Monitoring of vital parameters for sleep assessment through wearable and snart devices : an application for mood classification in bipolar patients

Recently, the sleep quality assessment is capturing an increasing attention inside the scientific health-care community. It is becoming more and more evident the role that sleep has on many physiological functions and may influence the insurgence of different pathologies. Quality of sleep is one of the aspects that mostly influence our everyday life. In fact, it has a strong impact on natural processes like memorization, learning and concentration. A bad quality of sleep has an impact on blood pressure, decreases the immunity defenses and may increase the insurgence probability of metabolic disturbances such as obesity and diabetes. On the other hand, sleep disturbances have a strong association with cardiovascular pathologies like heart failure or psychological one like bipolar disorder. The sleep permits the monitoring of the patients in a high-repeatable condition as there is a limited influence from the external unpredictable factors present during the day. This caused the constant increasing of interest in e-Health and m-Health systems. Such systems require technologies that should support medical doctors in performing always better diagnosis reducing the effort in terms of specialized personnel. One of the most important goal is to select a device that can be used easily and installed in the proper way by the final user without, or with minimal, specialized help. In this study, we considered two different devices for the acquisition of heart rate signals: a sensorized mattress (BedSensor) developed by the VTT Technical Research Center of Finland and a sensorized T-shirt (WWS) developed and commercialized by Smartex srl. Both these devices provide the RR-series, the respiratory effort and the body movements. The aim of this study is the development of a system that extracts information, from the signals recorded through the devices, correlated with sleep quality and events that could be related to pathologies. The main section of the work treats the validation of the signals recorded through the devices and the classification of the signals in order to allow an automatic classification. In particular, we studied methods for the automatic sleep staging, for the cardiovascular and respiratory events, and for the characterization of the mood states (with particular focus on bipolar patients). The proposed methods have been validated on healthy subjects and then tested on pathological subjects to demonstrate their effectiveness. Thus, new parameters and methodologies have been implemented with a special attention on the issues related to the home monitoring like uncontrolled behavior or low collaboration by the patient.

Il sonno copre circa un terzo del tempo totale della vita di ognuno. In questi ultimi anni è notevolmente aumentato l’interesse, sia a livello clinico che di ricerca, riguardo al sonno e alle patologie e ai disturbi ad esso correlati. In particolare, numerose ricerche dimostrano che la qualità del sonno ha un fortissimo impatto sulla qualità della vita e un sonno “disturbato” costituisce un fattore di rischio per numerose patologie. Quindi l’interesse è rivolto non solo a monitorare l’insorgere di patologie del sonno (quali apnee notturne, insonnia, ecc, ) ma anche insufficienza cardiaca, e patologie psichiatriche, quali i disturbi bipolari, sui quali la qualita’ del sonno ha un forte impatto e conseguenze a livello clinico. Il sonno inoltre è una condizione che consente il monitoraggio in modo continuativo in condizioni con elevato grado di ripetibilità, in quanto numerosi fattori esterni e non controllabili presenti durante il giorno, non sono presenti durante il periodo di sonno. Tutto questo giustifica la nascita di numerosi sensori e dispositivi per il monitoraggio domiciliare del sonno, in alternativa alla polisonnografia utilizzata invece a livello clinico e all’interno di specifici reparti ospedalieri. In questo lavoro di tesi vengono presi in considerazione due tipologie di sensori: una maglietta sensorizzata che permette di acquisire ECG, respiro e movimenti mediante un accelerometro triassiale, ed un materasso sensorizzato che registra il ballistocardiogramma (BCG) da cui si ottengono: serie RR (cioè le durate dei singoli cicli cardiaci, i movimenti respiratorio e i movimenti corporei. Lo scopo dello studio è creare un sistema che, a partire dai segnali registrati, possa fornire informazioni sulla qualità del sonno e riesca ad identificare ed a quantificare la presenza di alcuni eventi che possono verificarsi durante il periodo di sonno e sono correlabili alla presenza di patologie. La parte principale dello studio è rivolta alla validazione dei dispositivi utilizzati e allo sviluppo di metodologie specifiche di analisi e classificazione dei segnali, al fine di consentire una valutazione automatica delle registrazioni. In particolare, sono stati sviluppati metodi per la classificazione degli stadi del sonno, l’identificazione di eventi cardiovascolari e respiratori, la classificazione degli stati emotivi (con particolare riferimento al disordine bipolare). I metodi sviluppati sono stati validati su casistiche di soggetti di controllo e su soggetti patologici e hanno dimostrato l’efficacia delle metodiche implementate. Nuovi parametri verranno introdotti e testati e le procedure verranno rese completamente automatiche al fine di facilitare l’utilizza domiciliare da parte di utilizzatori che non abbiamo una specifica preparazione.