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Capitolo 1
Introduzione
I disturbi del sonno possono essere classificati in base ai sintomi che affliggono i pazienti. Si può manifestare ad esempio eccessiva sonnolenza (difficoltà a mantenere lo stato di veglia) oppure difficoltà ad addormentarsi e a dormire (insonnia).
C’è una sorprendente differenza tra l’incidenza dell’insonnia e quella della sonnolenza eccessiva. Un gran numero di persone, all’incirca il 15%, soffre di insonnia cronica, mentre solo il 2% presenta sonnolenza eccessiva. Tuttavia, il numero di persone che ricorrono al medico per cercare di alleviare una sonnolenza eccessiva è molto più elevato di quello che vi ricorre cercando una terapia per l’insonnia o per altri disturbi del sonno, perché la sonnolenza eccessiva arreca molti più danni dell’insonnia alla qualità della vita.
Una delle principali cause di eccessiva sonnolenza diurna è la sindrome delle apnee notturne che si manifesta con interruzioni continue del flusso respiratorio durante il sonno. Recenti studi associano inoltre questa problematica allo sviluppo di numerose patologie cardiovascolari.
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Attualmente il gold standard per la diagnosi di apnea notturna è rappresentato dalla polisonnografia, una procedura diagnostica piuttosto costosa e invasiva, che richiede la permanenza del paziente con sospetta apnea presso un centro di studi del sonno.
La tecnologia rappresenta una risposta concreta nell’arginare i sempre crescenti costi sanitari causati dal continuo aumento di fattori che favoriscono lo sviluppo di queste problematiche, come l’obesità. In particolare si è recentemente assistito a uno sviluppo crescente dei sistemi di monitoraggio indossabili. Tuttavia, il monitoraggio continuo di un numero elevato di segnali rischia di produrre una notevole quantità di dati che devono essere trasmessi, memorizzati e soprattutto interpretati correttamente. Quindi, non è sufficiente che il sistema indossabile acquisisca e trasmetta i segnali ad un centro specializzato per l’interpretazione, ma deve essere in grado di estrarre in maniera automatica dal segnale opportuni parametri e caratteristiche, fornendo all’utilizzatore un feedback facilmente interpretabile, soprattutto quando non è prevista la supervisione da parte di personale medico.
Negli ultimi anni si stanno sempre più diffondendo dispositivi per il monitoraggio domiciliare del sonno, con un numero limitato di parametri, ma con il vantaggio di ridurre i costi e di mantenere il paziente nel proprio ambiente, al fine di ottenere una valutazione il più possibile realistica. Tuttavia ancora oggi tali sistemi risultano estremamente scomodi e richiedono spesso di essere montati da personale specializzato, che dovrà poi effettuare anche la lettura e l’interpretazione dei dati acquisiti.
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Obiettivi e struttura della tesi
All'interno di un progetto dell'IFC-CNR di Pisa per lo sviluppo di un dispositivo per l'analisi della contrattilità cardiaca (22), abbiamo evidenziato la possibilità di monitorare la respirazione notturna tramite un accelerometro triassiale posizionato sul torace.
L’obiettivo della tesi è quindi lo studio di un possibile algoritmo di monitoraggio notturno della respirazione che sfrutti le informazioni rilevate in modo non invasivo dall’accelerometro triassiale per l’individuazione delle fasi respiratorie e delle apnee notturne, e la sua implementazione su un microcontrollore low-cost e a basso consumo di potenza. In questo modo si vuole ottenere un dispositivo portatile ed economico per l’individuazione della sindrome delle apnee notturne fuori dal contesto ospedaliero.
La tesi è articolata nel modo seguente. Nel capitolo due è descritta l’anatomia del sistema respiratorio, la fisiologia della respirazione (che è necessario conoscere per comprendere e interpretare correttamente il segnale che andremo ad analizzare) e come avviene il controllo della respirazione.
Nel terzo capitolo sono descritte le fasi del sonno e i suoi principali disturbi, con particolare riferimento alla sindrome delle apnee notturne (di tipo ostruttivo o centrale). Viene spiegato inoltre il metodo di trattamento solitamente adottato e la polisonnografia, ritenuta attualmente il gold standard per la diagnosi della sindrome delle apnee notturne.
Nel quarto capitolo sono messi in evidenza i principali sistemi di monitoraggio della respirazione attualmente utilizzati, sia in un contesto ospedaliero che domestico. Sono descritti in particolare altri studi attualmente presenti che fanno uso di accelerometri per ricavare la forma d’onda respiratoria.
Il quinto capitolo è articolato in diverse sottosezioni. Viene inizialmente descritto il dispositivo di acquisizione utilizzato, nato come dispositivo per la valutazione della contrattilità cardiaca. Successivamente è illustrato il funzionamento di un
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accelerometro come inclinometro in condizioni quasi-statiche. Viene poi descritta in termini generici una tecnica di riduzione della dimensionalità dei dati, l’Analisi delle Componenti Principali. È poi spiegato il protocollo di acquisizione dei segnali respiratori utilizzato, con particolare riferimento al posizionamento del sensore sul torace del paziente. Infine sono presentate le varie fasi di elaborazione dell’algoritmo creato, che includono l’individuazione del decubito del paziente, il filtraggio dei segnali acquisiti nella banda di interesse, la proiezione dei segnali per la riduzione della dimensionalità e la fase di detection per l’individuazione delle apnee e l’identificazione delle fasi respiratorie.
Nel sesto capitolo è illustrato il porting del codice sul microcontrollore scelto, illustrando le strategie che si sono rese necessarie, come l’adozione del formato a virgola fissa, e la descrizione della struttura delle singole funzioni create. Inoltre sono valutati i cicli di clock necessari all’elaborazione e l’occupazione di memoria chip richiesta.
Infine nel settimo capitolo sono presentate le conclusioni e i possibili sviluppi futuri del lavoro realizzato.
