Characterization of the respiratory pattern in patients with chronic heart failure applying joint symbolic dynamics / Caracterización del patrón respiratorio de pacientes con insuficiencia cardíaca crónica mediante análisis de dinámica simbólica conjunta

ABSTRACT

Abstract This work proposes a method to characterize the respiratory pattern of patients with chronic heart failure (CHF) to determine non-periodic breathing (nPB), periodic breathing (PB) and Cheyne-Stokes respiration (CSR) through non-linear, symbolic analysis of biological signals. A total of 43 patients were examined for their cardiorespiratory profiles, their ECG and respiratory pattern signals were processed, analyzed and studied for parameters that could be of potential use in clinical decision making, specifically in patient classification. Patients in the study were characterized through their cardiorespiratory signals, applying joint symbolic dynamics (JSD) analysis to cardiac beat and respiratory interval durations. The most statistically significant parameters across all groups were identified through a Kruskal-Wallis two tailed test (α = 0.05) and a linear discriminant analysis (LDA) classification method based on such parameters was developed. The best result achieved with this classification method uses 10 features to discriminate patients with a 97.67% Accuracy (Acc). The best features to discriminate among groups are related to cardiorespiratory interaction rather than just respiration patterns alone. Results further support the idea that abnormal breathing patterns derive from physiological abnormalities in chronic heart failure.

RESUMEN

Resumen El trabajo propone un método para identificar el patrón respiratorio de pacientes con insuficiencia cardiaca crónica (CHF) con la finalidad de determinar respiración no periódica (NPB), respiración periódica (PB) y respiración de Cheyne-Stokes (CSR) a través de análisis simbólico no lineal de señales biológicas. Se examinaron los perfiles cardiorrespiratorios de 43 pacientes; sus señales de ECG y patrón respiratorio fueron procesados, analizados y estudiados en busca de parámetros que pudieran ser de utilidad, específicamente en la clasificación de pacientes. Estos pacientes se caracterizaron por medio de sus señales cardiorrespiratorias, aplicando un análisis de dinámica simbólica de conjuntos al ritmo cardíaco y a la duración de los intervalos respiratorios. Los parámetros de mayor significancia estadística entre todos los grupos se identificaron a través de una prueba Kruskal-Wallis de dos colas ( α = 0,05) y mediante un método de clasificación por análisis discriminante lineal (LDA). El mejor resultado conseguido con este método utiliza 10 características para discriminar a los pacientes con una precisión de 97,67% (Acc). Las características para discriminar entre grupos estuvieron relacionados con la interacción cardiorrespiratoria más que con solo los patrones de respiración, respaldando así la idea de que los patrones de respiración anormales derivan de anomalías fisiológicas presentes en la insuficiencia cardíaca crónica.