Utilitat de l’anàlisi automàtica d’imatges de vídeo pel diagnòstic de la síndrome d’apnea-hipopnea del son

Abstract

La present tesi doctoral es basa en els resultats de dos articles que avaluen la utilitat del processament i l’anàlisi automàtica d’imatges gravades en vídeo dels moviments respiratoris i corporals del pacient mentre dorm com a mètode no invasiu pel diagnòstic de la síndrome d’apnea-hipopnea del son (SAHS). Sleepwise (SW) és un sistema no invasiu pel diagnòstic de la SAHS, que és capaç de detectar esdeveniments respiratoris a partir de sèries d’imatges enregistrades per una càmera de vídeo digital convencional. Aquesta càmera de vídeo grava els moviments respiratoris i corporals del pacient durant el son. La tecnologia d’SW es basa en el principi físic que el volum d’aire que entra als pulmons és proporcional al moviment de la caixa toràcica que presenta un subjecte mentre respira. En aquests estudis SW ha demostrat tenir una bona concordança diagnòstica tant amb la polisomnografia (PSG) realitzada al laboratori de son com amb la poligrafia respiratòria domiciliària (PRD) per a tots els graus de gravetat de la SAHS. SW ha demostrat ser un mètode diagnòstic no invasiu, portàtil, còmode, fàcil d’usar i altament precís pel diagnòstic de la SAHS tant al laboratori de son com al domicili del pacient.

La presente tesis doctoral se basa en los resultados de dos artículos que evalúan la utilidad del procesamiento y el análisis automático de imágenes grabadas en vídeo de los movimientos respiratorios y corporales del paciente mientras duerme como método no invasivo para el diagnóstico del síndrome de apnea-hipopnea del sueño (SAHS).

Sleepwise (SW) es un sistema no invasivo para el diagnóstico del SAHS, que es capaz de detectar eventos respiratorios a partir de series de imágenes registradas por una cámara de vídeo digital convencional. Esta videocámara graba los movimientos respiratorios y corporales del paciente durante el sueño. La tecnología de SW se basa en el principio físico que el volumen de aire que entra en los pulmones es proporcional al movimiento de la caja torácica que presenta un sujeto mientras respira.

En estos estudios SW ha demostrado tener una buena concordancia diagnóstica tanto con la polisomnografía (PSG) realizada en el laboratorio de sueño como con la poligrafía respiratoria domiciliaria (PRD) para todos los grados de gravedad del SAHS.

SW ha demostrado ser un método diagnóstico no invasivo, portátil, cómodo, fácil de usar y altamente preciso para el diagnóstico del SAHS tanto en el laboratorio de sueño como en el domicilio del paciente.

The present doctoral thesis is based on the results of two articles that evaluate the utility of the processing and automatic analysis of video-recorded images of the patient’s respiratory and body movements while sleeping as a non-invasive method for the diagnosis of obstructive sleep apnea syndrome (OSA).

Sleepwise (SW) is a non-invasive system for the diagnosis of OSA, which is able to detect respiratory events from a series of images recorded by a conventional digital video camera. This video camera records the patient’s respiratory and body movements during sleep. SW technology is based on the physical principle that the volume of air entering the lungs is proportional to the movement of the thorax while breathing.

In these studies, SW presented a good diagnostic agreement with both in-laboratory polysomnography (PSG) and in-home respiratory polygraphy for all degrees of severity of OSA.

SW is a non-invasive, portable, comfortable, easy-to-use, and highly accurate diagnostic method for OSA in both the sleep laboratory and the patient’s home.