi, Ph.D. za jeho rady, pˇripom´ınky a pomoc pˇri psan´ı t´eto diplomov´e pr´ace. D´ale bych r´ad podˇekoval Fakultn´ı nemocnici sv. Anny v Brnˇe, kter´a poskytla polysomnografick´e z´aznamy a Ing. Miloˇsovi Bˇelehradovi za vstˇr´ıcnou uk´azku pracoviˇstˇe a vysvˇetlen´ı postupu mˇeˇren´ı. V neposledn´ı ˇradˇe bych r´ad podˇekoval rodinˇe a pˇra´tel˚ um za podporu a pomoc bˇehem dosavadn´ıho studia.
Abstrakt V t´eto diplomov´e pr´aci je zpracov´ana moˇznost automatick´eho hodnocen´ı sp´ankov´ ych PSG z´aznam˚ u. Konkr´etnˇe se zamˇeˇruje na poruchy d´ ych´an´ı bˇehem sp´anku. K detekci tˇechto poruch byly navrˇzeny r˚ uzn´e algoritmy, kter´e nepouˇz´ıvaj´ı vˇsechny kan´aly z PSG z´aznam˚ u. Jsou pouˇzity pouze kan´aly zaznamen´avaj´ıc´ı pohyby bˇricha a hrudn´ıku, zmˇeny tlaku v nose, tok vzduchu, saturaci krve kysl´ıkem a svˇetlo. Ostatn´ı kan´aly nejsou v t´eto pr´aci pouˇzity. Jednotliv´e metody na sebe navazuj´ı a v´ ysledky z pˇredchoz´ı metody jsou pouˇzity jako vstupy do dalˇs´ım metod. Algoritmus nalezne zaˇca´tek mˇeˇren´ı, n´aslednˇe jednotliv´e desaturizace, kter´e mus´ı doprov´azet respiraˇcn´ı poruchy. Pospojov´an´ım tˇechto desaturizaˇcn´ıch ud´alost´ı do vˇetˇs´ıch celk˚ u algoritmus dostane oblasti, kde je potencion´alnˇe moˇzn´ y v´ yskyt poruch d´ ych´an´ı. Pomoc´ı kan´alu pNasal jsou detekov´any vˇsechny pˇreruˇsen´ı / omezen´ı toku vzduchu. V posledn´ım kroku dojde k rozdˇelen´ı tˇechto ud´alost´ı na jednotliv´e typy (centr´aln´ı, obstrukˇcn´ı, nebo sm´ıˇsen´a sp´ankov´a apnoe). Nev´ yhodou navazuj´ıc´ıch algoritm˚ u je postupn´e pˇren´aˇsen´ı a zvˇetˇsov´an´ı chyb.
Kl´ıˇ cov´ a slova Apnoe, Hypopnoe, Sp´anek, EEG, EKG, AHI, CSA, OSA, RERA
Abstract In this diploma thesis is discussed option of automatic evaluation sleep PSG records. Specifically is aimed to breath disorders in sleep. To detect these has been designed many different algorithms, which do not use all channels of PSG record. There are used only channels that measure chest and abdomen movement, pressure changes, airflow, blood saturation and light. Other channels are not used. All methods are used one by one and the result from previous is used as input to next. First step is to defined the start of measurement, next single desaturation events, which are required to detect breathing disorders. By connecting these desaturations to complex parts are founded sections where is potential to find breathing disorders. On channel pNasal are detected all interruptions / limitations of airflow. In last step are differed individual events to different types (central, obstructive, or mixed sleep apnoea). Disadvantage of follow-up algorithms is transmitting mistakes.
Key words Apnoe, Hypopnoe, Sleep, EEG, ECG, AHI, CSA, OSA, RERA
Zkratky • CSA - Centr´aln´ı sp´ankov´a apnoe • OSA - Obstrukˇcn´ı sp´ankov´a apnoe • AI - Apnoe index • AHI - Apnoe / Hypopnoe index • CPAP - Trval´ y pˇretlak v d´ ychac´ıch cest´ach • PEEP - Pozitivn´ı tlak proti v´ ydechu • CNS - Centr´aln´ı nervov´a soustava • HDC - Horn´ı cesty d´ ychac´ı • RERA - Respiratory effort related arousal • AUC - Plocha pod kˇrivkou • AASM - American Academy of Sleep Medicine • DTD - Document Type Definition • W3C - World Wide Web Consortium • NaN - Nespoˇcitateln´a hodnota (z anglick´eho Not a Number)
Obsah ´ 1 Uvod
1
2 Polysomnografie
3
2.1
EEG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3
2.2
EKG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4
2.3
EMG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4
2.4
EOG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
2.5
Tok vzduchu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
2.6
Saturace krve kysl´ıkem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
2.7
Audio z´aznam dechov´e aktivity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
3 Sp´ anek
6
3.1
Sp´ankov´e f´aze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6
3.2
Hypnogram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7
3.3
Sk´orovac´ı syst´emy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8
4 Poruchy sp´ anku
10
4.1
Historie klasifikace sp´ankov´ ych poruch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
4.2
Klasifikace sp´ankov´ ych poruch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
4.3
Apnoe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
4.4
Hypopnoe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
4.5
RERA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
4.6
Mˇeˇren´ı d´elky ud´alosti . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
4.7
Periodick´e d´ ych´an´ı . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 ˇ ızen´ı d´ R´ ych´an´ı . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
4.8
5 Poˇ c´ıtaˇ cov´ e zpracov´ an´ı PSG dat
20
5.1
Segmentace sign´al˚ u . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
5.2
ROC kˇrivka a jej´ı parametry . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
6 Pouˇ zit´ a data
23
6.1
Pouˇzit´ y dataset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
6.2
Artefakty . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
6.3
Uk´azky ud´alost´ı . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
7 Detekce dechov´ ych ud´ alost´ı
31
7.1
Diagnosticky v´ yznamn´e kan´aly . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
7.2
Zaˇc´atek hodnocen´ı z´aznamu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
7.3
Artefakty . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
7.4
Desaturizace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
7.5
Apnoe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
7.6
Centr´aln´ı sp´ankov´a apnoe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
7.7
Sm´ıˇsen´a sp´ankov´a apnoe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
7.8
Obstrukˇcn´ı sp´ankov´a apnoe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
7.9
Hypopnoe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
7.10 RERA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 8 V´ ysledky
40
8.1
Apnoe / Hypopnoe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
8.2
Hypopnoe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
8.3
Apnoe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
8.4
RERA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
8.5
Desaturizace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
8.6
Artefakty . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
9 Z´ avˇ er
50
A Pˇ r´ıloha 1 - XML
55
B Pˇ r´ıloha 2 - Zp˚ usoby l´ eˇ cen´ı OSA
56
B.1 Konzervativn´ı pˇr´ıstup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 B.2 Chirurgick´ y pˇr´ıstup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
1
´ Uvod
Tato pr´ace si klade za c´ıl zmapovat oblast poruch d´ ych´an´ı ve sp´anku a navrˇzen´ı automatick´e klasifikace sp´ankovc´ yh PSG z´aznam˚ u. Zab´ yv´a se velice z´avaˇzn´ ymi poruchami, kter´e se vyskytuj´ı pomˇernˇe ˇcasto a pokud nejsou l´eˇceny, tak m˚ uˇzou v´est ke smrti pacienta. Tyto poruchy jsou n´aroˇcn´e pro cel´ y organismus, protoˇze se mu nedost´av´a kvalitn´ıho sp´anku. U apnoe vedou dlouh´e pauzy bez n´adechu k srdeˇcn´ım poruch´am. Aˇckoli m´a tato porucha velice jasn´e pˇr´ıznaky: hlasit´e chr´ap´an´ı, zastaven´ı d´ ych´an´ı bˇehem sp´anku, nadmˇern´a denn´ı spavost, celodenn´ı u ´nava, a dalˇs´ı. Pˇresto jsou tyto pˇr´ıznaky ˇcasto pˇrehl´ıˇzeny, nebo dokonce ignorov´any. Podle posledn´ıch pr˚ uzkum˚ u trp´ı poruchou d´ ych´an´ı ve sp´anku kaˇzd´ y des´at´ y. Pˇribliˇznˇe kaˇzd´e druh´e selh´an´ı srdce m´a spojitost s poruchou d´ ych´an´ı bˇehem sp´anku, kde obvykle pˇrevl´ad´a obstrukˇcn´ı sp´ankov´a apnoe (OSA), nebo cent´aln´ı sp´ankov´a apnoe (CSA). Pokud bude apnoe spr´avnˇe l´eˇcena, tak se zlepˇs´ı kvalita pacientova ˇzivota a sn´ıˇz´ı potˇreba transplantace srdce. V´ ybˇer vhodn´eho zp˚ usobu l´eˇcby je z´avisl´ y na mnoha faktorech: celkov´ y zdravotn´ı stav, z´avaˇznost onemocnˇen´ı, v´ yskyt anatomick´ ych abnormalit, zda se jedn´a o OSA, ˇci CSA, dostupnost metod a pˇr´ıstup samotn´eho pacienta. Vˇsechna data, kter´a byla pouˇzita v t´eto diplomov´e pr´aci poch´azej´ı z Kardiovaskul´arn´ıho sp´ankov´eho v´ yzkumn´eho centra (Fakultn´ı nemocnice sv. Anny v Brnˇe). Vˇsechny z´aznamy, na kter´ ych byly testov´any navrˇzen´e metody, jsou standartn´ı sp´ankov´e 8 hodinov´e z´aznamy. Jedn´a se o dospˇel´e pacienty, dˇetsk´e z´aznamy jsou vyhodnocov´any podle jin´e sady pravidel. Pacienti byli v tomto centru mˇeˇreni uˇz s podezˇren´ım na zv´ yˇsen´ y v´ yskyt sp´ankov´ ych poruch. Osobn´ı informace (vˇek, pohlav´ı) o jednotliv´ ych pacientech nejsou zn´am´e. Jenotliv´e z´aznamy jsou v t´eto pr´aci vedeny jako ˇc´ısla (1 aˇz 10). Kaˇzd´ y z´aznam obsahuje 40 r˚ uzn´ ych kan´al˚ u (9 svod˚ u EEG, 3 svody EKG, 2 svody EOG, 2 svody EMG (um´ıstˇen´ ych na nohou), Airflow, pohyby bˇricha a hrudn´ıku, nosn´ı tlak, svˇetlo, pozici pacienta, zvukov´ y kan´al, saturace krve kysl´ıkem, tepov´ y kan´al (poˇc´ıtan´ y stejn´ ym pˇr´ıstrojem na SpO2) a mnoho dalˇs´ıch, kter´e v t´eto pr´aci nebyly vyuˇzity. V´ ysledn´ y z´aznam je obrovsk´ y, kdyˇz si uvˇedom´ıme jeho d´elku (8 hodin). Je jasn´e, ˇze proch´azen´ı tohoto z´aznamu nen´ı nejjednoduˇsˇs´ı a nejrychlejˇs´ı. V datech, kter´a byla v t´eto pr´aci zpracov´ana, bylo pr˚ umˇernˇe 2000 ud´alost´ı v jednom z´aznamu (desaturizace, apnoe, hypopnoe, rera, atd.). Ruˇcn´ı hodnocen´ı z´aznam˚ u t´eto d´elky je pro l´ekaˇre velice n´aroˇcn´e. Je tu velk´a variabilita v hodnocen´ı l´ekaˇr˚ u, na z´akladˇe jejich pˇredchoz´ıch zkuˇsenost´ı. Pravidla pro hodnocen´ı jsou jasnˇe dan´a, ovˇsem nˇekter´e dˇeje v PSG z´aznamech mohou b´ yt r˚ uzn´ ymi l´ekaˇri interpretov´any odliˇsnˇe, nav´ıc kaˇzd´e zaˇr´ızen´ı m´a jin´e zvyklosti. V pr˚ ubˇehu ˇcasu se jednotliv´a pravidla mohou upravovat, to vede k nekonzistenci hodnocen´ı star´ ych a nov´ ych z´aznam˚ u. V tu chv´ıli nen´ı moˇzn´e star´e z´aznamy pˇrehodnotit podle nov´ ych pra1
videl, protoˇze by to bylo neuvˇeˇritelnˇe ˇcasovˇe n´aroˇcn´e a zisk by byl minim´aln´ı. Pokud by se pouˇz´ıvaly k detekci sp´ankov´ ych poruch r˚ uzn´e automatizovan´e metody, staˇcilo by pˇrenastavit parametry podle nov´ ych pravidel a vˇsechny z´aznamy by byly opˇet aktu´aln´ı. Dalˇs´ı moˇznou nev´ yhodou m˚ uˇze b´ yt n´akup nov´ ych zaˇr´ızen´ı, kter´a zaznamen´avaj´ı i jin´e kan´aly, nebo tˇreba s jinou vzorkovac´ı frekvenc´ı, jsou citlivˇejˇs´ı. S t´ımto probl´emem by si nemusela poradit i automatizovan´a metoda. Metody v t´eto pr´aci nemaj´ı za c´ıl nahradit pr´aci l´ekaˇre, ˇci sestry, sp´ıˇse jim pomoct v ˇcasovˇe n´aroˇcn´e u ´loze, kter´a by mohla b´ yt ˇreˇsiteln´a pomoc´ı sady jednoduch´ ych algoritm˚ u. I pˇri automatick´e metodˇe, se bude muset v´ ysledn´ y z´aznam zkontrolovat. Ale pokud budou v z´aznamu nˇekter´e ud´alosti pˇredznaˇcen´e, tak by doba, potˇrebn´a k hodnocen´ı z´aznamu mohla b´ yt v´ yznamnˇe zkr´acena. V´ ysledkem by mohl b´ yt automaticky pˇredznaˇcen´ y z´aznam a sestra by pouze potvrzovala, nebo opravovala jednotliv´e ud´alosti. V´ ysledky hodnocen´ı z´aznam˚ u by byly v´ıce konzistentn´ı a bylo by sn´ıˇzeno riziko chyb z nepozornosti.
2
2
Polysomnografie
Polysomnografie je v´ıce parametrov´ y test, souˇcasnˇe je zapisov´ano v´ıce biosign´al˚ u (bˇehem sp´anku), napˇr´ıklad: EEG (elektroencefalogram), EMG (elektromyogram), EOG (elektrookulogram), EKG (elektrokardiogram), dechov´ y rytmus, a dalˇs´ı, kter´ y se pouˇz´ıv´a k urˇcen´ı r˚ uzn´ ych f´az´ı sp´anku. Toto slovo vych´az´ı z latiny poly - mnoho, somno - sp´anek, grafie zobrazen´ı.
2.1
EEG
Elektroencefalogram sn´ım´a elektrick´e aktivity mozku z povrchu hlavy. Namˇeˇren´ y EEG sign´al m´a amplitudu jen nˇekolik des´ıtek uV, nebot’ je utlumen lebkou a k˚ uˇz´ı. EEG je hlavn´ı parametr k urˇcen´ı jednotliv´ ych f´az´ı sp´anku. Dle [7] je pˇri sn´ım´an´ı EEG minim´aln´ım poˇzadavkem splnˇen´ı alespoˇ n jedn´e z n´asleduj´ıc´ıch podm´ınek: • pouˇzit´ı jednoho bipol´arn´ıho svodu (C3 - M2, nebo C2 - A2) • pouˇzit´ı jednoho symetrick´eho svodu (C4 - M1, nebo C4 - A1) U EEG se zaznamen´av´a amplituda sign´alu. Ze sign´alu je poˇc´ıt´ana frekvence, podle kter´e se sign´al dˇel´ı do 4 p´asem: Delta (0 - 4 Hz), Th´eta (4 - 8 Hz), Alfa (8 - 13 Hz) a Beta (13 - 30 Hz). Rozloˇzen´ı elektrod po povrchu hlavy je rovnomˇernˇe rozdˇelen´e, aby zachytily co nejv´ıce elektrick´ ych sign´al˚ u. Nejpouˇz´ıvanˇejˇs´ı rozloˇzen´ı elektrod se naz´ yv´a 10/20, nebot’ elektrody jsou od sebe vzd´aleny 10 - 20 - 20 - 20 - 20 - 10% z jej´ı celkov´e d´elky. Existuj´ı i jin´a rozloˇzen´ı, ale ta maj´ı jin´ y poˇcet kan´al˚ u. Kan´aly jsou pojmenov´any podle poˇca´teˇcn´ıch p´ısmen latinsk´eho pojmenov´an´ı oblast´ı mozku, nad kter´ ymi jsou um´ıstˇeny. Fp - frontpol´arn´ı, F - front´aln´ı, P - parit´aln´ı, T - tempor´aln´ı, O - okcipit´aln´ı a C - centr´aln´ı. Lich´ a ˇ c´ısla se nach´azej´ı nad levou hemisf´erou a sud´ aˇ c´ısla nad pravou. Jednotliv´e elektrody se rozdˇeluj´ı na dvˇe skupiny: exploraˇcn´ı a referenˇcn´ı. Jsou tu dvˇe hlavn´ı moˇznosti zapojen´ı: referenˇcn´ı a bipol´arn´ı. U Referenˇ cn´ıho zapojen´ı je exploraˇcn´ı elektroda mˇeˇrena proti referenˇcn´ı elektrodˇe. Toto ˇreˇsen´ı je velice jednoduch´e, pokud se zvol´ı spr´avnˇe referenˇcn´ı elektroda. Nejˇcastˇeji se pouˇz´ıv´a referenˇcn´ı elektrody um´ıstˇen´e na uˇs´ıch pacienta, nebo vytvoˇren´ım referenˇcn´ı elektrody pomoc´ı zpr˚ umˇerov´an´ı sign´alu ze vˇsech eletrod. Bipol´ arn´ı je zapojen´ı sekvenˇcn´ı. Kaˇzd´a elektroda je souˇcasnˇe zapojena na vstup 2 pˇredchoz´ı a na vstup 1 n´asleduj´ıc´ı elektrody. Uplatˇ nuje se v jednom svodu jako referenˇcn´ı a n´asleduj´ıc´ım jako exploraˇcn´ı. V´ yhodou t´eto metody je pˇresnost lokalizace loˇziska.
3
Obr´azek 1: Rozloˇzen´ı elektrod pˇri mˇeˇren´ı EEG
2.2
EKG
Elektrokardiogram sn´ım´a elektrickou aktivitu srdce z povrchu tˇela. Standartizovan´e mˇeˇren´ı se prov´ad´ı pomoc´ı 12-ti svodov´eho EKG mˇeˇren´ı, nebo holtru, kter´ y dok´aˇze mˇeˇrit srdeˇcn´ı aktivitu po cel´ y den. Na v´ ysledn´em sign´alu je pops´ano 5 f´az´ı, kter´e se znaˇc´ı P,Q,R,S a T. Nejv´ yraznˇejˇs´ı je R f´aze, pomoc´ı n´ıˇz se vypoˇc´ıt´a tep.
Obr´azek 2: Jednotliv´e f´aze EKG sign´alu
2.3
EMG
Elektromyogram sn´ım´a elektrickou aktivitu sval˚ u z povrchu tˇela. Pˇri sn´ım´an´ı EMG bˇehem sp´anku se elektrody zpravidla umist’uj´ı na bradu, pˇr´ıadnˇe i na nohy. 4
2.4
EOG
Elektrookulogram sn´ım´a elektrickou aktivitu sval˚ u, kter´e slouˇz´ı k pohybu s oˇc´ı. Mˇeˇren´ı je prov´adˇeno dvojic´ı elektrod, kter´e jsou um´ıstˇen´e ve vnˇejˇs´ım koutku oka.
2.5
Tok vzduchu
K mˇeˇren´ı jsou vyuˇz´ıv´any senzory, kter´e jsou um´ıstˇen´e pˇred u ´sta a nos. U nosu je um´ıstˇena tlakov´a kanyla zaznamen´avaj´ıc´ı zmˇeny tlaku v okol´ı nosu. Oronaz´aln´ı termoˇcl´anek je um´ıstˇen jak k nosu, tak k pacientovˇe u ´st˚ um. V´ ysledkem je, ˇze oronaz´aln´ı termoˇcl´anek je schopn´ y zachytit i pokud pacient d´ ych´a jen u ´sty.
2.6
Saturace krve kysl´ıkem
Je mˇeˇrena pomoc´ı jednoduch´e neinvazivn´ı metody, kdy je vyuˇzito principu, ˇze oxyhemoglobin pohlcuje m´enˇe svˇetla neˇz redukovan´ y hemoglobin. Norm´aln´ı hodnota saturace hemoglobinu kysl´ıkem se pohybuje mezi 95 - 98 %. Nev´ yhodou t´eto metody je, ˇze se zmˇena projev´ı se spoˇzdˇen´ım. Jde o to, ˇze tˇelo nezaˇcne okamˇzitˇe ztr´acet hladinu saturace, vˇetˇsinou vydrˇz´ı okolo 20 vteˇr´ın bez n´adechu, aniˇz by doˇslo k nˇejak´ ym zmˇen´am. Oxymetrie poskytuje jist´ y, dobˇre mˇeˇriteln´ y sign´al. Proto se pouˇz´ıv´a index poˇctu pokles˚ u saturace za hodinu sp´anku (ODI) . Jako pokles saturace se bere zmˇena o 3 - 4 % oproti klidov´e hodnotˇe, nebo pokles pod urˇcitou hodnotu.
2.7
Audio z´ aznam dechov´ e aktivity
Audio z´aznam dechov´e aktivity je poˇrizov´an pomoc´ı mikrofonu.
5
3
Sp´ anek
Sp´anek je pˇrirozen´ y stav charakteristick´ y ztr´atovou vˇedom´ı a delˇs´ı reakˇcn´ı dobou na vnˇejˇs´ı podnˇety. Samotn´ y sp´anek m´a zas´adn´ı vliv na fungov´an´ı lidsk´eho tˇela, tˇelo si odpoˇcine, mozek si pˇrev´ad´ı jednotliv´e vzpom´ınky z kr´atkodob´e pamˇeti do dlouhodob´e a dalˇs´ı.
3.1
Sp´ ankov´ e f´ aze
Norm´aln´ı lidsk´ y sp´anek je rozdˇelen na dvˇe z´akladn´ı f´aze NREM (f´aze bez rychl´ ych oˇcn´ıch pohyb˚ u z angl. non-rapid eye movement) a REM (f´aze rychl´ ych oˇcn´ıch pohyb˚ u z angl. rapid eye movement). [4, 11] 3.1.1
REM
REM f´aze tvoˇr´ı 20 - 25 % sp´anku. Prvn´ı REM f´aze pˇrich´az´ı asi 60 - 90 minut po usnut´ı. EEG bˇehem REM f´aze ukazuje tzv. pomal´e alfa vlny(1-2 Hz). Je doprov´azen´e n´ızk´ ym napˇet´ım. Na z´akladˇe mˇeˇren´ı EEG, EOG a EMG m˚ uˇzeme REM f´azi rozdˇelit na dvˇe f´aze tonic a phasic. [11, 9, 4] • Pro tonic f´azi je charakteristick´e desynchronizace EEG, ochablost sval˚ u a potlaˇcen´ı monosynaptick´eho a polysynaptick´eho reflexu. • V phasic f´azi se objevuj´ı rychl´e oˇcn´ı pohyby vˇsemi smˇery, spojen´e s v´ ykyvy tlaku, zmˇenou srdeˇcn´ı frekvence, pohyby jazykem a nepravideln´ ym d´ ych´an´ım. Na EEG se zobrazuj´ı pilovit´e vlny s frekvenc´ı v rozmez´ı theta vln. Bˇehem REM sp´anku m˚ uˇze doj´ıt k nˇekolika apnoe (z´astava dechu) nebo hypopnoe (mˇelk´e d´ ych´an´ı). 3.1.2
NREM
NREM se d´ale dˇel´ı na dalˇs´ı 4 stupnˇe (1, 2, 3 a 4, viz. 3), kde stupnˇe 3 a 4 odpov´ıdaj´ı hlubok´emu sp´anku. V cel´e NREM f´azi str´av´ıme 75 - 80 % doby sp´anku. V 1. stupni NREM f´aze sp´anku str´av´ıme pˇribliˇznˇe 3 - 8 % z celkov´eho sp´ankov´eho ˇcasu. Stupeˇ n 1 se nejˇcastˇeji vyskytuje pˇri pˇrechodu mezi bdˇelost´ı a dalˇs´ım stupnˇem sp´anku nebo n´asleduje po probuzen´ı. V prvn´ım stupni sp´anku se na elektroencefalografu (EEG) Alfa aktivita (8 - 13 Hz), kter´a je typick´a pro bdˇelost, sniˇzuje. Nejvyˇsˇs´ı amplituda se pˇresune do oblasti Theta (4 - 8 Hz). Elektromyogram (EMG) mˇeˇr´ı sn´ıˇzenou aktivitu a elektrooculogram (EOG) ukazuje pomal´e krouˇzen´ı oˇc´ı. Vertex ostr´e vlny (50 - 200 ms) nastupuj´ı smˇerem ke konci 1. stupnˇe NREM sp´anku. [4] 2. stupeˇ n NREM f´aze sp´anku zaˇc´ın´a pˇribliˇznˇe po 10 - 12 min 1. stupnˇe NREM sp´anku a zahrnuje 45 - 55 % z celkov´eho sp´ankov´eho ˇcasu. Charakteristick´e EEG n´alezy druh´eho 6
stupnˇe NREM f´aze sp´anku jsou sp´ankov´a vˇret´enka a K-komplexy. Sp´ankov´e vˇret´enko je pops´ano 12 - 14 Hz trv´a nejm´enˇe 0,5 s a tvarem pˇripom´ın´a vˇreteno. K-komplex je pr˚ ubˇeh, kter´ y obsahuje dvˇe sloˇzky: negativn´ı vlnu n´asledovan´a kladnou vlnou, trval´e v´ıce neˇz 0,5 s. ˇ V tomto stupni sp´anku se objevuj´ı delta vlny (0,5 - 4 Hz). Cinnost EMG je sn´ıˇzena ve srovn´an´ı s bdˇelost´ı. [4] 3. a 4. stupeˇ n NREM f´aze sp´anku pˇredstavuje 15 - 20 % z celkov´e doby sp´anku. Pro tˇret´ı stupeˇ n je charakteristick´ y menˇs´ı poˇcet vysok´ ych ˇspiˇcek a pomal´a vlnov´a ˇcinnost. Narozd´ıl od ˇctvrt´eho stupnˇe, kde se vyskytuje velk´e mnoˇzstv´ı vysok´ ych ˇspiˇcek. EOG neregistruje ˇza´dn´e oˇcn´ı pohyby od druh´eho do ˇctvrt´eho stupnˇe NREM f´aze sp´anku. [11, 9, 4]
Obr´azek 3: EEG z´aznam pro jednotliv´e NREM f´aze sp´anku u mlad´eho dospˇel´eho ˇclovˇeka, ˇsipka ukazuje na K-komplex [10]
3.2
Hypnogram
Hypnogram je souˇc´ast´ı Polysomnografie (PSG), v´ıce parametrick´eho testu, kter´ y se zab´ yv´a diagnostikou sp´ankov´ ych poruch a sp´ankem samotn´ ym. Jedn´a se o graf, kde na x-ose m´ame ˇcas a y-osa obsahuje z´aznamy jednotliv´ ych f´az´ı sp´anku (viz. 4). Pro ˇclovˇeka je sp´anek velice d˚ uleˇzit´ y. Aby splnil sp´anek sv˚ uj u ´ˇcel, mus´ı obsahovat nˇekter´e f´aze. Poˇzadavky ˇclovˇeka se s vˇekem mˇen´ı. Jin´ y hypnogram bude m´ıt 70 let´ y ˇclovˇek a jin´ y roˇcn´ı d´ıtˇe. D´ale se hypnogramy m˚ uˇzou dˇelit dle standartu, kter´ y zobrazuj´ı (viz. 3.3). [4] 7
Sp´anek zaˇc´ın´a kr´atkou periodou NREM f´aze 1. stupnˇe, d´ale postupuje do druh´eho, n´aslednˇe 3 a 4. Na konec doraz´ı do REM f´aze. Nicm´enˇe v t´eto f´azi nez˚ ustane po zbytek noci, ale sp´ıˇse se stˇr´ıdaj´ı NREM a REM f´aze po celou noc (viz. 4). D´elka prvn´ıho cyklu je 70 - 100 minut, druh´ y a vˇsechny n´asleduj´ıc´ı cykly trvaj´ı d´ele, 90 - 120 minut. U zdrav´ ych dospˇel´ ych jedinc˚ u se s postupem noci prodluˇzuj´ı REM f´aze, nejdelˇs´ı jsou v posledn´ı tˇretinˇe sp´ankov´eho cyklu. S postupem sp´anku se u NREM f´aze objevuje pouze druh´ y stupeˇ n, stupnˇe 3 a 4 u ´plnˇe zmiz´ı. [10, 4]
Obr´azek 4: Popis f´az´ı sp´anku u mlad´eho dospˇel´eho ˇclovˇeka [10]
3.3
Sk´ orovac´ı syst´ emy
Sk´orovac´ı syst´emy se vyuˇz´ıvaj´ı k ohodnocen´ı r˚ uzn´ ych f´az´ı sp´anku (viz. 3). Kaˇzd´a f´aze m´a sv´e specifick´e prvky a nav´ıc m´a i r˚ uzn´ y vliv na ˇclovˇeka. Vˇsechny f´aze jsou bˇehem noci potˇrebn´e. 3.3.1
Historie sk´ orovac´ıch syst´ em˚ u
Kdyˇz lid´e zaˇcali zaznam´enavat sp´ankov´e EEG, vˇsimli si u ´stupu alfa vln, K-komplex˚ ua dalˇs´ıch zmˇen. Zaˇcali sp´anek rozdˇelovat do 5 f´az´ı (A-E). V roce 1957 p´anov´e Kleitman a Dement pˇripojili k EEG i EOG a poprv´e zaznamenali REM f´azi. N´aslednˇe sp´anek hodnotili tˇemito 6 f´azemi (A-E a REM). [8] 3.3.2
Rechtschaffen and Kales
V roce 1968 p´anov´e Rechtshaffen a Kales sepsali pravidla pro hodnocen´ı jednotliv´ ych f´az´ı sp´anku, kter´ y rozdˇeloval sp´anek na W (vzh˚ uru z angl. wakefulness), 1 - 4 stupnˇe NREM a REM f´aze. D´ale zavedli standarty na sn´ım´an´ı sp´ankov´eho EEG. Pouˇzit´ı minim´alnˇe 8
jednoho svodu C3 nebo C4 spolu s EOG na obou oˇc´ıch. Doporuˇcovali rozdˇelen´ı EEG z´aznamu na 30 vteˇrinov´e u ´seky, p˚ uvodnˇe z technick´eho hlediska, aby st´ıhali tisk´arny. N´aslednˇe kaˇzd´ ym 30 vteˇrin´am pˇridˇelili jednu f´azi, pokud se v jedn´e periodˇe vyskytovaly znaky dvou r˚ uzn´ ych f´az´ı, oznaˇcilo se to jako ta, co m´a tˇechto znak˚ u v´ıce. [8, 5] 3.3.3
AASM
V roce 2004 se American Academy of Sleep Medicine (AASM) rozhodla sestavit nov´ y sp´ankov´ y bodovac´ı syst´em, kter´ y nahrad´ı p˚ uvodn´ı syst´em. Stanoven´ı pravidel se drˇzelo tˇechto z´asad: b´ yt v souladu s potvrzen´ ymi z´avˇery, b´ yt zaloˇzeny na biologick´ ych principech, pouˇziteln´e pro diagnostiku norm´aln´ıho i abnorm´aln´ıho sp´anku a b´ yt snadno pouˇziteln´a pro vˇedce, techniky i l´ekaˇre. V roce 2007 byl vyd´an nov´ y standart hodnocen´ı sp´ankov´ ych f´az´ı. [4, 8] Hlavn´ımi zmˇenami jsou: • Moˇznost pouˇzit´ı v´ıce pˇredn´ıch svod˚ u u EEG, starˇs´ı syst´em dovoloval pouze jeden pˇredn´ı svod. • Doˇslo ke slouˇcen´ı 3 a 4 stupnˇe u NREM f´aze. Nov´ y AASM bodovac´ı syst´em rozliˇsuje W (vzh˚ uru), N1 - N3 (3 NREM stupnˇe) a REM f´azi. V roce 2008 EU vytvoˇrila studii s 72 pacienty, kter´e nechali ohodnotit sp´ankov´ y cyklus AASM a R and K syst´emy. Celkov´a schoda u AASM byla 82 % oproti 80,6 % u R and K. Nov´ y syst´em vyhodnocov´an´ı pˇrinesl zlepˇsenou detekci vˇsech f´az´ı sp´anku. V´ ysledky t´eto studie potvrzuj´ı, ˇze vylepˇsen´ı hodnot´ıc´ıho syst´emu bylo u ´spˇeˇsn´e. [4, 12]
Obr´azek 5: Srovn´an´ı u ´spˇeˇsnosti hodnocen´ı dvou sk´orovac´ıch syst´em˚ u [12]
9
4
Poruchy sp´ anku
4.1
Historie klasifikace sp´ ankov´ ych poruch
Zat´ımco se ostatn´ı odvˇetv´ı medic´ıny rozv´ıjela po celou historii lidstva, tak tato oblast nebyla povaˇzov´ana za d˚ uleˇzitou. Nˇekteˇr´ı l´ekaˇri povaˇzovali sp´anek za stav, kdy je odpojen mozek od zbytku tˇela. Nav´ıc pokud nˇekdo umˇrel ve sp´anku, tak to nebylo hlasit´e a n´apadn´e, tud´ıˇz se o toto odvˇetv´ı nikdo nezaj´ımal. Nav´ıc je toto pozorov´an´ı technologicky a ˇcasovˇe n´aroˇcn´e. Zmˇena pˇriˇsla na zaˇca´tku 20. stolet´ı, kdy si l´ekaˇri zaˇcali vˇs´ımat symptomu nadmˇern´e denn´ı spavosti. L´ekaˇri zjistili, ˇze nadmˇernou denn´ı spavost mohou zp˚ usobovat tˇri rozd´ıln´e nemoci. Vˇsechny jsou spojeny s poˇskozen´ım centr´aln´ıho nervov´eho syst´emu: • Narkolepsie - jedn´a se o prvn´ı popsanou poruchu sp´anku. Pacient trv´ı nadmˇernou denn´ı spavost´ı a svalovou slabost´ı. • Africk´ a spav´ a nemoc - tato nemoc byla nepochybnˇe zn´am´a mnohem dˇr´ıve, neˇz ji zaˇcali popisovat evropˇst´ı l´ekaˇri. Nemoc je pˇren´aˇsena bodnut´ım mouchy tse - tse, jedn´a se o parazita Trypanosomu. Parazit se ˇs´ıˇr´ı po cel´em tˇele pacienta a zaˇcne zp˚ usobovat znaˇcn´e neurologick´e poruchy. V prvn´ı f´azi nemoc zp˚ usob´ı rozhozen´ı vnitˇrn´ıch hodin orgamismu, posledn´ı f´az´ı je v´ yskyt pomal´ ych sp´ankov´ ych vln i ve stavu bdˇelosti. • Encephalitis lethargica - onemocnˇen´ı se objevilo v zimˇe 1916 a zmizelo okolo roku 1930, po svˇetˇe zabila pˇribliˇznˇe 5 milion˚ u lid´ı. Dodnes nikdo nev´ı, jak se nemoc objevila a jak zmizela. Nˇekteˇr´ı nemocn´ı usnuli na nˇekolik let, aby se pak zase probrali. D´ıky tˇemto 3 r˚ uzn´ ym chorob´am se do podvˇedom´ı l´ekaˇr˚ u dostal sp´anek a nemoci spojen´e s n´ım. V roce 1937 byl poprv´e pouˇzit elektroencefalogram pro mˇeˇren´ı mozkov´e aktivity. 1950 byla objevena REM (Rapid Eye Movement viz. 3.1.1) f´aze sp´anku, panem Klaitmanem a spol. Toto vedlo k vypracov´an´ı prvn´ıho rozdˇelen´ı sp´anku na jednotliv´e f´aze v roce 1957. Od t´eto chv´ıle se snaˇz´ı l´ekaˇri a vˇedci po cel´em svˇetˇe pochopit, co se dˇeje v mozku bˇehem sp´anku.
4.2
Klasifikace sp´ ankov´ ych poruch
Nejd˚ uleˇzitˇejˇs´ım krokem, pro kvalitn´ı pozorov´an´ı a l´eˇcen´ı jednotliv´ ych poruch sp´anku, bylo vytvoˇren´ı jednotn´eho katalogu, kter´ y bude vˇsemi akceptovan´ y a vyhovovat vˇsem poˇzadavk˚ um. Bylo vyd´ano nˇekolik publikac´ı (Diagnostick´a klasifikace poruch sp´anku a
10
probouzen´ı, Mezin´arodn´ı klasifikace nemoc´ı a Mezin´arodn´ı klasifikace poruch sp´anku) s kaˇzd´ ym pˇrepracov´an´ım se vylepˇsovalo rozdˇelen´ı jednotliv´ ych poruch. [6] Aktu´alnˇe pouˇz´ıvan´a a celosvˇetovˇe akceptovan´a je Mezin´ arodn´ı klasifikace poruch sp´ anku, kter´a dˇel´ı prim´arn´ı poruchy sp´anku do 2 hlavn´ıch podskupin: • Dyssomnie zahrnuj´ıc´ı poruchy sp´anku spojen´e s insomni´ı i se zv´ yˇsenou spavost´ı v pr˚ ubˇehu dne. Podle patofyziologick´ ych mechanizm˚ u se d´ale dˇel´ı na: – dyssomnie vyvolan´e zevn´ımi pˇr´ıˇcinami – dyssomnie vyvolan´e vnitˇrn´ımi pˇr´ıˇcinami – poruchy cirkadi´aln´ı rytmicity • Parasomnie jsou spojeny pˇrev´aˇznˇe s disociovanou poruchou probouzec´ıch mechanizm˚ u. Podle pˇr´ıˇciny vzniku se dˇel´ı na: – poruchy probouzen´ı – poruchy pˇrechodu sp´anek-bdˇen´ı – parasomnie v´azan´e na REM sp´anek – jin´e parasomnie Prim´arn´ı poruchy sp´anku pˇredstavuj´ı onemocnˇen´ı, kter´a se vyskytuj´ı samostatnˇe. Jsou oddˇeleny od poruch sp´anku oznaˇcovan´ ych jako sekund´arn´ı, kter´e doprov´az´ı jin´a (neurologick´a, psychiatrick´a ˇci intern´ı) onemocnˇen´ı a kter´e tvoˇr´ı tˇret´ı klasifikaˇcn´ı skupinu. • Poruchy sp´ anku spojen´ e se somatickou ˇ ci duˇ sevn´ı poruchou se dˇel´ı na: – poruchy sp´anku u duˇsevn´ıch onemocnˇen´ı – poruchy sp´anku u neurologick´ ych chorob – poruchy sp´anku u jin´ ych somatick´ ych poruch Obstrukˇcn´ı i centr´aln´ı sp´ankov´a apnoe se ˇrad´ı do dyssomni´ı vyvolan´ ych vnitˇrn´ımi faktory. 4.2.1
Klasifikace poruch d´ ych´ an´ı ve sp´ anku podle z´ avaˇ znosti
Dalˇs´ım zp˚ usobem jak klasifikovat jednotliv´e pacienty, je podle z´avaˇznosti. K tomu se pouˇz´ıv´a hodnota takzvan´eho Apnoe / Hypopnoe Indexu (AHI), jedn´a se o poˇcet v´ yskut˚ u Apnoe / Hypopnoe za hodinu sp´anku. Jednotliv´e kategorie jsou: • AHI <5 - norm´aln´ı 11
• AHI 5 - 14 - lehk´a sp´ankov´a apnoe • AHI 15 - 29 - stˇredn´ı sp´ankov´a apnoe • AHI >30 - z´avaˇzn´a sp´ankov´a apnoe
4.3
Apnoe
Apnoe je pˇreruˇsen´ı ventilace vzduchu, kter´a je delˇs´ı neˇz 10 vteˇrin. Rozliˇsuj´ı se 3 typy apnoi´ı [6]: • Obstrukˇ cn´ı - apnoe je povaˇzov´ana za obstrukˇcn´ı, pokud bˇehem jej´ıho trv´an´ı pˇretrv´av´a d´ ychac´ı us´ıl´ı. • Centr´ aln´ı - apnoe je povaˇzov´ana za centr´aln´ı, pokud bˇehem jej´ıho trv´an´ı d´ ychac´ı u ´sil´ı nen´ı pˇr´ıtomno. • Sm´ıˇ sen´ a - apnoe je povaˇzov´ana za sm´ıˇsenou, pokud zaˇc´ın´a jako centr´aln´ı (bez d´ ychac´ıho us´ıl´ı), ale v pr˚ ubˇehu se d´ ychac´ı u ´sil´ı obnov´ı.
Obr´azek 6: Vzorov´a apnoitick´a ud´alost (ˇcerven´ y obd´eln´ık naznaˇcuje dobu trv´an´ı apnoe). Prvn´ı sign´al je zaznamen´an tlakov´ ym senzorem, druh´ y je teplotn´ı senzor, tˇret´ı je souˇcet pohyb˚ u bˇricha a hrudn´ıku a posledn´ı sign´al je z´aznam saturace. Obr´azek byl pˇrevzat z [19]
12
4.3.1
Syndrom sp´ ankov´ a apnoe
P˚ uvodn´ı definice apnoe, kter´a byla pouˇz´ıv´ana, uˇz nen´ı aktu´aln´ı, protoˇze vyˇzadovala, aby pacient mˇel nadmˇernou denn´ı spavost, insomnii a dalˇs´ı pˇr´ıznaky. Dnes uˇz jsou zn´amy pˇr´ıklady, kter´e tyto parametry nesplˇ nuj´ı a pˇresto se jedn´a o apnoi. Bohuˇzel nov´a ofici´aln´ı definice nebyla vytvoˇrena. Na z´akladˇe r˚ uzn´ ych vˇedeck´ ych pozorov´an´ı bylo stanoveno, ˇze klinicky nev´ yznamn´ y pacient z hlediska poruch d´ ych´an´ı bˇehem sp´anku m´a maxim´alnˇe 5 apnoi´ı za hodinu sp´anku. Poˇcet apnoi´ı za hodinu byl oznaˇcen jako Apnoe Index (AI), bohuˇzel hodnocen´ı pomoc´ı ostr´e hranice nen´ı nejˇst’astnˇejˇs´ı a m´a spostu nev´ yhod. Mˇeˇren´ı je finanˇcnˇe n´aroˇcn´e, takˇze jsou pacienti mˇeˇreni jednu maxim´alnˇe dvˇe noci. M˚ uˇze se st´at, ˇze zdrav´ y ˇclovˇek pˇrekroˇc´ı tuto hranice a je ˇspatnˇe diagnostikov´an jako nemocn´ y, nebo naopak. Po zaveden´ı definice Hypopnoe se byl novˇe zaveden i AHI (Apnoe / Hypopnoe Index). [3] 4.3.2
Obstrukˇ cn´ı sp´ ankov´ a apnoe
Obstrukˇcn´ı sp´ankov´a apnoe je charakterizov´ana opakovan´ ymi epizodami obstrukce horn´ıch cest d´ ychac´ıch bˇehem sp´anku, kter´e vedou k apno´ım nebo hypopno´ım a k probouzen´ı, resp. k probouzec´ım reakc´ım. Bˇehem t´eto ud´alosti je po celou dobu pˇr´ıtomno d´ ychac´ı u ´sil´ı, kter´e je vˇetˇsinou doprov´azeno hlast´ ym chr´ap´an´ım, ˇci jin´ ymi zvuky. Anatomick´ e abnormality u pacient˚ u s OSA R˚ uzn´e studie prok´azaly, ˇze u nemocn´ ych se sp´ankovou apno´ı jsou rozmˇery horn´ıch cest d´ ychac´ıch ˇcasto menˇs´ı, neˇz u zdrav´ ych jedinc˚ u. Tyto zmˇeny mohou b´ yt u kostˇen´ ych struktur hltanu, nebo u mˇekk´ ych tk´an´ı. • Zmˇ eny kostˇ en´ ych struktur jsou do znaˇcn´e m´ıry d´any geneticky a u r˚ uzn´ ych etnik se projevuj´ı rozd´ılnˇe. Tak´e se liˇs´ı podle pohlav´ı. (napˇr´ıklad: retrognacie, mikrognacie, dorzokuad´aln´ı rotace mandibuly, atd.) • Zmˇ eny mˇ ekk´ ych tk´ an´ı prokazuj´ı vˇetˇsinou souˇcasn´e zvˇetˇsen´ı mˇekk´eho patra, jazyka, later´aln´ı stˇeny faryngu. V u ´vahu pˇripadaj´ı 3 moˇzn´e pˇr´ıˇciny: – Ed´em horn´ıch cest – Obezita – Odliˇsn´a histologick´a stavba farynge´aln´ı svaloviny Noˇ cn´ı symptomy doprov´ azej´ıc´ı OSA Obstrkˇcn´ı sp´ankov´a apnoe je z pravidla doprov´azena syndromy, kter´ ych si mus´ı vˇsimnou vˇsichni z bl´ızk´eho okol´ı pacienta, nˇekter´ ych
13
i samotn´ y pacient. Noˇcn´ı symptomy se objevuj´ı pouze v momentˇe, kdy pacient sp´ı (nemus´ı se jednat o noc, ale jedn´a se o zaˇzit´ y term´ın a vˇetˇsina lid´ı sp´ı v noci). • Apnoe a hypopnoe - tohoto syndromu si samotn´ y pacient nemus´ı vˇsimnout, ale pokud sp´av´a vedle sv´eho partnera, tak by si zmˇenˇen´eho chov´an´ı mohl vˇsimnout on. U pacienta se stˇr´ıdaj´ı f´aze klidn´eho sp´anku a moment˚ u, kdy viditelnˇe lap´a po dechu. • Ronchopatie (lidovˇe chr´ap´an´ı) - samotn´e chr´ap´an´ı nen´ı nebezpeˇcn´e, ale pozornosti partnera jen tˇeˇzko unikne a podle nov´ ych studi´ı se chr´ap´an´ı objevuje u v´ıce neˇz 90 % pˇr´ıpad˚ u OSA. • Pocit duˇsen´ı ve sp´anku - samotn´ y pacient si nepamatuje, ˇze bˇehem sp´anku ned´ ychal. Za to si pomatuje, jak se prob´ır´a s pocitem, ˇze se nem˚ uˇze nadechnout a najednou si mus´ı nedostatek kysl´ıku nahradit. • Neosvˇeˇziv´ y sp´anek - pacient popisuje rann´ı vst´av´an´ı jako n´aroˇcnˇejˇs´ı stav, neˇz veˇcern´ı, kdy si ˇsel lehnout. Denn´ı symptomy doprov´ azej´ıc´ı OSA N´asleduj´ıc´ı syndromy patˇr´ı mezi denn´ı syndromy, tedy jsou l´epe pozorovateln´e samotn´ ym pacientem. • Nadmˇern´a denn´ı spavost - jedn´a se o hlavn´ı denn´ı pˇr´ıznak v´ yskytu OSA. V nejextr´emnˇejˇs´ıch pˇr´ıpadech m˚ uˇze pacient us´ınat bˇehem dne pˇri jak´ekoliv aktivitˇe. Takto jasnˇe se, ale projevuje pouze v tˇeˇzk´ ych pˇr´ıpadech OSA. ´ • Unava - pacient se c´ıt´ı neust´ale unaven´ y, bohuˇzel je obt´ıˇzn´e tento pˇr´ıznak rozliˇsit od nadmˇern´e denn´ı spavosti. Pokud se pacient c´ıt´ı unaven´ y, tak mu nepˇrijde, tolik divn´e, ˇze usnul. • Sexu´aln´ı dysfunkce - zejm´ena erektiln´ı dysfunkce a pokles libida. Toto je pˇresnˇe pˇr´ıznak, s kter´ ym pacient nepˇrijde za l´ekaˇrem, protoˇze se za nˇej styd´ı. 4.3.3
Centr´ aln´ı sp´ ankov´ a apnoe
Centr´aln´ı sp´ankov´a apnoe oznaˇcuje opakovan´e omezen´ı ventilace bˇehem sp´anku, kter´e nejsou zp˚ usoben´e obstrukc´ı horn´ıch cest d´ ychac´ıch, ale abnorm´aln´ım ˇr´ızen´ım d´ ych´an´ı v centr´aln´ı nervov´e soustavˇe. Pˇr´ıznaky jsou shodn´e jako u OSA, aˇz na to, ˇze u pacienta nen´ı pˇr´ıtomno ventilaˇcn´ı us´ıl´ı. Pro spr´avnou detekci CSA je nutn´e m´ıt kvalitn´ı pˇr´ıstroje, aby nedoˇslo k chybn´emu oznaˇcen´ı OSA za CSA, jen kv˚ uli nedostateˇcn´e citlivosti mˇeˇr´ıc´ıch pˇr´ıstroj˚ u. CSA se typicky objevuje spolu s OSA a jejich v´ yskyt je mnohem menˇs´ı neˇz OSA. Spolu s nepˇr´ıtomnost´ı ventilaˇcn´ıho usil´ı u pacienta, tak´e doch´az´ı k zmizen´ı aktivity 14
dilat´ator˚ u hltanu. Proto byla tak´e vytvoˇrena skupina sm´ıˇsen´ ych apnoi´ı, kdy apnoe zaˇc´ın´a jako CSA, v pr˚ ubˇehu apnoe se obnov´ı ventilaˇcn´ı us´ıl´ı pacienta, ale aktivita dilat´ator˚ u hltanu se nevr´at´ı do norm´alu, takˇze apnoe pokraˇcuje. [3]
4.4
Hypopnoe
Hypopnoe je definov´ana jako sn´ıˇzen´ı objemu vdechovan´eho vzduchu o 50 % a v´ıce. Z´aroveˇ n nˇekter´a literatura ud´av´a nutn´ y pokles saturace hemoglobinu kysl´ıkem o 3 %. Rozd´ıl se porovn´av´a s objemem vzduchu v klidov´em d´ ych´an´ı ve sp´anku, nebo s dechov´am objemem tˇesnˇe pˇred hypopno´ı. Pro praktick´e u ´ˇcely lze hypopnoe definovat jako v´ yznamn´e omezen´ı ventilace delˇs´ı neˇz 10 vteˇrin, kter´e je vˇetˇsinou doprov´azeno poklesem saturace hemoglobinu kysl´ıkem. [6]
Obr´azek 7: Vzorov´a hypopnoe (ˇcerven´ y obd´eln´ık naznaˇcuje dobu trv´an´ı hypopnoe). Prvn´ı sign´al je zaznamen´an tlakov´ ym senzorem, druh´ y je teplotn´ı senzor, tˇret´ı je souˇcet pohyb˚ u bˇricha a hrudn´ıku a posledn´ı sign´al je z´aznam saturace. Obr´azek byl pˇrevzat z [19]
4.5
RERA
Sp´ankov´e apnoe jsou ˇcasto doprov´azeny mikroprobuzen´ımi, kter´e jsou povaˇzovan´e za respiraˇcn´ı, pokud jsou spojen´e s apnoe, ˇci hypopnoe. Pokud tato ud´alost trv´a minim´alnˇe 10 s, ale nesplˇ nuje vˇsechny parametry pro apnoe, ˇci hypopnoe, tak je oznaˇcena jako tzv. 15
RERA (Respiratory Effort Related Arousal). Detekce pˇr´ıtomnosti a ˇcetnosti tˇechto mikroprobuzen´ı je tak´e klinicky v´ yznamn´a. Kaˇzd´a tato ud´alost zp˚ usob´ı v´ yznamnou aktivaci nervov´eho syst´emu, kter´a m´a negativn´ı vliv na kardiovaskul´arn´ı onemocnˇen´ı. [16]
Obr´azek 8: Vzorov´a RERA ud´alost (ˇcerven´ y obd´eln´ık naznaˇcuje dobu trv´an´ı RERA ud´alosti). Prvn´ı sign´al je zaznamen´an tlakov´ ym senzorem, druh´ y je teplotn´ı senzor, tˇret´ı je souˇcet pohyb˚ u bˇricha a hrudn´ıku a posledn´ı sign´al je z´aznam saturace. Arousal je pr´avˇe to zm´ınˇen´e mikroprobuzen´ı, kter´e doprov´az´ı tuto ud´alost. Obr´azek byl pˇrevzat z [19]
4.6
Mˇ eˇ ren´ı d´ elky ud´ alosti
V pr˚ ubˇehu ˇcasu doˇslo k u ´pravˇe pravidel pro vyhodnocov´an´ı d´elky jednotliv´ ych ud´alost´ı. • Pro apnoe i hypopnoe je d´elka ud´alosti poˇc´ıt´ana od prvn´ıho redukovan´eho n´adechu, aˇz po prvn´ı n´adech, kter´ y dos´ahl stejn´e amplitudy jako byla pˇred touto ud´alost´ı. • Pokud nen´ı moˇzn´e pˇresvˇedˇcivˇe urˇcit v´ ychoz´ı amplitudu dechov´eho sign´alu (rozptil amplitudy u jednotliv´ ych n´adech˚ u je velik´ y), tak je moˇzn´e ud´alost ukonˇcit s v´ yrazn´ ym r˚ ustem amplitudy dechov´eho sign´alu. Nebo pˇri saturaci o 2 a v´ıce %, pokud pˇredt´ım doˇslo k desaturaci.
16
4.7
Periodick´ e d´ ych´ an´ı
Dalˇs´ı ud´alost´ı je Cheyneovo-stokesovo d´ ych´an´ı. Jedn´a se o nepravideln´e d´ ych´an´ı, kdy se prohlouben´e a zrychlen´e d´ ych´an´ı stˇr´ıd´a s povrchov´ ym zpomalen´ ym d´ ych´an´ım (nˇekdy dojde aˇz k z´astavˇe dechu). Tyto cykly d´ ych´an´ı se stˇr´ıdaj´ı 2 - 3 za minutu. Pˇriˇcinou tohoto probl´emu je nespr´avn´a regulace dechu mozkem. S osciluj´ıc´ı frekvenc´ı dechu hypoxick´eho pacienta samozˇrejmˇe osciluje tak´e saturace krve. Jestliˇze pacient vyd´ ychal pˇr´ıliˇs mnoho CO2, mozek zaˇcne d´ ych´an´ı zpomalovat, t´ım ale prohloub´ı hypoxii.
Obr´azek 9: Cheyneovo-stokesovo d´ ych´an´ı
4.8
ˇ ızen´ı d´ R´ ych´ an´ı
D´ ych´an´ı slouˇz´ı k pˇr´ıvodu kysl´ıku a odstranˇen´ı oxidu uhliˇcit´eho z krve v z´ajmu zachov´an´ı vˇsech d˚ uleˇzit´ ych ˇzivotn´ıch funkc´ı. Frekvence a hloubka n´adechu je urˇcena moment´aln´ımi poˇzadavky. D´ ych´an´ı se skl´ad´a ze 4 z´akladn´ıch regulaˇcn´ıch mechanizm˚ u. • Respiraˇ cn´ı centrum v mozkov´ em kmeni se skl´ad´a ze skupin respiraˇcn´ıch neuron˚ u a zahrnuje dva gener´atory zabezpeˇcuj´ıc´ı ventilaci plic. Gener´ ator respiraˇ cn´ıho rytmu vytv´aˇr´ı periodick´e impulzy, kter´e aktivuj´ı d´ ychac´ı svalstvo a t´ım p´adem urˇcuje aktu´aln´ı frekvenci d´ ych´an´ı. Gener´ ator dechov´ eho vzoru urˇcuje hloubku jednotliv´ ych n´adech˚ u aktu´aln´ım poˇzadavk˚ um organismu. Toto se naz´ yv´a tzv. automatick´ e d´ ych´ an´ı. • Chemick´ e detekˇ cn´ı mechanizmy zahrnuj´ı perifern´ı chemoreceptory, kter´e jsou stimulovan´e poklesem tlaku kysl´ıku v krvi (P aO2 ), zv´ yˇsen´ım tlaku CO2 v krvi (P aCO2 ) a zmˇenou pH. Chemick´e detekˇcn´ı mechanizmy zjist´ı zmˇenu sloˇzen´ı krve, mozkom´ıˇsn´ıho moku a extracelul´arn´ı tekuni v mozkov´em kmeni a zabezpeˇc´ı chemickou regulaci d´ ych´an´ı. • Reflexy zprostˇ redkovan´ e z r˚ uzn´ ych receptor˚ u zajiˇst’uj´ı akutn´ı zmˇeny ventilace v z´ajmu zabezpeˇcen´ı dostateˇcn´eho pˇr´ısunu O2 organismu. Maj´ı velk´ y vliv pˇri 17
zajiˇstˇen´ı kompenzaˇcn´ıch mechanizm˚ u. Pˇri nedostateˇcn´em pˇr´ısunu O2 se organismus snaˇz´ı tento deficit kompenzovat tzv. hyperventilac´ı. Ve sp´anku je citlivost tˇechto senzor˚ u sn´ıˇzena, tud´ıˇz je kompenzaˇcn´ı mechanizmus vyvol´an aˇz zai fyziologick´ ych okolnost´ı. • Suprapontinn´ı vlivy zprostˇredkuj´ı vlivy mozkov´e k˚ ury a subkortik´aln´ıch oblast´ı, zabezpeˇcuj´ı automatick´ e d´ ych´ an´ı a dovoluj´ı prov´adˇet potˇrebn´e dechov´e man´evry. Uplatˇ nuj´ı se pˇri voln´em d´ ych´an´ı a pˇri ventilaˇcn´ıch zmˇen´ach doprov´azej´ıc´ıch r˚ uzn´e emoˇcn´ı stavy (hlubok´ y n´adech a pˇrizp˚ usoben´ı d´ ych´an´ı mluven´ı, zpˇevu, porodu, atd.)
Zaj´ımavost´ı je, ˇze vˇetˇsina apnotick´ ych ud´alost´ı, ne-li vˇsechny, se odehr´avaj´ı bˇehem sp´anku. Toto vyvol´av´a z´akladn´ı ot´azku: Jak m˚ uˇze sp´anek zp˚ usobit apnoe v jinak zdrav´em a funkˇcn´ım d´ ychac´ım syst´emu? Sp´anek ovlivˇ nuje d´ ych´an´ı nˇekolika zp˚ usoby: • Zmˇ enami v centr´ aln´ı nervov´ e soustavˇ e (CNS) odpadaj´ı vˇsechny ostatn´ı sloˇzky stimulace dechu, kromˇe automatick´eho d´ ych´an´ı, kter´e ˇr´ıd´ı mozkov´ y kmen. Pokud dojde k poˇskozen´ı mozkov´eho kmene degenerativn´ımi zmˇenami, m˚ uˇze automatick´e d´ ych´an´ı u ´plnˇe zmizet. Pacient m˚ uˇze nad´ale d´ ychat v bdˇel´em stavu, ale pˇri usnut´ı um´ır´a (Ondinina kletba) • K uvolnˇ en´ı kostern´ıho svalstva doch´az´ı hlavnˇe bˇehem pˇrechodov´ ych f´az´ı sp´anku a pak bˇehem REM f´aze. M´a negativn´ı n´asledky hlavnˇe pˇri nervosvalov´ ych onemocnˇen´ıch (svalov´a dystrofie, amyotrofick´a later´aln´ı skler´oza, apod.) a celkov´e anest´ezii. • Sn´ıˇ zen´ı ventilaˇ cn´ı odpovˇ edi na CO2 je d˚ usledek sn´ıˇzen´ı citlivosti chemoreceptor˚ u. V NREM f´azi je citlivost jin´a, neˇz v REM f´azi, tud´ıˇz se bˇehem noci nˇekolikr´at mˇen´ı hranice P aCO2 . Pˇritom m˚ uˇze P aCO2 poklesnout pod tzv. apnoick´ y pr´ ah. To je hodnota, pod kterou pˇrest´avaj´ı stimulovat centr´aln´ı chemoreceptory a vznikne centr´aln´ı apnoe. • Z´ uˇ zen´ı pr˚ usvitu horn´ıch d´ ychac´ıch cest (HDC). T´ım se zvyˇsuje odpor HDC, kter´ y m˚ uˇze b´ yt pˇri chr´ap´an´ı aˇz 10x vˇetˇs´ı, neˇz v bdˇel´em stavu. [15] 4.8.1
ˇ ızen´ı d´ R´ ych´ an´ı bˇ ehem sp´ anku
Bˇehem sp´anku je niˇzˇs´ı aktivace dilat´ator˚ u (slouˇz´ı k roztaˇzen´ı hltanu) hltanu, m˚ uˇze doj´ıt k situaci, ˇze hltan zkolabuje. Lid´e s anatomicky uˇzˇs´ımi d´ ychac´ımi cestami maj´ı vyˇsˇs´ı 18
aktivity dilet´ator˚ u bˇehem dne (bdˇelosti). Tato kompenzaˇcn´ı svalov´a aktivita nepˇretrv´av´a bˇehem sp´anku, tud´ıˇz je zv´ yˇsen odpor horn´ıch cest d´ ychac´ıch. Pr˚ usvit hltanu se na konci v´ ydechu pˇred apnoe zmenˇsuje, aˇz se zcela uzavˇre a nast´av´a obstrukˇcn´ı sp´ankov´a apnoe. Pokud nedoˇslo k u ´pln´emu uzavˇren´ı, tak se tato pˇr´ıhoda naz´ yv´a hypopnoe. S kaˇzd´ ym dalˇs´ım pokusem o n´adech se zvyˇsuje pacientovo u ´sil´ı, aˇz se dostane do zlomov´eho bodu, kde stˇeny povol´ı a opˇet se otevˇrou. Vˇetˇsinou tento bod pˇrich´az´ı tˇesnˇe pˇred probuzen´ım pacienta, nebo i po samotn´em probuzen´ı. Toto probuzen´ı trv´a nˇekolik vteˇrin, takˇze si to pacient nebude pamatovat. N´aslednˇe se mu sp´anek zaˇc´ın´a opˇet prohlubovat, sniˇzovat aktivita dilat´ator˚ u hltanu a cel´ y cyklus m˚ uˇze zaˇc´ıt znova. V´ ysledkem je, ˇze takto proˇzit´a noc nedovol´ı tˇelu si odpoˇcinout. Obecnˇe n´asleduje nadmˇern´a denn´ı spavost.
19
5
Poˇ c´ıtaˇ cov´ e zpracov´ an´ı PSG dat
5.1
Segmentace sign´ al˚ u
PSG sign´aly jsou zpravidla nestacion´arn´ı sign´aly a jejich hodnoty se mˇen´ı v ˇcase. Pro vhodn´e zpracov´an´ı sign´alu je d˚ uleˇzit´e sign´al rozdˇelit na co nejv´ıce stacion´arn´ı ˇc´asti. Tyto segmenty mohou m´ıt stejnou, nebo r˚ uznou d´elku. 5.1.1
Konstantn´ı segmentace
Konstatn´ı segmentace je zp˚ usob jak rozdˇelit sign´al na u ´seky o stejn´e d´elce. V´ yhodou t´eto metody je jej´ı ner´aˇcnost, rychlost proveden´ı a snadn´a porovnatelnost jednotliv´ ych segment˚ u mezi sebou. Z´aleˇz´ı na d´elce jednotliv´ ych segment˚ u, pokud zvol´ıme segmenty moc dlouh´e, tak se m˚ uˇze st´at, ˇze jeden segment bude obsahovat dva a v´ıce stav˚ u, kter´e budou ohodnoceny jen jednou znaˇckou. Tento zp˚ usob vyuˇz´ıvaj´ı l´ekaˇri pˇri vyhodnocov´an´ı sp´ankov´ ych f´az´ı. Cel´ y PSG z´aznam je rozdˇelen na 30 s u ´seky a podle toho, kter´a f´aze v dan´em u ´seku pˇrevl´ad´a, tak touto znaˇckou je dan´ yu ´sek oznaˇcen. 5.1.2
Adaptivn´ı segmentace
Adaptivn´ı segmentace rozdˇeluje sign´al na stacion´arn´ı segmenty r˚ uzn´e d´elky. [21] Z´akladn´ı metodou pˇri adaptivn´ı segmentaci je metoda dvou posuvn´ ych oken, kter´a jsou posouv´any po sign´alu. Postup algoritmu: 1. Pro obˇe okna jsou napoˇc´ıt´any stejn´e parametry. 2. Probˇehne vyhonocen´ı rozd´ılu mezi jednotliv´ ymi parametry. 3. Pokud rozd´ıl pˇrekroˇc´ı pˇredem urˇcen´ y pr´ah, tak do tohoto m´ısta vloˇz´ıme hranici mezi dvˇema segmenty. Tento pr´ah m˚ uˇze b´ yt stanoven pevnˇe na jednu hodnotu, nebo odvozen z pr˚ ubˇehu rozd´ılov´eho sign´alu.
5.2
ROC kˇ rivka a jej´ı parametry
ROC anal´ yza hraje v dneˇsn´ı dobˇe v´ yznamnou roli v l´ekaˇrstv´ı pˇri diagnostice. K sestaven´ı ROC kˇrivky je vyuˇzito bin´arn´ı klasifikace, kter´a se zab´ yv´a rozdˇelen´ım dan´e mnoˇziny objekt˚ u na z´akladˇe pˇr´ıtomnosti, ˇci nepˇr´ıtomnosti urˇcit´e vlastnosti, napˇr´ıklad pˇri testov´an´ı, zda pacient trp´ı, ˇci netrp´ı urˇcitou nemoc´ı. ROC kˇrivka zachycuje vztah mezi specificitou a senzitivitou, kter´e patˇr´ı k nejd˚ uleˇzitˇejˇs´ım parametr˚ um pro hodnocen´ı a grafick´e zn´azornˇen´ı rozhodovac´ıch pravidel. Grafem ROC kˇrivky je dvourozmˇern´ y graf, kde na 20
Skuteˇ cn´ a
Pozitivnˇ e
Negativnˇ e
tˇ r´ıda
klasifikovan´ e
klasifikovan´ e
Pozitivn´ı
TP
FN
TP + FN
Negativn´ı
FP
TN
FP + TN
Celkem
TP + FP
FN + TN
n
Celkem
Tabulka 1: Matice z´amˇen. osu x nan´aˇs´ıme pravdˇepodobnost ˇspatn´eho zaˇrazen´ı objekt˚ u, kter´e jsou ve skuteˇcnosti negativn´ı (1 - Specificita), a na osu y pravdˇepodobnost spr´avn´eho zaˇrazen´ı pozitivn´ıch objekt˚ u (Senzitivita), napˇr´ıˇc vˇsem moˇzn´ ym dˇel´ıc´ım bod˚ um. Pro kaˇzdou hodnotu dostaneme pr´avˇe jeden bod na ROC kˇrivce. V´ ysledkem je funkce, kter´a popisuje ROC kˇrivku. D´ale sestav´ıme tzv. matici z´amˇen 1. Tato matice je tvoˇrena 2 sloupci a 2 ˇra´dky. [18]
Oznaˇcen´ı pouˇzit´a v tabulce 1: • TP - (z angliˇctiny True Positive) - jedinci, kteˇr´ı jsou ve skuteˇcnosti pozitivn´ı a klasifikaˇcn´ı pravidlo je zaˇradilo mezi pozitivn´ı • FN - (z angliˇctiny False Negavite) - jedinci, kteˇr´ı jsou ve skuteˇcnosti pozitivn´ı avˇsak klasifikaˇcn´ı pravidlo je zaˇradilo mezi negativn´ı • FP - (z angliˇctiny False Positive) - jedinci, kteˇr´ı jsou ve skuteˇcnosti negativn´ı avˇsak klasifikaˇcn´ı pravidlo je zaˇradilo mezi pozitivn´ı • TN - (z angliˇctiny True Negative) - jedinci, kteˇr´ı jsou ve skuteˇcnosti negativn´ı a klasifikaˇcn´ı pravidlo je zaˇradilo mezi negativn´ı K vytvoˇren´ı t´eto matice u ˇreˇsen´ı, kter´e obsahuje 3 a v´ıce tˇr´ıd, ja potˇreba pouˇzit´ı mal´eho triku. Vytvoˇr´ıme stejn´ y poˇcet matic, jako je poˇcet tˇr´ıd a pokaˇzd´e oznaˇc´ıme jednu tˇr´ıdu jako TP, pokud je segment z t´eto tˇr´ıdy spr´avnˇe oznaˇcen´ y. A zbyl´e, kter´e jsou tak´e spr´avnˇe oznaˇc´ıme TF. N´aslednˇe spoˇc´ıt´ame pr˚ umˇern´e v´ ysledky ze vˇsech matic, v´ ysledek n´am d´a v´ yslednou matici, kterou pouˇzijeme. Parametry [18]: • Senzitivita vyjadˇruje pravdˇepodobnost, ˇze test d´a kladn´ y v´ ysledek u pozitivn´ıho objektu. TPF (z angliˇctiny True Positive Fraction), neboli relativn´ı ˇcetnost spr´avnˇe klasifikovan´ ych pozitivn´ıch pˇr´ıpad˚ u. TPF =
21
TP T P +F N
• Specificita vyjadˇruje pravdˇepodobnost, ˇze test d´a z´aporn´ y v´ ysledek u negativn´ıho v´ ysledku. TNF (z angliˇctiny True Negative Fraction), neboli relativn´ı ˇcetnost spr´avnˇe klasifikovan´ ych negativn´ıch pˇr´ıpad˚ u. TNF =
TN F P +T N
• Pˇresnost vyjadˇruje pravdˇepodobnost spr´avn´eho v´ ysledku. ACC (z angliˇctiny Accuracy), neboli ˇcetnost spr´avnˇe klasifikovan´ ych pˇr´ıpad˚ u, ku vˇsem pˇr´ıpad˚ um. ACC = T p+T N P +N
• Prediktivn´ı hodnota pozitivn´ıho testu vyjadˇruje pravdˇepodobnost, ˇze jev je skuteˇcnˇe pozitivn´ı, kdyˇz test vyˇsel pozitivnˇe. PPV (z angliˇctiny Positive Predictive Value) je poˇc´ıt´an jako pod´ıl spr´avnˇe pozitivn´ıch, ku vˇsem pozitivn´ım v´ ysledk˚ um testu. PPV =
TP T P +F P
• Prediktivn´ı hodnota negativn´ıho testu vyjadˇruje pravdˇepodobnost, ˇze jev je skuteˇcnˇe negativn´ı, kdyˇz test vyˇsel negativnˇe. NPV (z angliˇctiny Negative Predictive Value) je poˇc´ıt´an jako pod´ıl spr´avnˇe negativn´ıch, ku vˇsem negativn´ım v´ ysledk˚ um testu. NPV =
TN T N +F N
• AUC 10 (z angliˇctiny Area Under Curve), neboli plocha pod ROC kˇrivkou je nejbˇeˇznˇejˇs´ı kvantitativn´ı index popisuj´ıc´ı ROC kˇrivku. Vhodn´ y k porovn´an´ı dvou ROC kˇrivek, kdy celou ROC kˇrivku zredukuje do jedn´e veliˇciny. Jelikoˇz je AUC ˇca´st R1 jednotkov´eho ˇctverce, jeho hodnota bude vˇzdy mezi 0 a 1. AUC = 0 ROC(p)dp .
Obr´azek 10: Graf plochy pod kˇrivkou (AUC) Pokud je plocha pod kˇrivkou (AUC) rovn´a 1, tak je test ide´aln´ı a m´a 100 % senzitivitu a selektivitu. N´ahodn´ y jev m´a AUC rovnou 0,5.
22
6
Pouˇ zit´ a data
6.1
Pouˇ zit´ y dataset
Dataset pouˇzit´ y v t´eto diplomov´e pr´aci poch´az´ı z Fakultn´ı nemocnice sv. Anny v Brnˇe. Jedn´a se o skupinu 10 PSG z´aznam˚ u od 10 subjekt˚ u. Kaˇzd´ y subjekt trp´ı nˇejakou respiraˇcn´ı sp´ankovou poruchu (CSA, OSA). Z´avaˇznost jednotliv´ ych z´aznam˚ u je r˚ uzn´a, objevuj´ı se tu subjekty s AHI okolo 30 a tak´e lehˇc´ı pˇr´ıpady. Kaˇzd´ y z´aznam obsahuje 9 svod˚ u EEG, 3 svody EKG, 2 svody EOG, 2 svody EMG, Airflow (tok vzduchu) kan´al, kan´aly zaznamen´avaj´ıc´ı pohyby bˇricha a hrudn´ıku, nosn´ı tlak, svˇetlo, pozici pacienta, saturaci krve kysl´ıkem, zvukov´ y kan´al a dalˇs´ı kan´aly, kter´e nejsou v t´eto pr´aci v˚ ubec vyuˇzit´e. Jednotliv´e z´aznamy jsou uloˇzen´e ve form´atu EDF (European Data Format), kter´ y je mezin´arodnˇe podporov´an k pˇren´aˇsen´ı v´ıce-kan´alov´ ych biologick´ ych z´aznam˚ u. Ke kaˇzd´emu z´aznamu je pˇriloˇzen dalˇs´ı XML soubor, kter´ y obsahuje vˇsechny znaˇcky definovan´e l´ekaˇrem.
6.2
Artefakty
Mˇeˇren´ı je prov´adˇeno ve sp´ankov´e laboratoˇri. Jedn´a se o speci´alnˇe upraven´e pokoje, kter´e jsou faradayova klec. D´ıky tomu je vnitˇrek pokoje odst´ınˇen od jak´ehokoli vnˇejˇs´ıho elektromagnetick´eho ruˇsen´ı, kter´e by mohlo sniˇzovat kvalitu mˇeˇren´ı a vn´aˇset nechtˇen´e artefakty do z´aznam˚ u. Jednotliv´e mˇeˇr´ıc´ı pˇr´ıstroje jsou nav´ıc vybaveny p´asmov´ ymi propustmi a filtry, kter´e odstran´ı sit’ov´ y ˇsum a dalˇs´ı artefakty. Artefakty jsou jevy, kter´e nemaj´ı fyziologick´ y p˚ uvod ve vyˇsetˇrovan´em org´anu. Artefakty je nutn´e odstranit ze z´aznam˚ u, mohou b´ yt rozdˇeleny do dvou z´akladn´ıch skupin. [17] • Technick´ e artefakty : elektrostatick´e potenci´aly (n´ızk´a jakost elektrod, ˇspatn´ y kontakt, atd.), s´ıt’ov´ y brum (napˇet´ı s´ıt’ov´eho kmitoˇctu), impulsn´ı ruˇsen´ı, nedostateˇcn´e st´ınˇen´ı magnetick´ ych pol´ı, apod. • Biologick´ e artefakty : napˇr. EOG (mrk´an´ı), nebo EKG (m˚ uˇze ovlivˇ novat EEG z´aznam).
6.3
Uk´ azky ud´ alost´ı
Vˇsechny n´asleduj´ıc´ı obr´azky jsou ruˇcnˇe vybr´any z pouˇzit´eho datasetu. Pomoc´ı programu PSGLab GUI byly zobrazeny jednotliv´e kan´aly a jejich znaˇcky. Tento program je ve f´azi v´ yvoje a zat´ım neumoˇzn ˇuje zobrazovat amplitudov´ y rozsah na y ose. Amplituda jednotliv´ ych sign´al je automaticky normalizov´ana na v´ yˇsku ˇra´dku. Kaˇzd´a ud´alost m´a vlastn´ı definici, kde je urˇcena barva, n´azev a na kter´em kan´alu se vyskytuje. K zobrazov´an´ı 23
bylo pouˇzito PSGLab GUI ([22]), v Matlabu napsan´e GUI, kter´e umoˇzn ˇuje zobrazovat biologick´e sign´aly ve form´atu EDF a naˇc´ıst znaˇcky jednotliv´ ych ud´alost´ı (pˇriloˇzen´e v XML). Jednotliv´e ud´alosti jsou barevnˇe rozliˇsen´e, pro jednoduˇsˇs´ı orientaci byla vytvoˇrena legenda, kter´a obsahuje r˚ uzn´e ud´alosti a popisky.
Obr´azek 11: Legenda jednotliv´ ych ud´alost´ı a jejich barev.
6.3.1
Centr´ aln´ı sp´ ankov´ a apnoe
Centr´aln´ı sp´ankov´a apnoe je oznaˇcov´ana na kan´ale pNasal. Podrobnˇejˇs´ı popis ud´alosti je v kapitole 4.3.3.
Obr´azek 12: Uk´azka typick´e centr´aln´ı sp´ankov´e apnoe je oznaˇcena svˇetle r˚ uˇzovou barvou na kan´ale pNasal. Amplituda jednotliv´ ych kan´al˚ u je normalizov´ana na v´ yˇsku ˇr´adku.
24
Bˇehem t´eto ud´alosti se neobjevuje aktivita na sign´alech zaznamen´avaj´ıc´ı pohyb vzduchu (pNasal, Airflow) a ani na p´asech detekuj´ıc´ıch pohyb bˇricha a hrudn´ıku (Abdo, Thor). 6.3.2
Obstrukˇ cn´ı sp´ ankov´ a apnoe
Obstrukˇcn´ı sp´ankov´a apnoe je oznaˇcov´ana na kan´al pNasal.Podrobnˇejˇs´ı popis ud´alosti je pops´an v jedn´e z pˇredchoz´ıch kapitol 4.3.2.
Obr´azek 13: Uk´azka typick´e obstrukˇcn´ı sp´ankov´e apnoe je oznaˇcena svˇetle oranˇzovou barvou na kan´ale pNasal. Amplituda jednotliv´ ych kan´al˚ u je normalizov´ana na v´ yˇsku ˇr´adku. Bˇehem t´eto ud´alosti nen´ı zaznamen´av´am ˇza´dn´ y tlak v nose. I pohyb vzduchu zaznamen´avan´ y na kan´al Airflow je minim´aln´ı. Zat´ımco na kan´alech zaznamen´avaj´ıc´ıch pohyby hrudn´ıku a bˇricha (Thor, Abdo) se st´ale objevuje aktivita. Dalˇs´ım d˚ uleˇzit´ ym kan´alem pro rozliˇsen´ı OSA je zvukov´ y z´aznam. Pokud se bˇehem apnoe vyskytovalo chr´ap´an´ı, skoro urˇcitˇe se bude jednat o OSA.
25
6.3.3
Sm´ıˇ sen´ a sp´ ankov´ a apnoe
Sm´ıˇsen´a sp´ankov´a apnoe je oznaˇcov´ana na kan´ale pNasal. Podrobnˇejˇs´ı popis t´eto ud´alosti je pops´an v kapitole 4.3.
Obr´azek 14: Uk´azka typick´e sm´ıˇsen´e sp´ankov´e apnoe je oznaˇcena ˇzlutou barvou na kan´ale pNasal. Amplituda jednotliv´ ych kan´al˚ u je normalizov´ana na v´ yˇsku ˇra´dku. Po celou dobu ud´alosti se hodnota tlaku v nose nezmˇen´ı. Narozd´ıl od pohyb˚ u bˇricha (Abdo) a hrdudn´ıku (Thor), kter´e se v polovinˇe ud´alosti zaˇc´ınaj´ı objevovat.
26
6.3.4
Hypopnoe
Hypopnoe je oznaˇcov´ana na kan´ale pNasal. Podrobnˇejˇs´ı popis ud´alosti se nach´az´ı v kapitole 4.4.
Obr´azek 15: Uk´azka typick´e hypopnoe je oznaˇcena ˇzlutou barvou na kan´ale pNasal. Modrou barvou je oznaˇcena desaturizace. Amplituda jednotliv´ ych kan´al˚ u je normalizov´ana na v´ yˇsku ˇra´dku. Hypopnoe se tak´e rozdˇeluje na centr´aln´ı a obstrukˇcn´ı, podle toho, zda je u pacienta pˇr´ıtomno d´ ychac´ı u ´sil´ı. Na obr´azku 15 je uk´azka obstrukˇcn´ı hypopnoe.
27
6.3.5
RERA
Sp´ankov´e apnoe mohou b´ yt ˇcasto doprov´azeny mikroprobuzen´ımi (anglicky Arousal), kter´e je povaˇzov´ano za respiraˇcn´ı, pokud je spojeno s apnoe, hypopnoe. V pˇr´ıpadˇe, kdy dojde omezen´ı horn´ıch cest d´ ychac´ıch na minim´alnˇe 10 s, ale nejsou splnˇeny vˇsechny podm´ınky apnoe, ˇci hypopnoe. Tak je tato ud´alost oznaˇcena jako RERA. Podrobnˇejˇs´ı popis ud´alosti se nach´az´ı v kapitole 4.5. Detekce pˇr´ıtomnosti a ˇcetnosti mikroprobuzen´ı je tak´e diagnosticky cenn´a.
Obr´azek 16: Uk´azka typick´eho mikroprobuzen´ı spojen´eho s respiraˇcn´ımi pot´ıˇzemi je oznaˇcen´e zelenou barvou na kan´ale C3. Amplituda jednotliv´ ych kan´al˚ u je normalizov´ana na v´ yˇsku ˇra´dku. Tato ud´alost se oznaˇcuje na EEG kan´aly, a oznaˇcuje se moment kdy doˇslo ke zv´ yˇsen´ı d´ ychac´ıho u ´sil´ı. Toto zv´ yˇsen´e d´ ychac´ı u ´sil´ı je doprov´azeno v´ yznamnou aktivac´ı nervov´eho syst´emu. 6.3.6
Desaturizace
Desaturizace je oznaˇcov´ana na kan´ale SpO2, jedn´a se o ud´alost, kdy sign´al klesne minim´alnˇe o 3 %. Tato ud´alost mus´ı doprov´azet kaˇzdou apnoe, jinak by tato ud´alost nemohla b´ yt oznaˇcena jako apnoe. Po skonˇcen´ı apnoe pˇrich´az´ı f´aze hyperventilace, kdy se saturace krve vrac´ı k norm´alu.
28
Obr´azek 17: Uk´azka desaturizaˇcn´ıch ud´alost´ı je oznaˇcena modrou barvou na kan´ale SpO2. 6.3.7
Artefakt
Artefakt je oznaˇcov´an na kan´ale SpO2, jedn´a se o u ´sek z´aznamu, kter´ y nem´a klinick´ y v´ yznam.
Obr´azek 18: Uk´azka artefaktu, kter´ y se oznaˇcuje na kan´al SpO2 zelenou barvou. Sytˇe r˚ uˇzov´a barva oznaˇcuje u ´sek dechov´eho artefaktu na kan´ale pNasal. Amplituda jednotliv´ ych kan´al˚ u je normalizov´ana na v´ yˇsku ˇr´adku. Jednotliv´e kan´aly jsou: Airflow, Thor, Abdo, pNasal, Light, Snore, SpO2
6.3.8
Periodick´ e d´ ych´ an´ı
Periodick´e d´ ych´an´ı bylo pops´ano v jedn´e z pˇredchoz´ıch kapitol 4.7. Jedn´a se o pravideln´e opakov´an´ı period zv´ yˇsen´e dechov´e aktivity s n´asledn´ ym obdob´ım pomal´eho a mˇelk´eho d´ ych´an´ı. Horn´ı kan´al je z´aznam pohybu bˇricha. Je patrn´e, ˇze pˇri pohybu bˇricha pacientovi kles´a saturace krve kysl´ıkem. To nen´ı zp˚ usobeno t´ım, ˇze by pacientovi klasala saturace krve kysl´ıkem, kdyˇz d´ ych´a. Tato situace je to zp˚ usoben´a um´ıstˇen´ım pulzn´ıho oxymetru na prst. Pokud by byl um´ıstˇen na uˇsn´ım lal˚ uˇcku, tak by zpoˇzdˇen´ı nebylo tak v´ yrazn´e. 29
Obr´azek 19: Typick´a uk´azka periodick´eho d´ ych´an´ı. Na obr´azku nen´ı tento u ´sek vyznaˇcen, ale jedn´a se o z´aznam kan´alu Abdo. Modrou barvou je oznaˇcena desaturizace na kan´ale SpO2. 6.3.9
Hodnocen´ı apnoe
Pro hodnocen´ı dan´eho z´aznamu je tak´e d˚ uleˇzit´ y kontext cel´eho z´aznamu. Rozd´ıly mezi jednotliv´ ymi ud´alostmi nejsou velk´e, nebo dokonce nejsou ˇz´adn´e, ale m˚ uˇze se jednat o moment, kdy se pˇrest´av´a obˇevovat CSA a zaˇc´ınaj´ı se obˇevovat OSA. V tomto bodˇe se m˚ uˇze nach´azet mnoho ud´alost´ı, kter´e nejdou pˇresnˇe odliˇsit, ale musej´ı m´ıt jedno konkr´etn´ı ohodnocen´ı, tud´ıˇz se urˇc´ı bod, kdy se pouˇz´ıv´a druh´a znaˇcka. Na obr´azku 20 je zobrazen jeden pˇr´ıpad.
Obr´azek 20: Rozd´ıly mezi typy apnoe nemusej´ı b´ yt vˇzdy velk´e. Svˇetle r˚ uˇzovou barvou je zobrazena CSA, ˇzlutou barvou sm´ıˇsen´a sp´ankov´a apnoe. Amplituda jednotliv´ ych kan´al˚ u je normalizov´ana na v´ yˇsku ˇra´dku. 30
7
Detekce dechov´ ych ud´ alost´ı
V kaˇzd´e podkapitole je uveden z´akladn´ı princip pouˇzit´e metody. Vˇsechny znaˇcky detekovan´ ych ud´alost´ı jsou exportov´any do xml, ze kter´eho n´aslednˇe mohou b´ yt zobrazeny u sign´al˚ u. Jednotliv´e podkapitoly jsou seˇrazeny v poˇrad´ı v jak´em byly tyto ud´alosti detekov´any. Nejdˇr´ıve byl detekov´an zaˇca´tek hodnocen´ı z´aznamu, n´aslednˇe artefakty na kan´ale SpO2, to n´am umoˇzn´ı vyˇradit diagnosticky nev´ yznamn´e ˇc´asti z´aznamu, atd.
7.1
Diagnosticky v´ yznamn´ e kan´ aly
Jednotliv´e diagnosticky v´ yznamn´e kan´aly a jak´e ud´alosti umoˇzn ˇuj´ı detekovat: • Saturace krve kysl´ıkem (SpO2) je mˇeˇrena pomoc´ı pulzn´ıho oxyometru. Na tomto kan´alu jsou zaznamen´av´any dvˇe ud´alosti: desaturace a artefakt. Pokles saturace je jedn´ım z hlavn´ıch pˇr´ıznak˚ u apnoe, ale kaˇzd´ y pokles nemus´ı b´ yt zp˚ usoben apnoe. • Tepov´ y kan´al je tak´e zaznamen´av´an pomoc´ı pulzn´ıho oxyometru. • V nˇekolika prac´ıch je dok´az´an vztah mezi srdeˇcn´ı frekvenc´ı EKG a v´ yskytem apnoe. V z´aznamu tepov´e frekvence se objevuj´ı podobn´e vzory, jako cyklick´e f´aze s velmi vysokou amplitudovou modulac´ı, odpov´ıdaj´ıc´ı f´azi apnoe a n´asledn´a bradykardie (zpomalen´ı srdeˇcn´ı frekvence) po skonˇcen´ı apnoe. Jedn´a se o velice rychlou a levnou metodu, kter´a by umoˇznila monitorov´an´ı v re´aln´em ˇcase. K v´ ypoˇctu se pouˇz´ıv´a pouze doba mezi jednotliv´ ymi R-R ˇspiˇckami 2.2. • Dechov´a aktivita je mˇeˇrena pomoc´ı dvou p´as˚ u (jeden je nataˇzen pˇres hrudn´ık (Thor) a druh´ y pˇres bˇricho (Abdo). Z´aznam z tˇechto dvou kan´al˚ u umoˇzn ˇuje rozliˇsit mezi CSA a OSA. Pˇri CSA nen´ı zaznamen´av´an ˇza´dn´ y pohyb hrudn´ıku, ani bˇricha. Zajimav´ y artefakt se ˇcasto objevuje na hrudn´ım p´asu. Jedn´a se o pravideln´ y pohyb s velice n´ızkou amplitudou, mohlo by se zd´at, ˇze se jedn´a o pokus se nadechnout, ale pokud si porovn´ame frekvenci tˇechto n´adech˚ u a tepovou frekvenci, tak zjist´ıme, ˇze se n´am na tento kan´al dost´av´a ˇsum ze srdce. Samotn´a svalov´a aktivita srdce zp˚ usobuje pohyby hrudn´ıku, kter´e by mohly v´est k chybn´e diagnostice CSA jako OSA. • Nosn´ı tlak se zaznamen´av´a na kan´al pNasal. K mˇeˇren´ı se pouˇz´ıv´a nosn´ı kanyla. Jedn´a se o gumovou trubiˇcku, kter´a se um´ıst´ı pacientovi pod nos. Pˇri v´ ydechu a n´adechu zaznamen´a zmˇenu tlaku vzduchu. Tato metoda je pˇresn´a a citliv´a na sebemenˇs´ı zmˇeny tlaku. Jej´ı jedinou nev´ yhodou je absence senzoru pˇred u ´sty pacienta. Pokud pacient d´ ych´a v´ıce u ´sty, tak bude tento sign´al konstantn´ı. 31
• Tok vzduchu se zaznamen´av´a na kan´al Airflow. Senzory tohoto kan´alu se nach´az´ı jak pˇred u ´sty pacienta, tak i nosem. Senzory reaguj´ı na zmˇenu teploty okoln´ıho vzduchu. Tento kan´al neobsahuje ostr´e zmˇeny jako pNasal. Jeho hlavn´ım pˇr´ınosem je kontrola namˇeˇren´ ych dat z pˇredchoz´ıho kan´alu (pNasal).
7.2
Zaˇ c´ atek hodnocen´ı z´ aznamu
V l´ekaˇrsk´ ych pˇr´ıruˇck´ach, kde jsou pops´any metody na hodnocen´ı dechov´ ych poruch bˇehem sp´anku ([19]), je jasnˇe d´ano, ˇze mˇeˇren´ı zaˇc´ın´a po zhasnut´ı svˇetel. Pacient samozˇrejmˇe neusne okamˇzitˇe po zhasnut´ı svˇetel, takˇze l´ekaˇr zaˇcne hodnotit z´aznam, aˇz pacient usne. K detekci zaˇc´atku hodnocen´ı z´aznamu byl pouˇzit kan´al zaznamen´avaj´ıc´ı svˇetlo v m´ıstnosti. Tento kan´al je dvoustavov´ y (svˇetlo, tma). K detekci zmˇen byla pouˇzita funkce diff (funkce je implemenov´ana v Matlabu [23]). Tato funkce projde sign´al a vytvoˇr´ı vector, kter´ y obsahuje rozd´ıl dvou po sobˇe jdouc´ıch vzork˚ u.
dif f (x) =
−
pokud xi−1 >xi
0 +
pokud xi−1 = xi pokud xi−1 <xi
Pokud je tento v´ ysledek z´aporn´ y, tak byl pˇredchoz´ı vzorek vˇetˇs´ı, neˇz n´asleduj´ıc´ı. Pro z´aznam svˇetla v m´ıstnosti to znamen´a, ˇze se pr´avˇe zhaslo. Toto by mˇel b´ yt bod, kdy se zaˇcne prov´adˇet mˇeˇren´ı, bohuˇzel se v z´aznamech objevuj´ı chv´ıle, kdy svˇetla zhasnou, ale pak se znovu rozsv´ıt´ı a sv´ıt´ı i nˇekolik minut. Proto byla implementov´ana kontrola, kdy se hl´ıd´a, zda se po zhasnut´ı svˇetel znovu nerozsv´ıt´ı do 10 minut. Kdyˇz se rozsv´ıt´ı, tak toto zhasnut´ı nen´ı povaˇzov´ano, jako zaˇca´tek hodnocen´ı sign´al˚ u a provede se stejn´a kontrola na dalˇs´ım zhasnut´ı svˇetel.
7.3
Artefakty
Artefakt je detekov´an na kan´ale SpO2. Jedn´a se o ud´alost, pˇri kter´e hodnota saturace krve kysl´ıkem klesne na 0. Artefakt je zp˚ usoben p´adem pulzn´ıho oxyometru z prstu, nebo odchodem pacienta na toaletu. Tato ˇca´st z´aznamu nem´a l´ekaˇrsk´ y v´ yznam. Jedn´a se o nechtˇen´ y artefakt, kter´ y je potˇreba spr´avnˇe oznaˇcit. Detekce ud´alost´ı neprob´ıh´a na cel´em z´aznamu. Zaˇc´ın´a v momentˇe, kter´ y byl oznaˇcen pomoc´ı metody k detekci zaˇc´atku mˇeˇren´ı (7.2). N´asleduj´ıc´ı ˇca´st popisuje navrˇzen´ y a implemetovan´ y algoritmus: K detekci t´eto ud´alosti byla pouˇzita metoda dvou posuvn´ ych oken. Jsou d´ana dvˇe stejnˇe velk´a okna, pro kaˇzd´e okno jsou spoˇc´ıt´any stejn´e parametry, kter´e jsou porovn´any a na z´akladˇe podm´ınek je rozhodnuto, zda se jedn´a o SpO2 artefakt. Ide´aln´ı d´elka okna 32
byla stanovena na 1 vteˇrinu. V prvn´ım kroku je spoˇc´ıt´an aritmetick´ y pr˚ umˇer pro prvn´ı (W1) a druh´e (W2) okno. W¯ 1 =
Pf s
i=1
xi
fs
P2∗f s
i=f s+1
W¯ 2 =
xi
fs
Pokud je rozd´ıl tˇechto dvou aritmetick´ ych pr˚ umˇer˚ u vˇetˇs´ı jak 20 %, tak sign´al ve druh´em oknˇe m´a klesaj´ıc´ı amplitudu. Tento bod je oznaˇcen jako zaˇca´tek artefaktu. W¯ 1 − W¯ 2 > 0, 2 (W¯ 1 + W¯ 2)/2 Pokud je rozd´ıl tˇechto dvou aritmetick´ ych pr˚ umˇer˚ u menˇs´ı jak -20 %, tak m´a sign´al ve druh´em oknˇe rostouc´ı amplitudu a tento bod je oznaˇcen, jako konec artefakty. W¯ 1 − W¯ 2 < −0, 2 (W¯ 1 + W¯ 2)/2
7.4
Desaturizace
Desaturizace je detekov´ana na kan´ale SpO2. Jedn´a se o ud´alost, pˇri kter´e hodnota saturace krve kysl´ıkem klesne o 3 a v´ıce %. Desaturizace je l´ekaˇri oznaˇcov´an u ´sek sign´alu od zaˇc´atku poklesu aˇz do chv´ıle, kdy hodnota pˇrestane klesat (stoup´a, nebo je konstantn´ı). K detekci t´eto ud´alosti byla pouˇzita metoda dvou posuvn´ ych oken, kter´a umoˇzn´ı dan´ y sign´al adaptivnˇe segmentovat na stacion´arn´ı u ´seky r˚ uzn´e d´elky. Jsou d´ana dvˇe stejnˇe velk´a okna. Bˇehem pokus˚ u bylo vyzkouˇseno mnoho r˚ uzn´ ych d´elek oken. Ide´aln´ı d´elka byla urˇcena jako dvojn´asobek vzorkovac´ı frekvence, tud´ıˇz se jedn´a a 2 vteˇrinov´ y u ´sek. Detekce ud´alost´ı neprob´ıh´a na cel´em z´aznamu, zaˇc´ın´a v momentnˇe, kter´ y byl oznaˇcen pomoc´ı metody k detekci zaˇc´atku mˇeˇren´ı (7.2). N´asleduj´ıc´ı ˇca´st popisuje navrˇzen´ y a implemetovan´ y algoritmus: Algoritmus proch´az´ı cel´ y sign´al pomoc´ı dvou posuvn´ ych oken. V prvn´ım kroku je v prn´ım oknˇe vybr´an u ´sek 0 - 2 s a druh´e okno je 2 - 4 s. Je spoˇc´ıt´an aritmetick´ y pr˚ umˇer pro prvn´ı okno. W¯ 1 =
P2∗f s
xi 2 ∗ fs i=1
N´aslednˇe je spoˇc´ıt´an aritmetick´ y pr˚ umˇer pro druh´e okno. P4∗f s W¯ 2 =
i=2∗f s+1
2 ∗ fs 33
xi
Pokud je rozd´ıl tˇechto dvou aritmetick´ ych pr˚ umˇer˚ u vˇetˇs´ı jak 0,55 %, tak sign´al ve druh´em oknˇe ma klesaj´ıc´ı amplitudu. Tento bod je oznaˇcen, jako zaˇca´tek desaturizace. W¯ 1 − W¯ 2 > 0, 0055 (W¯ 1 + W¯ 2)/2 Pokud je rozd´ıl tˇechto dvou aritmetick´ ych pr˚ umˇer˚ u menˇs´ı jak -0,2 %, tak m´a sign´al ve druh´em oknˇe rostouc´ı amplitudu a tento bod je oznaˇcen, jako konec desaturizace. W¯ 1 − W¯ 2 < −0, 002 (W¯ 1 + W¯ 2)/2
Obr´azek 21: Grafick´e zn´azornˇen´ı implemetovan´eho algoritmu k detekci desaturizace. Modr´ ym obd´eln´ıkem je oznaˇcena v´ ysledn´a desaturizace. F´aze jedna se opakuje v kaˇzd´em kroku algoritmu, pokud dojde k pˇrekroˇcen´ı prahu, jako je tomu ve 2. f´azi algoritmu na obr´azku 21, tak je tento bod oznaˇcen jako zaˇca´tek nov´eho segmentu. Dojde k posunu oken na dalˇs´ı u ´sek (nov´a okna v dalˇs´ım kroku se pˇrekr´ yvaj´ı s p˚ uvodn´ımi okny, nedojde k posunu o celou d´elku okna) a znova se prov´ad´ı vyhodnocen´ı, zda je tento u ´sek st´ale klesaj´ıc´ı. St´ale se opakuje krok 1, aˇz se algoritmus dostane do 3. f´aze. Kdy je rozd´ıl pr˚ umˇer˚ u jednotliv´ ych oken menˇs´ı neˇz -0,002. Dojde k oznaˇcen´ı konce desaturizace a znovu n´asleduje 1. f´aze algoritmu. Dalˇs´ım krokem tohoto algoritmu, je vylouˇcit shodnou ˇca´st s artefakty, jejichˇz detekce byla provedena pˇred touto. Jestliˇze m´a nˇejak´ y artefakt shodnou ˇca´st sign´alu s ud´alost´ı desaturizace, tak je desaturizace zahozena. Posledn´ım krokem algoritmu je vylouˇcen´ı ud´alost´ı, kter´e jsou kratˇs´ı neˇz 6 vteˇrin, nebo nemaj´ı dostateˇcn´ y pokles amplitudy sign´alu (tyto ud´alosti nejsou klinicky v´ yznamn´e, je naprosto norm´aln´ı, ˇze saturace klesne z 97 % na 95 %). Z´aroveˇ n dojde ke spojen´ı dvou po sobˇe jdouc´ıch ud´alost´ı, pokud je mezi nimi u ´sek kratˇs´ı neˇz 4 vteˇriny a z´aroveˇ n nen´ı amplituda sign´alu rostouc´ı.
34
7.5
Apnoe
Z´akladn´ı kan´al, z kter´eho je v t´eto pr´aci detekov´ana apnoe je kan´al pNasal. Tento kan´al je velice citliv´ y na zmˇeny, ale jeho senzory jsou um´ıstˇeny pouze pˇred nosem pacienta. Tud´ıˇz nezaznamen´av´a ˇza´dn´e zmˇeny hodnot, pokud pacient d´ ych´a u ´sty. Bohuˇzel se v nˇekter´ ych z´aznamech objevuj´ı f´aze, kdy se na kan´ale pNasal neobjevuj´ı ˇza´dn´e zmˇeny hodnot. V tu chv´ıli je tento kan´al nepouˇziteln´ y a detekce apnoe v tomto u ´seku byla pˇresunuta na kan´al Airflow. Detekce ud´alost´ı neprob´ıh´a na cel´em z´aznamu, ale pouze na u ´sec´ıch, kter´e byly oznaˇcen´e, jako potencion´alnˇe vhodn´e. Jedn´a se o u ´sek, kdy doch´azelo k pravideln´ ym desaturizac´ım. Zaˇca´tek meˇren´eho u ´seku je oznaˇcen o 60 s dˇr´ıve, neˇz zaˇcala prvn´ı desaturizace, z d˚ uvodu zpoˇzdˇen´ı mˇeˇren´ı. A n´aslednˇe jsou spojeny vˇsechny ud´alosti, mezi kter´ ymi je odstup menˇs´ı jak 120 s. Z´aroveˇ n je nutn´e hl´ıdat, aby v´ ysledn´a oblast nezasahovala do artefakt˚ u (7.3) a nebo pˇred samotn´ y zaˇc´atek mˇeˇren´ı. V´ ysledkem jsou ˇra´dovˇe jednotky tˇechto u ´sek˚ u sign´alu, kdy doch´azelo k pravideln´ ym desaturizac´ım a tud´ıˇz je v tomto ˇcase moˇzn´ y v´ yskyt apnoe / hypopnoe. N´asleduj´ıc´ı ˇca´st popisuje navrˇzen´ y a implemetovan´ y algoritmus: Algoritmus proch´az´ı cel´ y sign´al ve dvou vnoˇren´ ych cyklech. Vnˇejˇs´ı cyklus, vybere u ´sek dlouh´ y 40 s, v tomto u ´seku si napoˇc´ıt´a pr˚ umˇernou hodnotu minim a maxim. K detekci lok´aln´ıch minim a maxim byla pouˇzita funkce findPeaks (funkce je implemenov´ana v Matlabu [24]). Nalezen´e lok´aln´ı extr´emy byly seˇrazeny v nerostouc´ım poˇrad´ı. Ze zaˇca´tku a konce tohoto pole se vzal poˇcet vzork˚ u podle n´asleduj´ıc´ıho vzorce: ( size(f indP eaks(x), 2) =
> 10
je spoˇc´ıt´an aritmetick´ y pr˚ umˇer z 3 % nalezen´ ych ˇspiˇcek
<= 10
je spoˇc´ıt´an aritmetick´ y pr˚ umˇer ze vˇsech nalezen´ ych ˇspiˇcek
Z obou konc˚ u dan´eho pole bylo 0,1 % vzork˚ u zahozeno, vˇetˇsinou se jedn´a o chybu mˇeˇren´ı, kter´e by v´ yraznˇe zvyˇsovala aritmetick´ y pr˚ umˇer. Aritmetick´ y pr˚ umˇer minim a maxim byl spoˇc´ıt´an n´asledovnˇe: P40∗f s−ignorovane M¯in =
i=40∗f s+pocetSpicek−ignorovane
pocetSpicek PpocetSpicek+ignorovane
M¯ax =
xi
i=1+ignorovane
xi
pocetSpicek , kde ignorovane je poˇcet ignorovan´ ych prvk˚ u, pocetSpicek je poˇcet vzork˚ u, z kter´ ych je poˇc´ıt´an aritmetick´ y pr˚ umˇer a fs je vzorkovac´ı frekvence dan´eho sign´alu. ( M¯ax−M¯in =
< 0, 4
v tomto u ´seku nen´ı moˇzn´e detekovat apnoe z kan´alu SpO2.
>= 0, 4
kan´al SpO2 m´a v tomto oknˇe dostateˇcn´ y rozsah. 35
Obr´azek 22: Uk´azka u ´seku z´aznamu, na kter´em pacient d´ ych´a u ´sty. Zelenou barvou je oznaˇcena oblast kan´alu pNasal nevhodn´a k detekci apnoe, v tuto chv´ıli je detekce apnoe pˇresunuta na kan´al Airflow. Amplituda jednotliv´ ych kan´al˚ u je normalizov´ana na v´ yˇsku ˇra´dku.
36
Pokud nen´ı tento kan´al vyhovuj´ıc´ı pro detekci apnoe (viz. obr´azek 22), tak dojde k pˇrepoˇc´ıt´an´ı stejn´eho u ´seku z kan´alu Airflow. Po pˇrepoˇc´ıt´an´ı hodnot n´asleduje proveden´ı vnitˇrn´ıho cyklu, kter´ y obsahuje jedno okno o velikosti 3 s. V tomto oknˇe byla nalezena nejvˇetˇs´ı (oznaˇcena jako partMax) a nejmenˇs´ı hodnota (oznaˇcena jako partMin). Jako zaˇc´atek apnoe byl oznaˇcen moment, kdy byla splnˇena jedna z tˇechto dvou podm´ınek: ( zaˇc´atek apnoe =
0, 35 ∗ M¯ax > partM ax ∧ 0, 2 ∗ M¯in < partM in partM ax = partM in
Popis jednotliv´ ych podm´ınek: 1. Hodnota maxima byla menˇs´ı neˇz 0,35 n´asobek aritmetick´eho pr˚ umˇeru lok´aln´ıch maxim (poˇc´ıtan´ ych z vnˇejˇs´ıho 40 s u ´seku) a z´aroveˇ n byla hodnota minima vˇetˇs´ı neˇz pˇetina aritmetick´eho pr˚ umˇeru lok´aln´ıch minim (poˇc´ıtan´ ych z vnˇejˇs´ıho 40 s u ´seku). 2. Hodnoty maxima a minima byly shodn´e (kan´al neobsahuje ˇz´adnou aktivitu). Jako konec apnoe byl oznaˇcen moment, kdy byla splnˇena jedna z tˇechto dvou podm´ınek: ( konec apnoe =
partM ax 6= partM in ∧ (0, 75 ∗ M¯ax <= partM ax ∨ 0, 75 ∗ M¯in >= partM in) partM ax − partM in > 0, 3
Popis jednotliv´ ych podm´ınek: 1. Hodnoty maxima a minima nebyly shodn´e a z´aroveˇ n byla splnˇena jedna z tˇechto podm´ınek: • hodnota maxima vˇetˇs´ı nebo rovna, neˇz tˇri ˇctvrtiny aritmetick´eho pr˚ umˇeru lok´aln´ıch maxim (poˇc´ıtan´ ych z vnˇejˇs´ıho 40 s u ´seku) • hodnota minima menˇs´ı nebo rovna, neˇz tˇri ˇctvrtiny aritmetick´eho pr˚ umˇeru lok´aln´ıch minim (poˇc´ıtan´ ych z vnˇejˇs´ıho 40 s u ´seku) 2. Rozd´ıl hodnot minima a maxima je vˇetˇs´ı neˇz 0,3. Vnitˇrn´ı cyklus projde cel´ yu ´sek okno za oknem, n´aslednˇe je vnˇejˇs´ı okno posunuto o p˚ ulku okna vpˇred a cel´ y algoritmus se opakuje st´ale dokola. Po pr˚ uchodu cel´ ym z´aznamem dojde k odstranˇen´ı ud´alost´ı, kter´e jsou kratˇs´ı neˇz 9 s a odstranˇen´ı pˇrekr´ yvaj´ıc´ıch se ud´alost´ı. Pˇrekr´ yvaj´ıc´ı se ud´alosti mohou vzniknout, protoˇze vnˇejˇs´ı cyklus se neposouv´a o celou d´elku okna. Asymptotick´a sloˇzitost tohoto algoritmu je O(n2 ). Po dokonˇcen´ı detekce apnoe byl spuˇstˇen algoritmus, kter´ y rozliˇsoval, o kter´ y druh apnoe se jedn´a. Z´akladn´ı kan´aly, kter´e byly pouˇzit´e k tomuto rozliˇsen´ı jsou: Thor, Abdo a Snore. 37
7.6
Centr´ aln´ı sp´ ankov´ a apnoe
V pr˚ ubˇehu centr´aln´ı sp´ankov´e apnoe (CSA) by se nemˇela objevit ˇza´dn´a aktivita na kan´alech: Thor, Abdo a Snore. Pokud se objev´ı, tak se nejedn´a o CSA ud´alost. Pˇres cel´ y sign´al je spoˇc´ıt´an aritmetick´ y pr˚ umˇer maxim´aln´ıch a minim´aln´ıch hodnot pro kan´aly Thor a Abdo. Z tˇechto hodnot je spoˇc´ıt´an maxim´aln´ı rozsah sign´alu. N´aslednˇe jsou proch´azeny jednotliv´e apnoitick´e ud´alosti. U kaˇzd´e ud´alosti je oznaˇcen zaˇc´atek a konec ve vteˇrin´ach. Na stejn´em u ´seku kan´alu Thor a Abdo je spoˇc´ıt´an maxim´aln´ı rozptyl. Pokud je tento rozptyl menˇs´ı neˇz 10 % celkov´eho rozptylu, tak je tato ud´alost oznaˇcena jako centr´aln´ı sp´ankov´a apnoe. Posledn´ım krokem, kter´ y by mohl zmˇenit oznaˇcen´ı t´eto ud´alosti je kontrola zvukov´eho kan´alu, pokud se na nˇem objevuje nˇejak´a aktivita, tak je tato ud´alost oznaˇcena jako obstrukˇcn´ı sp´ankov´a apnoe. ( CSA =
7.7
rozptyl na kan´alech Thor a Abdo m´a maxim´alnˇe destinu celkov´eho rozptylu nen´ı aktivita na kan´ale Snore
Sm´ıˇ sen´ a sp´ ankov´ a apnoe
V pr˚ ubˇehu sm´ıˇsen´e sp´ankov´e apnoe by se mˇela objevovat aktivita na kan´alech: Thor a Abdo. Tato aktivita se mus´ı objevit aˇz v pr˚ ubˇehu apnoe, ne hned od zaˇca´tku, pak by se jednalo o CSA. Pˇri proch´azen´ı jednotliv´ ych ud´alost´ı jsou pomoc´ı funkce findPeaks (funkce je implemenov´ana v Matlabu [24]) nalezena lok´aln´ı maxima. Funkce vrac´ı nejenom lok´aln´ı maxima, ale i jejich pozice v dan´em vektoru. Je spoˇc´ıt´ana pr˚ umˇern´a pozice tˇechto vrchol˚ u, pokud je vˇetˇs´ı neˇz 0.6*d´elka dan´eho vektoru, tak je vˇetˇsina vrchol˚ u nalezana v druh´e p˚ ulce vektoru a tato ud´alost je oznaˇcena jako sm´ıˇsen´a sp´ankov´a apnoe.
sm´ıˇsen´a sp´ankov´a apnoe =
7.8
n
sum(f indP eaks(data))/size(data) >= 0.6 ∗ size(data)
Obstrukˇ cn´ı sp´ ankov´ a apnoe
V pr˚ ubˇehu obstrukˇcn´ı sp´ankov´e apnoe (OSA) by se mˇela objevovat aktivita na kan´alech: Thor a Abdo. Pˇr´ıpadnˇe i na kan´ale Snore. Pokud je tato aktivita pˇr´ıtomna po celou dobu ud´alosti, tak se jedn´a o OSA. Vˇsechny ud´alosti jsou p˚ uvodnˇe oznaˇceny jako OSA, pokud nedojde k vyhodnocen´ı ostatn´ıch podm´ınek, tak tato ud´alost z˚ ustane oznaˇcena jako obstrukˇcn´ı sp´ankov´a apnoe. ( OSA =
dan´a ud´alost nebyla oznaˇcena jinak je v´ yrazn´a aktivita na kan´ale Snore 38
7.9
Hypopnoe
Algoritmus na detekci apnoe detekuje i hypopnoe, tud´ıˇz je potˇreba tyto ud´alosti od sebe odliˇsit. Jednotliv´e hypopnoe uˇz nejsou v t´eto pr´aci od sebe rozliˇsov´any. Pˇri naˇcten´ı ud´alosti je prohled´ana struktura obsahuj´ıc´ı jednotliv´e desaturizace, samotn´e desaturizace jsou hled´any se zpoˇzdˇen´ım 10 - 30 s od zaˇca´tku ud´alosti. Pokud je pˇr´ısluˇsn´a desaturizace nalezena, tak se zkotroluje jej´ı hloubka (rozd´ıl mezi maxim´aln´ı a minim´aln´ı hodnotou). Pokud je tato hodnota menˇs´ı neˇz 3 %, tak je tato ud´alost oznaˇcena jako hypopnoe, ne pro vˇsechny ud´alosti byla nalezena konkr´etn´ı desaturizace. Dalˇs´ım krokem algoritmu je zkontrolov´an´ı m´ıry aktivity na kan´ale Airflow, jednotliv´e ud´alosti jsou detekov´any z kan´alu pNasal, tud´ıˇz nen´ı jistota, ˇze tato ud´alost je apnoe, m˚ uˇze se jednat pouze o hypopnea, bˇehem kter´e pacient d´ ych´a u ´sty. Pomoc´ı aktivity na kan´ale Airflow se tyto ud´alosti od sebe daj´ı odliˇsit. Pokud je tato aktiva sn´ıˇzena maxim´alnˇe o 65 %, tak se jedn´a o hypopnoe. ( Hypopnoe =
7.10
max(actualDes) − min(actDes) < 3, 5 max(airf lowP art) > f indP eaks(airf low) ∗ 0.35
RERA
Ku ´spˇeˇsn´e detekci RERA ud´alosti, kter´a je pops´ana v kapitole 4.5, by bylo zapotˇreb´ı implementovat detekci jednotliv´ ych sp´ankov´ ych f´az´ı. Toto nebylo c´ılem t´eto diplomov´e pr´ace a tud´ıˇz nen´ı moˇzn´e u ´spˇeˇsnˇe detekovat RERA ud´alost, i kdyˇz bylo p˚ uvodnˇe zam´ yˇsleno tuto ud´alost detekovat.
39
8
V´ ysledky
K vyhodnocen´ı v´ ysledk˚ u byla pouˇzita ROC metoda, kter´a byla podrobnˇeji pops´ana v pˇredchoz´ıch kapitol´ach 5.2. NaN je znaˇcka pro nespoˇc´ıtatelnou hodnotu (z anglick´eho Not a Number). Mˇeˇren´ı by mˇelo zaˇc´ıt prob´ıhat po zhasnut´ı svˇetel, ale u nˇekter´ ych z´aznam˚ u tomu tak nen´ı. Na obr´azku 23 je vidˇet z´aznam, kter´ y mˇel zaˇca´tek hodnocen´ı aˇz po hodinˇe a 40 minut´ach, aˇckoli svˇetla byla zhasnuta v des´at´e minutˇe z´aznamu. Tuto informaci nen´ı nijak moˇzn´e zjistit ze z´aznamu a sniˇzuje kvalitu dosaˇzen´ ych v´ ysledk˚ u (vytv´aˇr´ı to mnoho FP (False Positive) pˇr´ıpad˚ u).
Obr´azek 23: Nehodnocen´ yu ´sek kan´alu SpO2. Artefakty jsou oznaˇceny zelenou barvou a desaturizace modrou.
8.1
Apnoe / Hypopnoe
K detekci hypopnea byl pouˇzit stejn´ y alogitmus, jako k detekci apnoe, jednotliv´e ud´alosti byly podrobnˇeji dˇeleny aˇz v dalˇs´ım kroku. V t´eto podkapitole se nach´az´ı v´ ysledky detekce jednotliv´ ych ud´alost´ı, kter´e byly automatizovanou metodou oznaˇceny jako apnoe/hypopnoe a l´ekaˇrem byly tak´e oznaˇceny jako apnoe/hypopnoe. Poˇ cet
Nedete-
Senziti-
Specifi-
Z´ aznam
ud´ alost´ı
kovan´ e
vita
cita
01
259
50
66,61 %
95,56 %
88,01 %
02
371
15
95,38 %
97,98 %
96,29 %
3
504
120
99,57 %
88,55 %
93,59 %
515
97
418
52
85,04 %
94,40 %
89,93 %
05
10
1
9
31
90,66 %
97,39 %
97,32 %
06
69
37
32
8
49,87 %
99,69 %
96,96 %
07
376
24
352
84
94,95 %
91,34 %
93,15 %
08
397
210
187
6
45,81 %
99,67 %
86,26 %
09
178
39
139
124
81,77 %
91,95 %
90,69 %
10
177
27
150
36
84,87 %
97,63 %
95,73 %
Spr´ avnˇ e
Nav´ıc
116
143
386
15
03
507
04
Pˇ resnost
Tabulka 2: Tabulka rozdˇelen´ı v´ ysledk˚ u do jednotliv´ ych mnoˇzin a u ´spˇeˇsnosti plnˇe automatizovan´eho pˇr´ıstupu pˇri detekci apnoe/hypopnoe. V´ ysledn´a AUC v plnˇe automatizovan´em pˇr´ıstupu je 97,79 %. 40
8.2
Hypopnoe
V t´eto podkapitole jsou shrnuty v´ ysledky detekce hypopnoe. Nen´ı rozliˇsov´ano, zda se jedn´a o centr´aln´ı, nebo obstrukˇcn´ı hypopnoe. Vˇsechny ud´alosti detekovan´e automatizovanou metodou maj´ı znaˇcku Hypopnea. Spr´avn´ y v´ ysledek je, pokud se tato ud´alost pˇrekr´ yv´a s jednou z ud´alost´ı: Obstructive Hypopnea, Central Hypopnea, Mixed Hypopnea, nebo Hypopnea. Poˇ cet
Nedete-
Senziti-
Specifi-
Z´ aznam
ud´ alost´ı
kovan´ e
vita
cita
01
161
44
44,47 %
96,47 %
88,25 %
02
63
190
74,75 %
65,51 %
66,83 %
13
25
262
65,97 %
80,88 %
80,45 %
105
82
23
16
22,02 %
98,66 %
93,20 %
05
9
3
6
14
75,65 %
99,02 %
98,79 %
06
66
55
11
6
16,30 %
99,76 %
95,39 %
07
30
1
29
381
98,33 %
53,23 %
54,83 %
08
313
216
97
45
31,44 %
97,62 %
84,11 %
09
161
93
68
116
45,90 %
92,55 %
87,17 %
10
139
48
91
49
67,42 %
96,68 %
93,12 %
Spr´ avnˇ e
Nav´ıc
110
51
82
19
03
38
04
Pˇ resnost
Tabulka 3: Tabulka rozdˇelen´ı v´ ysledk˚ u do jednotliv´ ych mnoˇzin a u ´spˇeˇsnosti plnˇe automatizovan´eho pˇr´ıstupu pˇri detekci hypopnoe. V´ ysledn´a AUC v plnˇe automatizovan´em pˇr´ıstupu je 85,77 %.
8.3
Apnoe
V t´eto podkapitole jsou shrnuty v´ ysledky detekce apnoe. Nen´ı rozliˇsov´ano, zda se jedn´a o OSA, CSA, ˇci sm´ıˇsenou sp´ankovou apnoe. Na n´asleduj´ıc´ıch dvou obr´azc´ıch je porovn´an´ı stejn´eho u ´seku ohodnocen´eho l´ekaˇrem 24 a v´ ystup automatick´e klasifikace 25. Hlavn´ım c´ılem tohoto srovn´an´ı je uk´azat rozd´ıl oznaˇcovan´ ych u ´sek˚ u. V´ ysledn´a AUC v plnˇe automatizovan´em pˇr´ıstupu je 97,29 %.
41
´ Obr´azek 24: Usek z´aznamu ohodnocen´ y l´ekaˇrem. Apnoe je oznaˇcena r˚ uˇzovou barvou na kan´ale SpO2. Amplituda jednotliv´ ych kan´al˚ u je normalizov´ana na v´ yˇsku ˇra´dku.
´ Obr´azek 25: Usek z´aznamu ohodnocen´ y automatickou klasifikac´ı. Apnoe je oznaˇcena r˚ uˇzovou barvou na kan´ale SpO2. Amplituda jednotliv´ ych kan´al˚ u je normalizov´ana na v´ yˇsku ˇra´dku.
42
Poˇ cet
Nedete-
Senziti-
Specifi-
Z´ aznam
ud´ alost´ı
kovan´ e
vita
cita
01
98
29
78,71 %
97,25 %
95,54 %
02
123
10
41,23 %
97,38 %
69,36 %
172
297
40
64,78 %
97,13 %
83,36 %
410
57
353
78
88,99 %
93,21 %
91,51 %
05
1
1
0
20
0%
98,20 %
98,13 %
06
3
0
3
20
100 %
98,94 %
98,94 %
07
346
325
21
5
7,80 %
99,71 %
70,06 %
08
84
48
36
15
43,53 %
99,45 %
96,98 %
09
17
15
2
77
12,82 %
96,56 %
95,93 %
10
38
18
20
26
56,24 %
98,46 %
97,38 %
Spr´ avnˇ e
Nav´ıc
29
69
304
181
03
469
04
Pˇ resnost
Tabulka 4: Tabulka rozdˇelen´ı v´ ysledk˚ u do jednotliv´ ych mnoˇzin a u ´spˇeˇsnosti plnˇe automatizovan´eho pˇr´ıstupu pˇri detekci apnoe. 8.3.1
Centr´ aln´ı sp´ ankov´ a apnoe Poˇ cet
Nedete-
Senziti-
Specifi-
Z´ aznam
ud´ alost´ı
kovan´ e
vita
cita
01
1
19
0%
90,10 %
89,64 %
02
0
0
0%
100 %
99,74 %
31
0
0
0%
100 %
95,03 %
0
0
0
77
NaN %
83,62 %
83,62 %
05
0
0
0
1
NaN %
97,50 %
97,50 %
06
3
3
0
0
0%
100 %
92,50 %
07
328
326
2
0
0,61 %
100 %
25,23 %
08
83
83
0
0
0%
100 %
56,99 %
09
15
15
0
0
0%
100 %
94,07 %
10
33
33
0
0
0%
100 %
82,26 %
Spr´ avnˇ e
Nav´ıc
1
0
1
1
03
31
04
Pˇ resnost
Tabulka 5: Tabulka rozdˇelen´ı v´ ysledk˚ u do jednotliv´ ych mnoˇzin a u ´spˇeˇsnosti plnˇe automatizovan´eho pˇr´ıstupu pˇri detekci centr´aln´ı sp´ankov´e apnoe. V´ ysledn´a AUC v plnˇe automatizovan´em pˇr´ıstupu je 93,83 %.
43
8.3.2
Obstrukˇ cn´ı sp´ ankov´ a apnoe Poˇ cet
Nedete-
Senziti-
Specifi-
Z´ aznam
ud´ alost´ı
kovan´ e
vita
cita
01
85
37
49,41 %
65,74 %
58,55 %
02
118
15
41,11 %
84,85 %
52,33 %
70
189
143
72,97 %
60,82 %
65,87 %
410
120
290
60
70,73 %
0%
61,70 %
05
1
1
0
19
0%
51,28 %
50,00 %
06
0
0
0
23
NaN %
42,50 %
42,50 %
07
12
11
1
23
8,33 %
97,17 %
94,72 %
08
1
1
0
51
0%
73,44 %
73,06 %
09
2
2
0
79
0%
68,53 %
67,98 %
10
4
2
2
43
50,00 %
76,37 %
75,81 %
Spr´ avnˇ e
Nav´ıc
43
42
287
169
03
259
04
Pˇ resnost
Tabulka 6: Tabulka rozdˇelen´ı v´ ysledk˚ u do jednotliv´ ych mnoˇzin a u ´spˇeˇsnosti plnˇe automatizovan´eho pˇr´ıstupu pˇri detekci obstrukˇcn´ı sp´ankov´e apnoe. V´ ysledn´a AUC v plnˇe automatizovan´em pˇr´ıstupu je 58,49 %. 8.3.3
Sm´ıˇ sen´ a sp´ ankov´ a apnoe Poˇ cet
Nedete-
Senziti-
Specifi-
Z´ aznam
ud´ alost´ı
kovan´ e
vita
cita
01
12
0
0%
100 %
93,78 %
02
0
0
0%
100 %
95,85 %
179
0
5
0%
98,88 %
70,51 %
0
0
0
4
NaN %
99,15 %
99,15 %
05
0
0
0
0
NaN %
100 %
100 %
06
0
0
0
0
NaN %
100 %
100 %
07
6
6
0
0
0%
100 %
98,62 %
08
0
0
0
0
NaN %
100 %
100 %
09
0
0
0
0
NaN %
100 %
100 %
10
1
1
0
0
0%
100 %
99,46 %
Spr´ avnˇ e
Nav´ıc
12
0
16
16
03
179
04
Pˇ resnost
Tabulka 7: Tabulka rozdˇelen´ı v´ ysledk˚ u do jednotliv´ ych mnoˇzin a u ´spˇeˇsnosti plnˇe automatizovan´eho pˇr´ıstupu pˇri detekci sm´ıˇsen´e sp´ankov´e apnoe. V´ ysledn´a AUC v plnˇe automatizovan´em pˇr´ıstupu je 99,44 %. Na n´asleduj´ıc´ıch obr´azc´ıch (26, 27) je vidˇet rozd´ıl v hodnocen´ı l´ekaˇre a automatizovanou metodou. Na obr´azku 26 je vidˇet, jak v pr˚ ubˇehu sm´ıˇsen´e sp´ankov´e apnoe objev´ı dechov´a aktivita na kan´ale Abdo. Ale u dalˇs´ıch ud´alost´ı, kter´e jsou oznaˇceny jako obstrukˇcn´ı sp´ankov´e apnoe se aktivita objev´ı u ´plnˇe stejnˇe. Na obr´azku 27 je stejn´ y u ´sek 44
ohodnocen´ y automatickou metodou. Prvn´ı dvˇe ud´alosti nejsou ohodnoceny jako sm´ıˇsen´e sp´ankov´e apnoe, ale jako obstrukˇcn´ı, protoˇze u ´sek oznaˇcen´ y jako apnoe ja v´ yraznˇe kratˇs´ı neˇz u l´ekaˇre, takˇze se dechov´a aktivita objevuje na vˇetˇsinˇe u ´seku a to odpov´ıd´a definici obstrukˇcn´ı sp´ankov´e apnoe. Tyto nepˇresnosti vedou ke ˇspatn´ ym v´ ysledk˚ um.
´ ˇ Obr´azek 26: Usek z´aznamu ohodnocen´ y l´ekaˇrem. Zlutou barvou jsou oznaˇceny sm´ıˇsen´e sp´ankov´e apnoe, ˇcervenou obstrukˇcn´ı sp´ankov´e apnoe a zelenou RERA.
´ ˇ Obr´azek 27: Usek z´aznamu ohodnocen´ y automatizovanou metodou. Zlutou barvou jsou oznaˇceny sm´ıˇsen´e sp´ankov´e apnoe, ˇcervenou obstrukˇcn´ı sp´ankov´e apnoe.
45
8.4
RERA
Algoritmus pro detekci RERA ud´alost´ı nebyl implementov´an, tud´ıˇz nen´ı moˇzn´e jeho v´ ysledky zpracovat.
8.5
Desaturizace
Na n´asleduj´ıc´ıch dvou obr´azc´ıch je porovn´an´ı ohodnocen´eho u ´seku l´ekaˇrem 28 a v´ ystup automatick´e klasifikace 29. Jak je vidˇet, tak detekce desaturizac´ı je u ´spˇeˇsn´a, ale jednotliv´e ud´alosti jsou ze strany l´ekaˇre oznaˇcov´any o nˇekolik vteˇrin dˇr´ıve neˇz zaˇcne samotn´ y pokles amplitudy sign´alu. V´ ysledkem je, ˇze kaˇzd´a ud´alost detekovan´a navrˇzen´ ym algoritmem je o moment kratˇs´ı.
´ Obr´azek 28: Usek z´aznamu ohodnocen´ y l´ekaˇrem. Desaturizace je oznaˇrena modrou barvou na kan´ale SpO2.
´ Obr´azek 29: Usek z´aznamu ohodnocen´ y automatickou klasifikac´ı. Desaturizace je oznaˇrena modrou barvou na kan´ale SpO2. Po konzultaci s l´ekaˇrem bylo zjiˇstˇeno, ˇze oznaˇcov´an´ı ud´alost´ı t´ımto zp˚ usobem (o moment dˇr´ıve, neˇz zaˇcnou) je pouze zvyk dan´eho pracoviˇstˇe a automatick´e ˇreˇsen´ı je tak´e pˇr´ıpustn´e. Pro pˇresnˇejˇs´ı zpracov´an´ı v´ ysledk˚ u byl do tabulky s v´ ysledky 10 ke sloupci Spr´avnˇe pˇrid´ano do z´avorky poˇcet pˇresnˇe oznaˇcen´ ych. V´ yznam jednotliv´ ych sloupc˚ u: • Poˇ cet ud´ alost´ı - celkov´ y poˇcet ud´alost´ı, kter´e oznaˇcil l´ekaˇr • Nedetekovan´ e - ud´alosti, kter´e nebyly detekov´any a v p˚ uvodn´ım ohodnocen´ı byly (v ROC anal´ yze oznaˇcen´e jako FN) • Spr´ avnˇ e - ud´alosti, kter´e byly spr´avnˇe detekov´any (v ROC anal´ yze oznaˇcen´e jako TP)
46
• Detekovan´ e nav´ıc v dobˇ e hodnocen´ı - ud´alosti, kter´e byly detekov´any nav´ıc v dobˇe, kdy dan´ y z´aznam hodnotil expert (v ROC anal´ yze oznaˇcen´e jako FP) • Detekovan´ e nav´ıc pˇ red zaˇ c´ atkem hodnocen´ı - ud´alosti, kter´e byly detekov´any nav´ıc v dobˇe, kdy dan´ y z´aznam l´ekaˇr nezaˇcal hodnotit (v ROC anal´ yze oznaˇcen´e jako FP, nebo vynechan´e) • Detekovan´ e nav´ıc po l´ ekaˇ rovˇ e hodnocen´ı - ud´alosti, kter´e byly detekov´any nav´ıc v dobˇe, kdy dan´ y z´aznam l´ekaˇr uˇz nehodnotil (v ROC anal´ yze oznaˇcen´e jako FP, nebo vynechan´e) V tabulce 10, u z´aznamu 04 je vidˇet vysok´ y poˇcet ud´alost´ı detekovan´ ych nav´ıc. Je to pr´avˇe ta situace, kdy byl z´aznam l´ekaˇrem hodnocem mnohem pozdˇeji, neˇz by mˇel b´ yt (podle pravidel z AASM [19]). V´ ysledkem je sn´ıˇzen´a specificita u tohoto z´aznamu. Protoˇze odhadnout zaˇc´atek hodnocen´ı z´aznamu nebylo tak jednoduch´e (pouˇzit´a metoda k detekci zaˇc´atku hodnocen´ı ), jak by se podle pravidel zd´alo, bylo provedeno rozdˇelen´ı sloupce pro FP pˇr´ıpady na 3 sloupce. Poˇ cet
Nedeteko-
Nav´ıc
Nav´ıc
ud´ alost´ı
van´ e
(chyba)
(pˇ red)
01
259
33
226
24
26
0
02
436
7
428
113
0
0
03
507
0
507
76
7
0
04
563
15
548
22
70
6
05
42
7
35
41
3
0
06
89
24
65
25
2
0
07
490
26
464
59
0
4
08
539
20
519
37
8
1
09
300
23
277
61
0
0
10
203
32
171
20
1
0
Z´ aznam
Spr´ avnˇ e
Nav´ıc (po)
Tabulka 8: Tabulka rozdˇelen´ı v´ ysledk˚ u do jednotliv´ ych mnoˇzin pˇri detekci desaturizace na kan´ale SpO2. Tento postup hodnocen´ı v´ ysledk˚ u m´a dvˇe rozd´ıln´a ˇreˇsen´ı. Pokud budeme poˇc´ıtat u ´spˇeˇsnost ˇreˇsen´ı s automaticky detekovan´ ym zaˇca´tkem mˇeˇren´ı, nebo pˇripust´ıme z´asah l´ekaˇre, kter´ y by ruˇcnˇe oznaˇcil zaˇca´tek a konec u ´seku, kdy m´a b´ yt z´aznam hodnocen. V´ ysledn´a AUC v plnˇe automatizovan´em pˇr´ıstupu je 0,9845. Pokud byl pˇresnˇe definov´an zaˇca´tek a konec mˇeˇren´ı, tak byla u ´spˇeˇsnost zlepˇsena na 0,9874. Zlepˇsen´ı je sice jen okolo 0,25 %, ale pˇri t´eto chybovosti, je to znateln´ y rozd´ıl.
47
plnˇe automatizovan´e
oznaˇcen´ y zaˇc´atek
Z´ aznam
Senzitivita
Specificita
Pˇ resnost
Senzitivita
Specificita
Pˇ resnost
01
88,19 %
97,17 %
94,64 %
88,19 %
98,85 %
95,85 %
02
99,26 %
82,84 %
94,96 %
99,26 %
82,84 %
94,96 %
03
100 %
93,43 %
96,69 %
100 %
93,92 %
96,93 %
04
98,71 %
90,14 %
95,44 %
98,71 %
98,12 %
98,48 %
05
79,70 %
97,64 %
96,92 %
79,70 %
97,82 %
97,10 %
06
71,48 %
98,91 %
96,70 %
71,48 %
98,97 %
96,76 %
07
94,92 %
95,35 %
95,10 %
94,92 %
95,61 %
95,20 %
08
96,16 %
96,99 %
96,61 %
96,16 %
97,57 %
96,92 %
09
88,94 %
97,46 %
95,43 %
88,94 %
97,46 %
95,43 %
10
80,16 %
98,95 %
95,32 %
80,16 %
98,96 %
95,32 %
Tabulka 9: Tabulka u ´spˇeˇsnosti hodnocen´ı desaturizace z kan´alu SpO2. Porovn´an´ı rozd´ılu u ´spˇeˇsnost´ı plnˇe automatizovan´eho pˇr´ıstupu s poloautomatick´ ym.
8.6
Artefakty
S prvn´ı detekovanou ud´alost´ı souvis´ı tato druh´a. Jedn´a se o artefakt na kan´ale SpO2. Tento artefakt m˚ uˇze b´ yt zp˚ usoben t´ım, ˇze pacient opust´ı l˚ uˇzko (jde na toaletu), nebo mu bˇehem sp´anku spadne pulzn´ı oxymetr z prstu. Na 30 je vidˇet chybnˇe oznaˇcen´ y artefakt, kter´ y oznaˇcil l´ekaˇr. Je vidˇet, ˇze i p˚ uvodn´ı z´aznamy jsou oznaˇcov´any lidmi a tato zdlouhav´a a monot´onn´ı pr´ace vede k chyb´am. Tato ud´alost mˇela b´ yt oznaˇcena jako desaturizace.
Obr´azek 30: Zelenou barvou je chybnˇe oznaˇcen´ y artefakt v p˚ uvodn´ım z´aznamu. Desaturizace jsou oznaˇceny modrou barvou. Samotn´a detekce artefakt˚ u je 100 %. Na n´asleduj´ıc´ıch obr´azc´ıch (31, 32) je porovn´an´ı rozd´ılu mezi ohodnocen´ım l´ekaˇre a navrˇzen´eho algoritmu. Je vidˇet, ˇze algoritmus oznaˇcuje samotnou ud´alost jako trochu kratˇs´ı, ale toto je pˇr´ıpustn´e ˇreˇsen´ı. Pˇri porovn´an´ı v´ ysledk˚ u jsem nechal napoˇc´ıtat i spoleˇcnou dobu oznaˇcen´ ych ud´alost´ı, kter´a se pohybovala okolo 95 %. Pokud jsem v nˇejak´em z´aznamu naˇsel rozd´ıl, mezi hodnocen´ım algoritmu a l´ekaˇre, tak jsem vˇzdy naˇsel chybu na stranˇe hodnocen´ı l´ekaˇre (viz. obr´azek 30).
48
´ Obr´azek 31: Usek z´aznamu ohodnocen´ y l´ekaˇrem. Desaturizace jsou oznaˇreny modrou barvou a artefakty zelenou.
´ Obr´azek 32: Usek z´aznamu ohodnocen´ y automatickou klasifikac´ı. Desaturizace jsou oznaˇreny modrou barvou a artefakty zelenou.
Poˇ cet
Nedete-
Senziti-
Specifi-
Z´ aznam
ud´ alost´ı
kovan´ e
vita
cita
01
4
1
100 %
99,96 %
99,97 %
02
2
0
43,39 %
100 %
96,02 %
0
2
2
100 %
98,95 %
98,95 %
8
1
7
2
96,23 %
99,88 %
99,81 %
05
3
0
3
0
100 %
100 %
100 %
06
1
0
1
1
100 %
98,31 %
98,32 %
07
2
0
2
0
100 %
100 %
100 %
08
6
0
6
1
100 %
99,97 %
99,97 %
09
2
0
2
0
100 %
100 %
100 %
10
2
0
2
0
100 %
100 %
100 %
Spr´ avnˇ e
Nav´ıc
0
4
3
1
03
2
04
Pˇ resnost
Tabulka 10: Tabulka rozdˇelen´ı v´ ysledk˚ u do jednotliv´ ych mnoˇzin a u ´spˇeˇsnosti plnˇe automatizovan´eho pˇr´ıstupu pˇri detekci artefakt; na kan´ale SpO2.
49
9
Z´ avˇ er
C´ılem t´eto diplomov´e pr´ace bylo vyzkouˇset moˇznost automatick´e detekce respiraˇcn´ıch poruch ze sp´ankov´ ych PSG z´aznam˚ u. V souˇcasn´e dobˇe jsou tyto z´aznamy hodnoceny ruˇcnˇe a jedn´a se o velmi zdlouhavou a n´aroˇcnou pr´aci. Definice pouˇz´ıvan´a k hodnocen´ı tˇechto z´aznam˚ u se skl´ad´a z v´ıce jednoduch´ ych pravidel. Byla navrˇzena sada navazuj´ıc´ıch algoritm˚ u, kter´e byly inspirov´any zp˚ usobem hodnocen´ı PSG z´aznam˚ u l´ekaˇri. Hlavn´ı respiraˇcn´ı poruchy, na kter´e byla tato pr´ace zamˇeˇrena jsou apnoe a hypopnoe. Detekce nen´ı prov´adˇena v re´aln´em ˇcase. Jeden z bod˚ u zad´an´ı t´eto diplomov´e pr´ace je v´ ypoˇcet klinicky v´ yznamn´ ych parametr˚ u. Pˇredpokl´adan´ ym postupem t´eto pr´ace bylo nalezen´ı tˇechto parametr˚ u a n´asledn´a klasifikace pomoc´ı metod strojov´eho uˇcen´ı. Po prostudov´an´ı teorie bylo zjiˇstˇeno, ˇze rozhodov´an´ı l´ekaˇr˚ u je zaloˇzeno na sadˇe jednoduch´ ych pravidel, kter´e byly reimplementov´any do navrˇzen´eho algoritmu. A od ˇc´asti se strojov´ ym uˇcen´ım bylo upuˇstˇeno. Konkr´etnˇe navrˇzen´ y algoritmus postupoval n´asledovnˇe: nejdˇr´ıve byl detekov´an zaˇca´tek mˇeˇren´ı, pot´e oznaˇceny desaturizace (desaturizace je nutnou podm´ınkou pro v´ yskyt apnoe), detekov´any apnoe / hypopnoe (pˇreruˇsen´ı / omezen´ı pˇr´ıvodu toku vzduchu na 10 a v´ıce sekund) a nakonec rozdˇelen´ı na jednotliv´e typy (obstrukˇcn´ı, centr´aln´ı a sm´ıˇsen´a). Vˇsechny skripty jsou naps´any pro prostˇred´ı MATLAB. Algoritmus byl otestov´an na klinick´ ych datech. Jednalo se o 10 PSG z´aznam˚ u deseti r˚ uzn´ ych subjekt˚ u. Ke zpracov´an´ı v´ ysledk˚ u navrˇzen´eho algoritmu byla naps´ana metoda, kter´a umoˇzn ˇuje porovn´an´ı dvou XML dokument˚ u. Kromˇe v´ ysledku hodnocen´ı je v´ ystupem t´eto metody i XML dokument, kde jsou zaznamen´any rozd´ıly v hodnocen´ı dvou porovn´avan´ ych dokument˚ u. Vyhodnocen´ı v´ ysledk˚ u bylo provedeno pomoc´ı ROC metody. U detekce desaturizac´ı byla v´ ysledn´a AUC (Area Under Curve) rovna 98,45 %, detekce artefakt˚ u na kan´ale SpO2 mˇela AUC 100 %. Detekce apnoe / hypopnoe mˇela hodnotu AUC 97,79 %. Rozdˇelen´ı apnoe se povedlo s hodnotou AUC 97,29 %, hypopnoe pouze 85,77 %. Podrobnˇeji jsou u ´spˇeˇsnosti jednotliv´ ych metod rozeps´any v kapitole V´ ysledky. Obsahem pˇriloˇzen´eho CD jsou kromˇe napsan´ ych skript˚ u tak´e XML dokumenty, kter´e byly automaticky generov´any implementovan´ ym algoritmem. Tyto XML dokumenty obsahuj´ı jednotliv´e znaˇcky, kter´e je moˇzn´e nechat zobrazit k p˚ uvodn´ım EDF z´aznam˚ um. C´ılem navazuj´ıc´ı pr´ace by mohlo b´ yt dosaˇzen´ı lepˇs´ıch v´ ysledk˚ u u rozliˇsen´ı apnoe od hypopnoe a rozdˇelen´ı ud´alost´ı na jednotliv´e typy. Toho by mohlo b´ yt doc´ıleno napˇr´ıklad zpˇresnˇen´ım implementovan´eho algoritmu nebo vuˇzit´ı uˇziteˇcn´ ych informac´ı z dalˇs´ıch PSG kan´al˚ u.
50
Reference [1] AYAPPA, Indu, Robert G NORMAN, Ana C KRIEGER a Alison ROSEN. NonInvasive Detection of Respiratory Effort-Related Arousals (RERAs) by a Nasal Cannula/Pressure Transducer System. Sleep [online]. 2000, ˇc. 6 [cit. 2014-11-08]. Dostupn´e z: http://www.journalsleep.org/Articles/230605.pdf ´ [2] Uvod do biomedic´ınsk´eho inˇzen´ yrstv´ı. Http://bio.felk.cvut.cz/ [online]. 2010 [cit. 2014-11-08]. Dostupn´e z: http://bio.felk.cvut.cz/~huptycm/Vyuka/ ˇ [3] SONKA, Karel. Apnoe a dalˇs´ı poruchy d´ych´an´ı ve sp´anku. 1. vyd. Praha: Grada, 2004, 247 s. ISBN 80-247-0430-7. [4] KAHOUN, Jakub. Vyuˇzit´ı znalost´ı experta pˇri zpracov´an´ı EEG sign´al˚ u. Praha, 2013. ˇ e vysok´e uˇcen´ı technick´e. Vedouc´ı pr´ace V´aclav Gerla. Bakal´aˇrsk´a pr´ace. Cesk´ [5] KALES, Anthony a Allan RECHTSCHAFFEN. UNIVERSITY OF CALIFORNIA, Los Angeles. Brain Information Service. A manual of standardized terminology, techniques and scoring system for sleep stages of human subjects. Los Angeles: Brain Information Service, 1968. ISBN 4584860. [6] NOVELLI, Luana, Raffaele FERRI a Oliviero BRUNI. Sleep classification according to AASM and Rechtschaffen and Kales: effects on sleep scoring parameters of children and adolescents. Journal of Sleep Research [online]. 2010, vol. 19, 1p2, s. 238-247 [cit. 2015-04-17]. DOI: 10.1111/j.1365-2869.2009.00785.x. Dostupn´e z: http://doi. wiley.com/10.1111/j.1365-2869.2009.00785.x [7] NIEDERMEYER, Ernst a Fernando H. LOPES DA SILVA. Electroencephalography: basic principles, clinical applications, and related fields. Baltimore: Lippincott Williams & Wilkins, 2005. [8] SHATZMILLER, Ron A. Sleep Stage Scoring: Introduction/ Historical Perspective. [online]. 2012 [cit. 2013-04-28]. Dostupn´e z: http://emedicine.medscape.com/ article/1188142-overview [9] SHATZMILLER, Ron A. Sleep Stages Scoring. [online]. 2012 [cit. 2013-0428]. Dostupn´e z: http://emedicine.medscape.com/article/1188142-overview# aw2aab6b4 [10] COLTEN, Harvey R a Bruce M ALTEVOGT. Sleep disorders and sleep deprivation: an unmet public health problem. Washington, DC: National Academies Press, c2006, xviii, 404 p. ISBN 978-030-9101-110. 51
[11] LEE-CHIONG, Teofilo L. Sleep: a comprehensive handbook. Hoboken, N.J.: Wiley, c2006, xxxii, 1096 p. ISBN 978-047-1683-711. [12] DANKER-HOPFE, Heidi, Peter ANDERER, Josef ZEITLHOFER, Marion BOECK, Hans DORN, Georg GRUBER, Esther HELLER, Erna LORETZ, Doris MOSER, Silvia PARAPATICS, Bernd SALETU, Andrea SCHMIDT a Georg DORFFNER. Interrater reliability for sleep scoring according to the Rechtschaffen. Journal of Sleep Research [online]. 2009, vol. 18, issue 1, s. 74-84 [cit. 2015-04-17]. DOI: 10.1111/j.1365-2869.2008.00700.x. Dostupn´e z: http://doi.wiley.com/10.1111/j. 1365-2869.2008.00700.x [13] GERLA, gue,
V´aclav.
2012.
Automated
Dostupn´e
Analysis
of
Long-Term EEG Signals.
Pra-
z:
http://bio.felk.cvut.cz/psglab/disertace/ ˇ disertace-2012-02-29.pdf. Doctoral Thesis. CVUT. [14] PSGLAB. Polysomnographic data processing matlab toolbox [online]. 2010 [cit. 201304-28]. Dostupn´e z: http://bio.felk.cvut.cz/psglab/ [15] XIE A. Effect of sleep on breathing-Why recurrent apneas are only seen during sleep. J Thorac Dis 2012;4(2):194-197. DOI:10.3978/j.issn.2072-1439.2011.04.04 [16] Kardiologick´a ˇcechoslovaca,
revue 1999,
-
Intern´ı
roˇc.
2013,
medic´ına. ˇc.
2.
ˇ CR:
ISSN
Bibliographia
2336-288x.
medica
Dostupn´e
z:
http://www.kardiologickarevue.cz/kardiologicka-revue-clanek/ vysetreni-poruch-dychani-ve-spanku-od-a-do-z-40601 ´ Jitka a Vladim´ır KRAJCA. ˇ Zpracov´an´ı biologick´ych sign´al˚ [17] MOHYLOVA, u [online]. Ostrava: Vysok´a ˇskola b´an ˇsk´a - Technick´a univerzita, 2007, 1 CD-R [cit. 2015-03-25]. ISBN 978-80-248-1491-9. Dostupn´e z: http://www.elearn.vsb.cz/archivcd/FEI/ ZBS/Mohylova_Zpracovani%20biosignalu.pdf ˇ [18] BORTL´ICEK, Zbynˇek. ROC kˇrivky. Brno, 2008. Dostupn´e z: http://is.muni.cz/ th/106210/prif_m/Diplomova_prace.pdf. Diplomov´a pr´ace. Masarykova univerzita v Brnˇe. [19] BERRY, MD, Richard B. a Rita BROOKS, MED. The AASM Manual for the Scoring of Sleep and Associated Events: RULES, TERMINOLOGY AND TECHNICAL SPECIFICATIONS version 2. [20] W3schools. W3schools [online]. 1999 [cit. 2015-04-05]. Dostupn´e z: http://www. w3schools.com/xml/xml_attributes.asp
52
ˇ Vladimir, Svojmil PETRANEK, ´ ´ ´ a Alpo VARRI. ¨ [21] KRAJCA, Ivana PATAKOV A Automatic identification of significant graphoelements in multichannel EEG recordings by adaptive segmentation and fuzzy clustering: fejetony, kter´e vych´azely od roku 1997 na internetu na adrese http://svet.namodro.cz. International Journal of Bio-Medical Computing [online]. 1991, vol. 28, 1-2, s. 71-89 [cit. 2015-04-17]. DOI: 10.1016/00207101(91)90028-D. Dostupn´e z: http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/ 002071019190028D [22] PSGLab GUI. BioDat Research Group [online]. 2015 [cit. 2015-04-17]. Dostupn´e z: http://bio.felk.cvut.cz/psglab/ [23] Differences and Approximate Derivatives. MathWorks [online]. 2006 [cit. 2015-04-17]. Dostupn´e z: http://www.mathworks.com/help/matlab/ref/diff.html [24] Differences and Approximate Derivatives. MathWorks [online]. 2006 [cit. 2015-04-17]. Dostupn´e z: http://www.mathworks.com/help/signal/ref/findpeaks.html K vytvoˇren´ı citac´ı byla pouˇzita sluˇzba Citace.com dostupn´a na str´ance www.citace. com.
53
Obsah pˇ riloˇ zen´ eho CD V t´eto pr´aci byla pouˇzita klinick´a data a tak nen´ı moˇzn´e jejich voln´e ˇs´ıˇren´ı. Pˇr´ıpadn´e vyuˇzit´ı tˇechto dat je moˇzn´e po dohodˇe s vedouc´ım pr´ace (
[email protected]), nebo centrem ICRC (
[email protected]). Obsah pˇriloˇzen´eho CD: • kahoujak.pdf - elektronick´a verze t´eto diplomov´e pr´ace. • Generated xml - tato sloˇzka obsahuje xml dokumenty s vygenerovan´ ymi znaˇckami, pro kaˇzd´a dataset existuje pr´avˇe jeden soubor. • Matlab scripts - tato sloˇzka obsahuje vˇsechny skripty napsan´e v r´amci t´eto diplomov´e pr´ace. Skripty jsou ps´any v Matlabu, jedn´a se o licencovan´ y program, tud´ıˇz jeho kopie nen´ı a nem˚ uˇze b´ yt souˇca´st´ı t´eto diplomov´e pr´ace. • README - textov´ y soubor obsahuj´ıc´ı popis CD.
54
A
Pˇ r´ıloha 1 - XML
XML (eXtensible Markup Language) je znaˇckovac´ı jazyk, kter´ y byl navrˇzen pro serializaci, ukl´ad´an´ı a v´ ymˇenu dat mezi aplikacemi. Byl vyvinut W3C (Worl Wide Web Consortium). Je podporov´an ˇsirokou ˇradou program˚ u a programovac´ıch jazyk˚ u. Popisuju strukturu dokumentu z hlediska obsahu a nezab´ yv´a se vzhledem a prezentac´ı dokumentu. Validn´ı XML dokument mus´ı splˇ novat nˇekolik z´akladn´ıch pravidel: • M´a pr´avˇe jeden koˇrenov´ y uzel. • Nepr´azdn´e elementy mus´ı b´ yt ukonˇceny ukonˇcovac´ım tagem. • Vˇsechny hodnoty atribut˚ u musej´ı b´ yt uzavˇreny v uvozovk´ach (jednoduch´ ych, nebo spoˇzit´ ych, ale mus´ı tvoˇrit stejn´ y p´ar). • Elementy mohou b´ yt vnoˇreny, ale nesmˇej´ı se kˇr´ıˇzit.
Obr´azek 33: Uk´azka vzorov´eho xml 20 XML podporuje ˇradu parser˚ u (program, kter´ y kontroluje validitu dan´eho XML). Mezi nejzn´amˇejˇs´ı patˇr´ı DTD (Document Type Definition), kter´ y umoˇzn´ı definovat jednotliv´ ym tagy, parser n´aslednˇe bˇehem vytv´aˇren´ı naˇsept´av´a, kter´e prvky odpov´ıdaj´ı naˇs´ı definici a kde se nach´az´ı rozd´ıly. V´ yhodnou vlastnost´ı XML je, ˇze v jednom dokumentu m˚ uˇzeme pouˇz´ıvat naz´avisle na sobe nˇekolik druh˚ u znaˇckov´an´ı pomoc´ı jmenn´ ych prostor˚ u. Umoˇzn ˇuje kombinovat v´ıce definic DTD v jednom dokumentu. XML dokument se skl´ad´a z nˇekolika z´akladn´ıch prvk˚ u: • Tag - z´akladn´ı element, kter´a zaˇc´ın´a ’<’ a konˇc´ı ’>’ • Element - logick´a souˇca´st dokumentu, kter´a zaˇc´ın´a zaˇc´ınac´ım tagem a konˇc´ı ukonˇcovac´ım, jedinou vyj´ımku tvoˇr´ı pr´azdn´ y element. 55
• Atribut - XML prvek, kter´ y se skl´ad´a z dvojice kl´ıˇc - hodnota. Na obr´azku 33 je vidˇet uk´azka vzorov´eho XML, kter´ y m´a koˇrenov´ y element ’Messages’ a obsahuje dva z´aznamy. Kaˇzd´ y z´aznam zaˇc´ın´a otev´ırac´ım tagem, kter´ y m´a vlastn´ı atribut ’id’ a n´asleduj´ı dalˇs´ı vnoˇren´e elementy (’to’, ’from’, ’heading’, ’body’). N´asleduje ukonˇcuj´ıc´ı tag pro konec z´aznamu a pak druh´ y z´aznam. Tento dokument je validn´ı XML dokument, protoˇze splˇ nuje vˇsechny 4 z´akladn´ı vlastnosti validn´ıho XML dokumentu.
B
Pˇ r´ıloha 2 - Zp˚ usoby l´ eˇ cen´ı OSA
Volba vhodn´eho zp˚ usobu l´eˇcby z´avis´ı na v´ıce faktrorech. Vhodn´a l´eˇcba dok´aˇze zlepˇsit kvalitu ˇzivota pacienta a odd´alit potˇrebu transplantace srdce. Jednotliv´e faktory jsou: • rozsah onemocnˇen´ı - zda m´a pacient AHI 5 nebo 50 • celkov´ y zdravotn´ı stav - jedn´a se o 20 let´eho sportovce, nebo 50 let´eho p´ana • pˇr´ıpadn´a pˇr´ıtomnost nˇejak´e anatomick´e abnormality - z´ uˇzen´ı d´ ychac´ıch cest, atd. • dostupnost metod • z´ajem pacienta Postup l´eˇcby je moˇzn´e rozdˇelit na dva pˇr´ıstupy: Konzervativn´ı a Chirurgick´ y
B.1
Konzervativn´ı pˇ r´ıstup
Tento pˇr´ıstup je neinvazivn´ı zp˚ usob, jak se zbavit onemocnˇen´ı. Vytvoˇren´ım vhodnˇejˇs´ıch podm´ınek pro pacienta, nebo pod´an´ım l´ek˚ u. Konzervativn´ı pˇr´ıstup zahrnuje: zmˇenu ˇzivotospr´avy, redukci hmotnosti, farmakologick´e intervence, pˇretlak v d´ ychac´ıch cest´ach bˇehem sp´anku, mechanick´a diletace d´ ychac´ıch cest. B.1.1
Zmˇ ena ˇ zivotospr´ avy
Jedn´a se o p´ar z´akladn´ıch pravidel, kter´a jsou jednoduch´a, neinvazivn´ı, fyziologick´a a finanˇcnˇe nen´aroˇcn´a. Vˇetˇsinou pˇr´ınosn´a i pro pacienty, kteˇr´ı netrp´ı apnoe. • omezit pouˇz´ıv´an´ı alkoholu pˇred span´ım • omezit kouˇren´ı - v prvn´ı chv´ıli m˚ uˇze doj´ıt ke zhorˇsen´ı pˇr´ıznak˚ u, ale n´aslednˇe se budou pˇr´ıznaky zlepˇsovat. Zlepˇs´ı se kvalita sliznice faryngu a tak se zmenˇs´ı dispozice k jej´ımu kolapsu. 56
• pravideln´ y, pˇrimˇeˇrenˇe dlouh´ y sp´anek • zajiˇstˇen´ı vhodnˇejˇs´ı polohy ve sp´anku - nejˇcastˇeji doch´az´ı k apnoe v poloze na z´adech, proto je vhodn´e nutit pacienta sp´at na boku (vhodn´ ym polˇst´aˇrem, pyˇzamem). B.1.2
Redukce hmotnosti
Pokud se u pacienta, kter´ y trp´ı nadv´ahou, objevuje OSA, tak je nanejv´ yˇs pravdˇepodobn´e, ˇze sn´ıˇzen´ı hmotnosti pˇrinese v´ yznamn´e zlepˇsen´ı stavu. Tato metoda je vhodn´a hlavnˇe pro pacienty, kteˇr´ı maj´ı velk´e mnoˇzstv´ı tuku uloˇzen´ y v oblast´ı krku, tento tuk zvyˇsuje tlak na horn´ı cesty d´ ychac´ı a tud´ıˇz m˚ uˇze doch´azet k ˇcastˇejˇs´ımu v´ yskytu OSA. B.1.3
Farmakologick´ a intervence
Pacient trp´ıc´ı OSA by nemˇel pouˇz´ıvat hypnotika a sedativa benzodiazepinov´eho typu a ˇ l´eky tlum´ıc´ı mozkov´e d´ ychac´ı centrum (diazepam a flunitrazepam). Casto se st´av´a, ˇze si pacient stˇeˇzuje na kvalitu sp´anku, tak dostane pˇredpis na sedativa, kter´a mu m˚ uˇzou jeho stav jeˇstˇe zhorˇsit. B.1.4
Trval´ y pˇ retlak v d´ ychac´ıch cest´ ach
Tato metoda se naz´ yv´a CPAP (Continuous Positive Airway Pressure). Pacient m´a pˇres noc nasazenou masku na nose, kter´a udrˇzuje st´al´ y tlak v horn´ıch cest´ach d´ ychac´ıch. Jedn´a se o obdobn´ y princip jako pouˇz´ıv´a PEEP (Positive End-Expiratory Pressure), jenomˇze PEEP pouˇz´ıv´a tlak pouze proti v´ ydechu pacienta, narozd´ıl od CPAP, kter´ y udrˇzuje konstantn´ı tlak po celou dobu d´ ych´an´ı. B.1.5
Mechanick´ e rozˇ s´ıˇ ren´ı d´ ychac´ıch cest
Rozmˇery horn´ıch cest d´ ychac´ıch je moˇzn´e ovlivnit zmˇenou anteriornˇe-posteriorn´ım postaven´ım doln´ı ˇcelisti. Aktivn´ı vysunut´ı mandibuly je vˇsak moˇzn´e pouze do urˇcit´e m´ıry. Jej´ı velikost je ovlivnˇena pˇredevˇs´ım vlastn´ım kloubn´ım pouzdrem. Ortodontista vyrob´ı apar´at na m´ıru podle otisku chrupu pacienta. Protraktor se nasazuje na noc a drˇz´ı pacientovu ˇcelist v poˇzadovan´e pozici (nelze aplikovat u bezzub´ ych pacient˚ u a pacient˚ u se zbytkov´ ym chrupem).
B.2
Chirurgick´ y pˇ r´ıstup
Jedn´a se o invazivn´ı pˇr´ıstup, kter´ y je vhodn´ y jen pro nˇekter´e pacienty. Chirurgick´ y pˇr´ıstup zahrnuje: klasick´e ORL v´ ykony, uvulopalatofaryngoplastika, rekonstrukˇcn´ı v´ ykony na doln´ı a horn´ı ˇcelisti, tracheostomie. 57
B.2.1
Klasick´ e ORL v´ ykony
Je moˇznost zas´ahnout ve 3 oblastech: 1. Operativn´ı z´akroky v nosn´ı dutinˇe a nosohltanu: • Septoptastika - korekce subluxace • Etmoidektomie - odstranˇen´ı chronick´eho z´anˇetu vedlejˇs´ıch nosn´ıch dutin • Adenotomie - odstranˇen´ı nosn´ıch mandl´ı • Tonzilektomie - odstranˇen´ı patrov´ ych mandl´ı 2. Operativn´ı z´akroky ve velofarynge´aln´ı oblasti • Uvulopalatofaryngoplastika (UPPP - UvuloPalatoPharyngoPlasty) • Laserov´a uvuloplastika (LAUP - Laser Assisted UvuloPlasty) • Laserov´a glosektomie (lasermidlineglossectomy and lingualplasty) • Patrov´ y lalok (transpalatal advancement pharyngoplasty) 3. Operativn´ı z´akroky v oblasti koˇrene jazyka • Mandibul´arn´ı pˇredsun (MA - Mandibular Advancement) • Maxilomandibul´arn´ı pˇredsun (MMA - Maxillo-Mandibular Advancement) • Z´avˇes jazylky (HM - Hyoid Myotomy and suspension) B.2.2
Tracheostomie
Jako posledn´ı chirurgickou techniku, kter´a ˇreˇs´ı apnoe je tracheostomie (chirurgick´ y v´ ykon, pˇri kter´em je pr˚ uduˇsnice umˇele vy´ ustˇena na povrch tˇela). Toto je opravdu posledn´ı moˇznost, jedn´a se o mutiluj´ıc´ı decastaˇcn´ı z´akrok, kter´ y odsuzuje pacienta k trval´emu kanylonosiˇcstv´ı. I kdyˇz by se vytvoˇril, menˇs´ı otvor, kter´ y by byl pˇres den ucp´an z´atkou a k otevˇren´ı by doch´azelo pouze na noc. Tud´ıˇz je pacientovi umoˇznˇeno bˇehem dne mluvit a d´ ychat norm´alnˇe. [3]
58
