PROCESSAMENTO E ANÁLISE DE SINAIS

PROCESSAMENTO E ANÁLISE DE SINAIS RESPIRATÓRIOS EM
ASSISTÊNCIA VENTILATÓRIO AJUSTADA NEURALMENTE (NAVA)
Henrique Takachi Moriya, Matheus Kallio de Sá Pereira
Universidade de São Paulo/Escola Politécnica
[email protected]
Resumo
O processamento de sinais por meio do desenvolvimento de softwares através de uma plataforma
digital é uma ferramenta importante na engenharia biomédica, uma vez que visa auxiliar o diagnóstico
médico, facilitando a compreensão e interpretação dos sinais respiratórios obtidos. Esse projeto tinha como
objetivo processar e analisar dados respiratórios, tais como fluxo e pressão, além da atividade elétrica do
músculo diafragma (Edi do inglês Electrical activity of the diaphragm), com foco em ventiladores mecânicos
operando no modo NAVA (do inglês Neurally Adjusted Ventilatory Activity). Para tal tarefa destaca-se a
utilização da ferramenta digital Matlab (The MathWorks, EUA). Ventiladores mecânicos que operam no
modo NAVA são mais eficientes no que diz respeito à sincronia entre paciente e ventilador. O sinal é obtido
por eletrodos posicionados em um cateter, o qual é introduzido no esôfago do paciente. Antes de dar início
à programação, foi realizado um estudo sobre as ferramentas de programação disponíveis no Matlab
através de livros e de exercícios de treinamento. Ao longo do desenvolvimento do software foram utilizados
arquivos de dados reais contendo sinais de pressão, fluxo, Edi, nível CO2 e tempo de ventilação, obtidos
pela ventilação de um paciente no modo NAVA. Uma vez que todo o processamento realizado pelo software
é complexo, o seu desenvolvimento foi dividido em etapas, cada qual consiste num software diferente. Os
softwares, quando executados de forma integrada e na ordem correta, realizam o processamento por
completo, realizando o objetivo inicial do projeto e encontrado os parâmetros desejados.
Palavras Chaves: Ventiladores mecânicos, engenharia biomédica, NAVA, Matlab.
Abstract
The signal processing through the development of software using a digital platform is an important
tool in biomedical engineering, once it aim to assist medical diagnosis, which facilitates the understanding
and interpretation of respiratory signals. This project has had as main goal to process and analyze
respiratory data, such as flow, pressure and electrical activity of the diaphragm (Edi), focused in mechanical
ventilators working on NAVA mode (Neurally Adjusted Ventilatory Assist). The digital tool Matlab (The
MathWorks, USA) was used to complete this goal. Mechanical ventilators working on NAVA mode are more
efficient with regards to synchrony between patient and ventilator. The signal is obtained by an electrode
located in a catheter, which is introduced in patient’s esophagus. Before getting started programming stage,
a study was made about all tools available on Matlab using books and training exercises. Throughout
software development it was made use of real data files with pressure, flow, Edi signals and time of
ventilation, reached by NAVA mode ventilation. Once all the processing that must be made was complex, the
development was divided in stages and each one consisted different software. When all of them are
executed integrated and in the right order, the processing is completely accomplished, fulfilling the main goal
of the project and finding the desired parameters.
Key words: Mechanical ventilators, biomedical engineering, NAVA, Matlab.
SIICUSP 2014 – 22º Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da USP
Introdução
A ventilação mecânica artificial é de grande importância na medicina, pois é imprescindível em
algumas cirurgias, atendimentos emergenciais e Unidades de Tratamento Intensivo (AMARAL, 1995). Tratase do método de substituição da ventilação normal. A assistência respiratória é utilizada quando o paciente
não consegue manter em níveis ideais, segundo aspectos clínicos, da oxigenação de seu sangue.
Ventiladores mecânicos não precisam necessariamente emular o sistema respiratório humano, mas sim
manter de alguma forma a concentração de gases adequada no sangue do paciente. O objetivo principal é
auxiliar o paciente a manter os parâmetros clínicos, tais como oxigenação no sangue em níveis
considerados ideais (AMARAL, 1995).
Nesse contexto, a Engenharia Biomédica é uma das principais responsáveis em desenvolver
sistemas mais eficazes de ventilação mecânica, que proporcionem uma melhor sincronia entre pacientes e
ventiladores e controlem melhor os sinais vitais do paciente.
Diferentes modos de ventilação foram mecanismos criados para sincronizar melhor os ventiladores
com os pacientes, de acordo com as necessidades e deficiências respiratórias apresentadas. Esses modos
de ventilação são controlados ou pelo volume de ar injetado nos pulmões ou pela pressão aérea exercida
nos pulmões (TOBIN, 2012).
Dentre os modos respiratórios, um dos métodos mais modernos e eficientes de ventilação mecânica
é assistência ventilatória ajustada neuralmente (NAVA do inglês Neurally Adjusted Ventilatory Assist). Esse
método consiste em prover pressão de ar ao paciente de forma proporcional e sincronizada à atividade
elétrica do diafragma (Edi do inglês Electrical activity of the diaphragm) (VEVERIDIS ET AL. 2011).
Dessa forma, o desenvolvimento de software torna-se uma ferramenta importante para processar os
sinais obtidos a partir da ventilação de um paciente no modo NAVA. O Matlab é um sistema interativo cujo
elemento básico de informação é uma matriz. Esse sistema permite a resolução de muitos problemas
numéricos em apenas uma fração de tempo que se gastaria para escrever um programa semelhante em
linguagem Basic, Fortran ou C (GILAT; AMOS, 2004).
Assim, torna-se essencial para o funcionamento do equipamento e tratamento de paciente o
monitoramento e processamento dos sinais respiratórios (PILBEAM, 1998), os quais contêm informações
úteis para o entendimento de comportamento do sistema respiratório de pacientes, facilitando, assim, o
diagnóstico médico (ENDERLE; BLANCHARD; BRONZINO, 2005).
Objetivos
O objetivo geral desse projeto é processar e analisar dados respiratórios, tais como fluxo e pressão
de vias aéreas, além da atividade elétrica do músculo diafragma (Edi do inglês Electrical activity of the
diaphragm), com foco em ventiladores mecânicos operando no modo NAVA (do inglês Neurally Adjusted
Ventilatory Activity).
Os objetivos específicos são a possibilidade de expansão dos conhecimentos sobre mecânica
respiratória e fisiologia da respiração humana, além da introdução à ventilação mecânica artificial,
características principais dos ventiladores, interação ventilador-paciente e modos de ventilação. Há também
o estudo de processamento de sinais, uma vez que este visa auxiliar o diagnóstico médico, facilitando a
compreensão e interpretação dos sinais respiratórios obtidos. Para tal tarefa destaca-se a utilização da
ferramenta digital Matlab (The MathWorks, EUA).
Materiais e Métodos
O desenvolvimento do projeto se dividiu nas fases de revisão bibliográfica e desenvolvimento do
software.
Durante a fase de revisão bibliográfica, foram realizados estudos sobre mecânica respiratória,
ventiladores mecânicos e processamento digital de sinais através de leitura e análise de livros e artigos
científicos indicados pelo coordenador do projeto, acompanhado de frequentes encontros com o
coordenador para esclarecer possíveis dúvidas e complementar o assunto que foi lido.
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Tendo-se definido o objetivo do software, que consiste em analisar os sinais emitidos por um
ventilador mecânico operando no modo NAVA em um paciente e identificar certos padrões e faixas de
ruído, deu-se início a fase de desenvolvimento do software. A programação foi realizada utilizando a
plataforma Matlab (The MathWorks, EUA). As ferramentas de programação disponível no Matlab foram
estudadas através de livros e do uso da ferramenta “Help” acessível na própria plataforma. Para que o
software pudesse ser testado e aprimorado ao longo do seu desenvolvimento, foram utilizados arquivos de
dados reais de pressão e fluxo aéreo, nível de CO2, atividade elétrica do diafragma (Edi do inglês
Diaphragm Electrical Activity) e tempo de ventilação. Esses arquivos foram obtidos pela ventilação de um
paciente no modo NAVA.
Resultados
Estudos apontam que ventiladores mecânicos que operam no modo NAVA são mais eficientes no
que diz respeito à sincronia entre paciente e ventilador (SPAHIJA, J. et al. 2010). Obtido por eletrodos
posicionados em um cateter, o qual é introduzido no esôfago do paciente, o sinal é transformado em uma
forma de onda que é utilizada para regular a assistência respiratória. Seu objetivo é controlar a
cronometragem das etapas da respiração e o nível de auxílio entregue durante os ciclos respiratórios. A
figura 1 mostra, além do posicionamento do cateter no esôfago, o sinal Edi obtido pelos eletrodos
distribuídos ao longo do cateter, e o sinal Edi do cateter mais próximo do diafragma. Quatro traços
eletromiográficos brutos, obtidos de oito eletrodos diferentes, são exibidos em uma tela do ventilador como
sinais da atividade elétrica do diafragma (Edi) de acordo com a posição do eletrodo ao longo do cateter.
Figura 1: Sinal obtido por uma ventilação no modo NAVA.
Em razão de a quantidade de ações executadas pelo programa na sua forma final é relativamente
grande, este foi sendo desenvolvido por etapas, e a cada atualização foi sendo acrescentadas novas
funções. Basicamente foram desenvolvidos seis softwares separadamente que executam ações e gravam
os resultados extraídos, e por último foi desenvolvido um software que integra todas essas ações. Os
softwares não são completamente independentes entre si, ou seja, cada etapa depende do resultado da
etapa anterior, de modo que a ordem de integração das ações é importante.
Com a finalidade de organizar cada etapa da analise dos dados, foram designados os seguintes
nomes para cada software: NAVA_Separa, NAVA_Edi, NAVA_Pressão, NAVA_Fluxo, NAVA_Intervalo,
NAVA_Volume. Já o software de integração foi denominado NAVA_Integração.
Resumidamente, as etapas do processamento consistem em ler um arquivo com sinais de pressão,
fluxo e Edi extraídos de uma ventilação no modo NAVA. Em seguida o usuário deve excluir os trechos que
não serão analisados. O software deve então detectar e gravar os momentos em que acontecem picos no
sinal de pressão, picos e vales no sinal de Edi e inícios de inspiração e expiração no sinal de fluxo. A partir
desses dados, o software deve então calcular os parâmetros de interesse, que são volume expirado em
cada expiração, volume inspirado em cada inspiração, tempo de duração de cada inspiração, tempo de
duração de cada expiração, além do intervalo de tempo entre cada vale de Edi e início de uma inspiração,
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intervalo de tempo entre cada vale de Edi para o próximo pico de Edi e intervalo de tempo entre cada pico
de Edi e início de uma expiração.
O fluxograma na figura 2 mostra a ordem de execução dos softwares, de modo que integrados
realizam todo o processamento explicado anteriormente.
Figura 2: Fluxograma com etapas do software de integração do processamento dos sinais.
Conclusões
Conclui-se que o conjunto de programas desenvolvidos, quando executados integralmente, realiza o
objetivo inicial do projeto, ou seja, analisa os sinais emitidos por um ventilador mecânico operando no modo
NAVA em um paciente e identifica certos parâmetros, padrões e faixas de ruído.
Com o projeto foi possível conhecer melhor a linguagem de programação Matlab (The MathWorks,
EUA), importante para a engenharia aplicada em outras áreas. Além disso, vivenciar o processamento,
análise e interpretação de sinais a partir do desenvolvimento de um software por meio de uma plataforma
digital com linguagem específica é extremamente enriquecedor em termos de formação na engenharia.
Referências Bibliográficas
AMARAL, R. V. G. Histórico - indicações - tendências atuais. In: AMARAL, R. V. G.;
ENDERLE, J.D.; BLANCHARD, S.M.; BRONZINO J.D. Introduction to Biomedical Engineering. 2. ed.
Londres: Elsevier, 2005.
PILBEAM, S.P.; Mechanical Ventilation: Physiological and Clinical Applications. 3. ed., St. Luis: Mosby,
1998.
rd
TOBIN, M.J. Principles And Practice of Mechanical Ventilation. 3 Edition. Chicago: Mc Graw Hill, 2012.
1562 p.
VEVERIDIS, D.; GILS, M.V.; PASSATH, C.; TAKALA, J.; BRANDER,L. Identification of Adequate Neurally
Adjusted Ventilatory Assist (NAVA) During Systematic Increases in the NAVA Level. IEEE Transactions
on biomedical engineering, v.58, n.9, 2011
ZIN, W. A.; ROCCO, P. R. M. Mecânica Respiratória Normal. . In: AMARAL, R. V. G.; AULER JUNIOR, J. O.
a
C. Assistência ventilatória mecânica. 1 ed. São Paulo: Atheneu, 1995. p. 3-24.
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