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Detection of breathing pattern changes in patients under long-term oxygen therapy. Détection des changements de profil respiratoire des patients sous oxygénothérapie de longue durée
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Edité par CCSD -
Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a leading cause of mortality and morbidity worldwide. Its management represents real economic and public health burdens, accentuated by periods of acute disease deterioration, called exacerbations.In order to improve the early management of COPD exacerbations, this thesis manu-script focuses on the development of a monitoring device and methods for the automatic detection of abnormalities of respiratory mechanics in patients under long-term oxygen therapy (LTOT), in particular those with COPD.By combining medical and industrial interests, this thesis is composed by two main phases: i. choice of monitoring features and technology development; ii. continuous fea-tures monitoring and exacerbation detection.In the first step, studies are conducted on changes of the respiratory profile during short-term load-capacity balance adjustments, such as sleep and exercise, in healthy subjects and COPD patients. Recordings of raw nasal pressure signals allow for the validation of the respiratory rate measurements and the evaluation of the predictive power of other descriptors of the signal. The study shows that breathing rate alone is a quite poor feature in terms of prediction of breathing change and the addition of any of the other proposed features improves the classification power. Thus, based on the results and for technological reasons, the monitoring device is updated to measure both breathing rate and amplitude.In the second step, the evolved monitoring device is used to monitor COPD patients during their stay in a rehabilitation unit after an acute exacerbation. Supervised, unsuper-vised and novelty detection methods are applied in the recorded time series of breathing rate, amplitude and oxygen flow. The unsupervised classification of respiratory profiles shows a variety of patterns, mainly constant for the same individual.The comparison of daily profiles from the same individual indicates that the monitoring of breathing rate and amplitude provides suÿcient information for the identification of periods of change. Preliminary results on the relationship of this changes with exacerbation events are obtained, justifying a future larger scale data collection.Machine learning; Time series; Novelty detection; Personalized medicine; Chronic Obstructive Pulmonary Disease; Long-term oxygen therapy. . La bronchopneumopathie chronique obstructive (BPCO) est l’une des principales causes de mortalité et de morbidité dans le monde. Sa prise en charge représente un véritable fardeau économique et de santé publique, accentué par des périodes de détérioration aiguë de la maladie, appelées exacerbations.Afin d’améliorer la prise en charge précoce des exacerbations de la BPCO, ce manuscrit de thèse porte sur le développement d’un outil et d’une méthode de détection automatique des anomalies de la mécanique respiratoire chez les patients sous oxygénothérapie de longue durée (OLD), en particulier ceux atteints de la BPCO.En combinant des intérêts médicaux et industriels, cette thèse est composée de deux phases principales : i. choix des indicateurs à surveiller et développement de la technologie; ii. surveillance en continu des indicateurs et détection des exacerbations.Dans la première étape, des études sont menées sur les changements du profil res-piratoire pendant les ajustements à court terme de l’équilibre charge-capacité, comme le sommeil et l’exercice, chez des sujets sains et des patients atteints de BPCO. Les en-registrements des signaux bruts de pression nasale permettent de valider les mesures de la fréquence respiratoire et d’évaluer le pouvoir prédictif d’autres descripteurs du signal. L’étude montre que la fréquence respiratoire seule est un indicateur assez pauvre en termes de prédiction des changements respiratoires et que l’ajout de l’un des autres indicateurs proposés améliore le pouvoir de classification. Ainsi, en accord avec les résultats et pour des raisons technologiques, le dispositif de surveillance est mis à jour pour mesurer à la fois la fréquence et l’amplitude respiratoires.Dans un deuxième temps, le dispositif de surveillance évolué est utilisé pour surveiller des patients atteints de BPCO pendant leur séjour dans un service de réhabilitation après une exacerbation aiguë. Des méthodes supervisées, non supervisées et de détection de la nouveauté sont appliquées aux séries temporelles de la fréquence respiratoire, de l’amplitude et du débit d’oxygène. La classification non supervisée des profils respiratoires montre une variété de motifs, pour la plupart constants pour le même individu.La comparaison des profils quotidiens d’un même individu indique que le suivi de la fréquence et de l’amplitude respiratoires fournit des informations suÿsantes pour l’identification des périodes de changement. Des résultats préliminaires sur la relation de ces changements avec les événements d’exacerbation sont obtenus, justifiant une future collecte de donnéesà plus grande échelle.
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