Comparative analysis of phase difference estimation methods quantifying asynchronies between compartmental chest wall volume signals

Abstract

Asynchronous breathing movements may be observed in the presence of pulmonary disease, such as chronic obstructive pulmonary disease (COPD). This study was undertaken in an attempt to propose a reliable methodology to quantify this asynchrony. Five methods for estimating phase differences between two signals, based on the phase angle of the Fourier Transform (PhD(FT)), paradoxical motion (PhD(PM)), the Lissajous figure (PhD(LF)), maximal linear correlation (PhD(P)) and least-squares filtering (PhD(LS)), were compared. Frequency-modulated signals, simulating compartmental chest wall volumes, were used to evaluate the methods. Breathing asynchrony was quantified in two ways; by estimating (a) a single PhD value for the entire recording and (b) time-varying PhDs, representing non-stationarities of human breathing. PhD(PM) and PhD(LF) had the lowest average errors (4%), and PhD(LS) had a slightly higher error. PhD(FT) had zero error when estimating a single PhD value but a considerable error when estimating time-varying PhDs. PhD(P) presented the highest errors in all cases. An application of this methodology is proposed in real compartmental chest wall volume signals of normal and COPD subjects. Preliminary results indicate that the methodology is promising in quantifying differences in asynchronous breathing between thoracic volumes of COPD patients and healthy controls.

Comparação da assincronia toracoabdominal ao repouso e ao exercício em pacientes com doença pulmonar obstrutiva crônica utilizando diferentes metodologias

“…A limitação do fluxo aéreo é usualmente progressiva e associada a uma resposta inflamatória anormal dos pulmões a partículas nocivas ou gases" [21]. A DPOC é a quinta causa de morte [22] e a principal causa de morte dentre as doenças respiratórias no mundo inteiro, tendendo a aumentar tanto em prevalência como em mortalidade nas próximas décadas [21]. Estima-se que a DPOC afeta quase 210 milhões de pessoas em todo o mundo e causa três milhões de mortes a cada ano, gerando grandes gastos de saúde publica (calcula-se que 50% dos custos gerados por admissões hospitalares são decorrentes da doença) [23].…”

“…A ATA está presente em pacientes portadores de DPOC [3,[22][23][24][25] e parece estar associada com uma piora na obstrução do fluxo aéreo [20], maior sensação de dispneia [20,26] e um rápido padrão de hiperinsuflação durante o exercício [20]; determinando uma desvantagem mecânica que aumenta o trabalho respiratório e contribui para a limitação ao exercício nesses pacientes [24]. [30,32].…”

“…Um sistema de captura acurado e um processamento de sinais adequado são fundamentais para obter uma estimativa confiável da ATA. Entretanto, não há um consenso na literatura sobre qual é o melhor método [22].…”

“…A ATA pode ser expressa quantitativamente aplicando-se diversos métodos tais como: os índices de assincronia inspiratória (IAI) e expiratória (IAE) [19,37], o método escalar [6,10,12], o índice de respiração elaborada [38] e técnicas de processamento de sinais como correlação cruzada [7], correlação linear máxima (ou de Pearson) [7,22,39], transformada de Fourier [22], modelos lineares [7] ou de filtragem [22,39,40] [7], os achados de Golemati (2009) [22] mostraram que a análise por meio da correlação linear máxima apresentou os maiores erros.…”

“…O outro método mais encontrado na revisão da literatura foi o de relação de fase [3,36,[44][45][46], que independe da forma dos sinais [7,22,36,45]. A relação de fase consiste em determinar a razão de tempo em que os sinais de dois compartimentos se deslocam em direções opostas com relação ao ciclo respiratório.…”