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Title
Development of VREACT, a tool for biosignal acquisition and visualization capable of real-time heart rate variability analysis / von Fatih Kartal
Additional Titles
Entwicklung der Software zur Erfassung und Visualisierung von Biosignalen sowie einer Echtzeitanalyse der Herzfrequenzvariabilität
AuthorKartal, Fatih
CensorKaniusas, Eugenijus ; Thürk, Florian
PublishedWien, 2018
Descriptionx, 67 Blätter : Illustrationen, Diagramme
Institutional NoteTechnische Universität Wien, Diplomarbeit, 2018
Annotation
Zusammenfassung in deutscher Sprache
Annotation
Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
LanguageEnglish
Document typeThesis (Diplom)
Keywords (DE)Herzfrequenzvariabilitätsanalyse / Biosignal Erfassungs- & Visualisierungstool / Langzeitaufnahme / Patientenmonitoring
Keywords (EN)heart rate variability analysis / biosignal aquisition / visualization tool / long term recording / patient monitoring
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-115236 Persistent Identifier (URN)
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Development of VREACT, a tool for biosignal acquisition and visualization capable of real-time heart rate variability analysis [4.39 mb]
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Abstract (German)

Das kontinuierliche Überwachen von Vitalparametern gewährleistet die Sicherheit von Patienten aus Intensivstationen, Operationssälen oder Aufwachräumen, während der Perioperativen Phase. Trotz ständiger Entwicklung der modernen Medizintechnik, bleiben durch Multiorganversagen versursachte Perioperative Organschäden weiterhin ein großes Risiko. Aktuelle Überwachungssysteme stellen nur grundlegende Biosignale wie das Elektrokardiogram (EKG) oder die Sauerstoffsättigung (SpO2) dar. Diese Signale sind zwar wichtig um den generellen Gesundheitszustand festzustellen, erlauben jedoch keine Voraussagen zu kardiovaskulären Komplikationen. Diverse Studien haben gezeigt, dass die Herzratenvariabilität (HRV) ein verlässlicher Risikoindikator für die Diagnose von Multiorganversagen ist. Um die HRV in das Perioperative Umfeld einzuführen, haben wir im Rahmen dieser Arbeit eine neue Software entwickelt. „Vital-signs REal-time Analysis for Clinical Translation“, kurz VREACT, ist ein intuitives Tool, das die kontinuierliche Erfassung und Verarbeitung von hoch aufgelösten Biosignalen aus Überwachungssystemen ermöglicht. Darüber hinaus wurde unser Programm mit sogenannten „Modulen“ erweitert. Module sind abgeleitete Parameter, die mittels Daten aus den Überwachungssystemen neue Biosignale in die Perioperative Überwachung einführen. Mit Hilfe eines semi online R-Zacken Detektionsalgorithmus, wurden aus EKG Daten kontinuierlich die Herzfrequenz berechnet um in weiterer Folge die HRV in der Zeitund Frequenzdomäne zu analysieren. VREACT bietet zudem noch einen eigenen „PatientViewer“ der die Echtzeit-Darstellung der verfügbaren Module ermöglicht. Im Zuge der Entwicklung wurde eine modifizierte Version namens „VREACTquick“ veröffentlich. Diese Version erlaubt es Langzeitaufnahmen durchzuführen ohne dabei die Beaufsichtigung eines Benutzers zu benötigen. Für den praktischen Teil dieser Arbeit wurde die Software unter echten Bedingungen im Allgemeinen Krankenhaus (AKH) Wien getestet. VREACT bestand dabei erfolgreich eine 2 stündige Messung mit über 15 Patienten aus 3 verschiedenen Stationen. Der PatientViewer konnte die Daten verschiedener Module von 5 zufällig gewählten Patienten für jeweils über eine Stunde visualisieren. VREACTquick bestand einen Langzeittest in dem es Daten aus 2 verschiedenen Stationen über 3 Tage lang aufnahm. Für die Zukunft hoffen wir, dass unsere Software in Studien in Kooperation mit dem AKH Wien verwendet wird. Darüber hinaus, könnte VREACT ständig mit neuen Modulen erweitert werden und in Big Data Projekten Verwendung finden. Im Zuge dieser Arbeit wurde ein Conference Paper eingereicht.

Abstract (English)

In order to ensure high safety measures during perioperative stage, patients in intensive care units (ICUs), operating theatres or recovery rooms are continuously monitored. Although the technologies and tools in use are constantly improving, perioperative organ injury, as cause of singleor multiple organ failure, is still a major risk for patients in this stage. Current monitoring set-ups in the perioperative setting provide basic parameters like electrocardiogram (ECG) or oxygen saturation (SpO2). While these signals are important for general health status tracking, they lack to offer a predictive value regarding cardiovascular complications. Studies have shown that changes in the heart rate variability (HRV) correlate strongly with a high risk in multiple organ failure making this parameter an early marker for diagnosis. In an effort to introduce HRV to perioperative monitoring, a new tool was developed within the frame of this work. “Vital-signs REal-time Analysis for Clinical Translation”, VREACT, is an easy-to-use tool that allows for acquisition and continuous recording of high resolution biosignals from standard monitoring equipment. For the purpose of improving mortality risk analysis and prediction, our tool was enhanced by so called “modules”, which are derived biosignals that can use data from the monitors in order to easily introduce novel clinical parameters to perioperative monitoring. A semi online peak detection algorithm was implemented and applied on the ECG data in order to allow for HRV analysis. Afterwards different established methods for HRV inspection in the time domain as well as in the frequency domain were added as modules. VREACT also provides a sophisticated feature called “PatientViewer”, which enables real-time visualization of available modules. Finally, a modified version of VREACT called “VREACTquick” was developed, with the aim of handling long-term recordings without requiring user interaction. For the practical part, the performance of our tool was tested during real conditions in the General Hospital of Vienna. VREACT succeeded in recording over 15 patients from 3 different care units for over 2 hours. The PatientViewer managed to plot different modules correctly during 1 hour long tests for 5 randomly chosen patients. VREACTquick proved itself in an endurance test by collecting data from 2 different care units for over 3 days. For the future we expect our software to be used in various studies conducted in collaboration with the General Hospital of Vienna. Furthermore VREACT should constantly be improved by new modules and could also serve as a powerful acquisition tool in big data projects. In the course of this work one conference paper was submitted.

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