Estimation of tidal volume in a pediatric setting using depth camera

Hounkanrin, Grâce (2023). Estimation of tidal volume in a pediatric setting using depth camera. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Respiratory failure is one of the diseases of humans, regardless of age. It can occur at any time and can be detected by the study of respiratory measurements such as inhaled air volume and breathing frequency by the clinician. But the analysis of these parameters is very difficult with the naked eye, especially when it comes to children.

To overcome this problem encountered during diagnosis, this research project aims to develop a more efficient and effective approach to the analysis of respiratory measurements. Mainly, the design and development of a computerized and autonomous system based on 3D images, which would allow the study of the volume of inspired and expired air based on the thoracoabdominal movement as well as the study of the respiratory frequency to detect a respiratory insufficiency. A methodology has been proposed to achieve this in the pediatric department.

This methodology consists of the acquisition of 3D images of the patient during breathing with a KINECT Azure camera positioned above the patient, followed by a reconstruction of the image obtained and then the analysis of this image by creating sinusoidal graphs to represent the respiratory cycles in the acquisition using Matlab and CloudCompare. The detection of the respiratory cycles makes it possible to calculate by subtraction the volume of inspired air. The respiratory cycles are detected thanks to the position of the abdomen and the thorax at each instant (lowered in exhale and raised in inhale).

The reliability and accuracy of the method has been examined by performing several tests on real patients and mannequins, comparing the results obtained by the method with the real results.

The end of inhale and exhale tests were compared to the results detected visually by a physician, resulting in errors of 1-3 frames. The tests were performed on a mannequin and on a real patient. A real patient test gave frame 1 for end of inhale first cycle, frame 27 for second cycle and frame 60 for third cycle. For the end of exhale, we got the frames 13, 43 and 70 for first, second and third cycle respectively.

After the analysis, the clinician detected frames 3, 27, 57 for end of inhale of the first, second and third cycle respectively. For the end of exhale the frames 12, 45 and 70 for first, second and third cycle.

The tests were compared to ventilator values for respiratory volume, resulting in an average error of 14%.

The tests show the effectiveness of the system and prove that it is a promising system. It will be of great help in situations of lack of experts, pandemic and especially in pediatrics where the patients are young with very small respiratory volumes and fragile immune system.

Titre traduit

Évaluation de la détresse respiratoire des patients aux soins intensifs en temps réel

Résumé traduit

L’insuffisance respiratoire fait partie des maladies attachées à la race humaine et ce indépendamment de l’âge. Elle peut surgir à n’importe quel moment, et peut être détectée par l’étude de mesures respiratoires telles le volume d’air inspiré et la fréquence de respiration par le clinicien. Mais l’analyse de ces paramètres est très difficile à l’oeil nu spécifiquement du volume et spécialement quand il s’agit des enfants.

Dans le but de palier à ce problème rencontré lors des diagnostics, ce projet de recherche a pour objectif de mettre en place une approche plus efficiente et efficace pour l’analyse des mesures respiratoires. Principalement, la conception et développement d’un système informatisé et autonome basé sur des images 3D, ce qui permettrait d’étudier le volume d’air inspiré et expiré en se basant sur le mouvement thoraco-abdominal ainsi que l’étude de la fréquence respiratoire dans le but de détecter une insuffisance respiratoire. Une méthodologie a été proposée pour arriver à cette fin dans le département pédiatrique.

Cette méthodologie consiste en l’acquisition d’image 3D du patient pendant la respiration avec une caméra KINECT Azure positionnée au-dessus du patient, suivi d’une reconstruction de l’image obtenu puis de l’analyse de cette image en créant des graphes sinusoïdaux pour représenter les cycles respiratoires dans l’acquisition utilisant Matlab et CloudCompare. La détection des cycles respiratoires permet de calculer par soustraction le volume d’air inspiré. Les cycles respiratoires sont détectés grâce à la position de l’abdomen et du thorax à chaque instant (abaissé en expiration et remonté en inspiration).

La fiabilité et l’exactitude de la méthode ont été examiné en réalisant plusieurs tests sur des patients réels et des mannequins, comparant les résultats obtenus par la méthode aux résultats réels.

Les tests de fins d’inspirations et d’expirations ont été comparé aux résultats détectés visuellement par un médecin ce qui a donné des erreurs de 1-3 frames. Les tests ont été faits sur mannequin et sur patient réel. Un test sur patient réel a donné le frame 1 pour fin d’inspiration premier cycle, frame 27 pour second cycle et le frame 60 pour troisième cycle. Pour la fin de l'expiration, nous avons obtenu les images 13, 43 et 70 pour les premier, deuxième et troisième cycles respectivement.

Après l’analyse, le clinicien a détecté les frames 3, 27, 57 pour fin d’inspiration du premier, deuxième et troisième cycle respectivement. Pour la fin de l'expiration, les trames 12, 45 et 70 pour le premier, le deuxième et le troisième cycle.

Par rapport au volume respiratoire, les tests ont été comparés aux valeurs d’un ventilateur ce qui a donné une erreur en moyenne de 14%.

Les tests montrent l’efficacité du système et prouvent également que c’est un système prometteur. Il sera d’une grande aide en situation de manques d’experts, de pandémie et surtout en pédiatrie ou les patients sont de bas âge avec des volumes respiratoires très minimes et système immunitaire plus fragile.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Manuscript-based thesis presented to Ecole de technologie superieure in partial fulfillment of a master’s degree with thesis". Comprend des références bibliographiques (pages 65-67).
Mots-clés libres:	détresse du patient, nuage de points, volume respiratoire, segmentation, reconstruction de surface
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Noumeir, Rita
Codirecteur:	Codirecteur Jouvet, Philippe
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie
Date de dépôt:	12 janv. 2024 18:51
Dernière modification:	12 janv. 2024 18:51
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/3330

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