Automatic fetal distress assessment during labor based on modal and parametrical analysis of the cardiotocographic recording

Abstract

Das Hauptziel der fötalen Überwachung während derWehen ist die rechtzeitige Identifizierung potenziell azidotischer Föten. Ein gutes Verständnis des fötalen Zustands hilft den Ärzten, negative fötale Ergebnisse aufgrund von Sauerstoffmangel zu verhindern und gleichzeitig unnötige Eingriffe zu vermeiden. Dieses Verfahren zur Beurteilung des fötalenWohlbefindens wird üblicherweise mit Hilfe eines Kardiotokographen (CTG) durchgeführt, der die gemeinsame Aufzeichnung der fötalen Herzfrequenz (FHR) und der Uteruskontraktion (UC) ermöglicht. Gegenwärtig umfasst die Analyse der CTG-Daten die visuelle Interpretation verschiedener morphologischer Signalmuster auf der Grundlage vorgeschlagener medizinischer Richtlinien. Die CTG-Interpretation durch diese Methodik hat jedoch große Uneinigkeit zwischen den Beobachtern und eine geringe Spezifizität gezeigt, was zu einer schlechten Reproduzierbarkeit der Interpretation führt. Jüngste Fortschritte in der klinischen Forschung weisen darauf hin, dass jeder Fötus sein eigenes Kontrollverhalten hat, das auch von seinem Zustand abhängt. Demzufolge erfordert die korrekte Identifizierung einer Hypoxämie ein gutes Verständnis der fötalen Kompensationsmechanismen, die durch das autonome Nervensystem (ANS) moduliert werden. Die Haupthypothese dieser Arbeit ist, dass die durch das ANS modulierte FHR-Reaktion wichtige zeitvariante Merkmale beschreibt, deren Verhalten im Laufe der Zeit bei der Bewertung der fötalen Notlage helfen kann. Mit anderenWorten postulieren wir, dass die aus der ANS-Modulation resultierenden Schlag-zu-Schlag-FHR-Variationen signifikante Informationen über den Zustand des Fötus beinhalten können. In Anbetracht dieses Phänomens könnten konventionelleMethoden, die diese Merkmale nicht integrieren, nicht für eine korrekte CTG-Analyse geeignet sein, da sie nur eine Momentaufnahme des gesamten zeitvarianten Prozesses betrachten. In diesemZusammenhang sind für die CTG-Analyse mehrere Ansätze vorgeschlagen worden, die auf zeitvariablen Signalverarbeitungsmethoden basieren. Sie konzentrieren sich jedoch hauptsächlich auf die fötale Reaktivität als Antwort auf ein UC-Ereignis, ohne die Untersuchung der dynamischen Veränderungen des FHR-Signals, die sich aus der ANS-Modulation im Laufe der Zeit ergeben, zu berücksichtigen. Der Hauptbeitrag dieser Arbeit beruht auf der Charakterisierung solcher Dynamiken durch die Verfolgung ihrer zeitvariablen Merkmale. Für diese Operation setzen wir im Wesentlichen zwei Signalverarbeitungsmethoden ein: Verbesserte Vollständige Ensemble-Empirische-Bandzerlegung mit adaptivem Rauschen (ICEEMDAN) und zeitvariable autoregressive (TV-AR)Modellierung. Die zentrale Idee ist, die Dynamik des FHR-Signals durch Zerlegung in intrinsischemodale Funktionen (IMFs) zu untersuchen und dann ihreMerkmale sowohl im Zeitbereich als auch im Spektralbereich zu analysieren. Zuerst wird das FHR-Signal in eine endliche Anzahl von IMFs zerlegt. Dann wird für jede IMF das TV-AR-Spektrum berechnet, umdie beteiligten Frequenzkomponenten zu verfolgen und einen möglichen Zusammenhang zwischen ihrem dynamischen Verhalten und der fötalen Notlage zu untersuchen. Der vorgeschlagene Ansatz ist auf der Grundlage realer CTG-Daten aus der frei zugänglichen CTU-UHB-Datenbank bewertet worden. Die erhaltenen Ergebnisse zeigen, dass es möglich ist, zeitvariant modulierte Dynamiken imFHR-Signal zu identifizieren und zu verfolgen, deren Verhalten signifikant (p-Wert Ç .05) vomGesundheitszustand des Fötus abhängen kann. Ebenfalls könnten diese untersuchten Dynamiken mit den durch das ANS modulierten fötalen Kompensationsmechanismen in Verbindung gebracht werden. Zusammenfassend hat sich unsere vorgeschlagene Methodik, die auf der ICEEMDANund TV-AR-Spektralanalyse basiert, als vielversprechender Ansatz für die Abschätzung der fötalen Notlage während der Wehen erwiesen. Außerdem hat sie eine Leistungsverbesserung der CTG-Klassifikation im Vergleich zur konventionellen Analyse ermöglicht.

The main aim of fetal surveillance during labor is to timely identify potential acidotic fetuses. A good understanding of the fetal condition helps clinicians to prevent adverse fetal outcomes due to oxygen insufficiency, and at the same time to avoid unnecessary interventions. The fetal welfare assessment procedure is commonly performed by using a cardiotocograph (CTG), which provides the joint recording of fetal heart rate (FHR) and uterine contraction (UC) data. Currently, CTG data analysis involves the visual interpretation of several morphological signal patterns based on proposed medical guidelines. However, CTG interpretation by this methodology has shown a wide intra- and inter-observer disagreement and low specificity, leading to a poor interpretation reproducibility. Recent advances in clinical research indicate that each fetus has its own control behavior, which also depends on its condition. Therefore, the correct identification of hypoxemia requires a good understanding of the fetal compensatory mechanisms modulated by the autonomic nervous system (ANS). The main hypothesis of this thesis work is that the FHR response modulated by the ANS describes important time-variant characteristics, whose behavior can help to assess fetal distress. In other words, we postulate that the beat-to-beat FHR variations resulting from the ANSmodulation can involve significant information about the fetal condition. Considering this phenomenon, conventional methods that do not integrate these characteristics could not be appropriated for a correct CTG analysis, because they consider only a snapshot of the complete time-variant process. In this context, several approaches based on time-varying signal processing methods have been proposed for CTG analysis. However, they are mainly focused on fetal reactivity as a response to a UC event, without considering the study of the dynamical changes involved in the FHR signal resulting from the ANS modulation over time. The main contribution of this work consists of characterizing such dynamics by tracking their time-variant characteristics. For this operation, we employ, essentially, two signal processing methods: the Improved Complete Ensemble EmpiricalMode Decomposition with Adaptive Noise (ICEEMDAN) and time-varying autoregressive (TV-AR) modeling. The core idea is to investigate the dynamics involved in the FHR signal by decomposing it into intrinsic mode functions (IMFs), and then analyze their characteristics in both the time-domain and the spectral-domain. First, the FHR signal is decomposed into a finite number of IMFs. Then, for each IMF, the TV-AR spectrum is computed in order to track the involved frequency components and investigate a potential connection between their dynamical behavior and fetal distress. The proposed approach has been evaluated on real CTG data extracted from the open-access CTU-UHB database. Obtained results show that it is possible to identify and track time-variant modulated dynamics in the FHR signal, whose behavior can depend significantly (p-value Ç .05) on the fetal health condition. Likewise, the studied dynamics might be linked to the fetal compensatory mechanisms modulated by the ANS. Conclusively, the proposed methodology based on ICEEMDAN and TV-AR modeling has shown to be a promising approach for fetal distress estimation during labor. Besides, it has allowed improving the CTG classification performance compared with the conventional analysis.