Monitorer le système nerveux autonome avec ...
Document type :
Habilitation à diriger des recherches
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Title :
Monitorer le système nerveux autonome avec l'arythmie sinusale respiratoire; applications en anesthésie-réanimation.
English title :
Autonomous Nervous System monitoring using heart rate variability; applicability in anesthesia and intensive care.
Author(s) :
Jeanne, Mathieu [Auteur]
Groupe de Recherche sur les formes Injectables et les Technologies Associées (GRITA) - ULR 7365
Groupe de Recherche sur les formes Injectables et les Technologies Associées (GRITA) - ULR 7365
Thesis director(s) :
Odou, Pascal
Defence date :
2023-06-27
Jury president :
Logier, Regis
Accredited body :
Université de Lille
Doctoral school :
Ecole Doctorale Biologie Santé de Lille
Keyword(s) :
Système nerveux autonome
Anesthésie générale
Arythmie sinusale -- Mesure
Signal ECG
Onde R
Séries RR
Noradrénaline
Tonus parasympathique
Traitement du signal
Système expert d'administration automatisée de médicament
Anesthésie générale
Arythmie sinusale -- Mesure
Signal ECG
Onde R
Séries RR
Noradrénaline
Tonus parasympathique
Traitement du signal
Système expert d'administration automatisée de médicament
English keyword(s) :
Autonomous nervous system
General anesthesia
Heart rate variability -- Measurement
ECG signal
R waves
RR series
Parsympathetic tone
Norepinephrine
Signal processing
Automated adminstration drug expert system
General anesthesia
Heart rate variability -- Measurement
ECG signal
R waves
RR series
Parsympathetic tone
Norepinephrine
Signal processing
Automated adminstration drug expert system
French abstract :
Le monitoring du système nerveux autonome par le biais de l'analyse de l'arythmie sinusale respiratoire en Anesthésie-Réanimation représente mon axe principal de recherche depuis 2003, en collaboration avec l'équipe du ...
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De nombreuses publications émanant d'équipes internationales indépendantes ont validé la pertinence des algorithmes originaux dans les conditions de mesure décrites initialement sous anesthésie générale, mais également dans des situations cliniques variées en dehors de périodes d'anesthésie générale. La technique d'analyse développée repose sur le traitement mathématique de l'arythmie sinusale du rythme cardiaque: elle utilise le signal ECG pour y détecter les ondes R, mesurer l'intervalle de temps séparant les ondes R successives et créer ainsi la suite des intervalles RR. Cette suite est analysée dans une fenêtre de 64 secondes, réactualisée avec un pas de 1 seconde. Chaque série RR est ré échantillonnée à 8 Hz, centrée sur sa moyenne puis normalisée en utilisant la norme vectorielle de la série considérée comme une vecteur. Après filtrage par banc d'ondelettes (Daubechies, 2 moments nuls) dans l'intervalle [0,15-0,5 Hz], les maxima et minima locaux sont identifiés de façon à mesurer la surface de l'enveloppe de la série, séparée en quatre sous fenêtres de 16 secondes. La mesure qui en découle, rapportée à la taille maximale d'une fenêtre de 64x0,2=12,8 secondes, est dénommée Analgesia Nociception Index (ANI). La norme vectorielle du signal RR est dénommée Energy et s'exprime en secondes. L'ANI et l'Energy sont calculés lors du même processus d'analyse de chaque fenêtre de 64 secondes, affichés et enregistrés en continu par les moniteurs mettant en œuvre le calcul de l'ANI. Il a été montré que l'ANI constitue une mesure continue du tonus parasympathique chez l'être humain, et qu'au cours de l'anesthésie générale, il permet d'estimer l'état de la balance anti-nociception/nociception. L'interprétation de l'Energy fait encore l'objet d'études cliniques, en particulier en réanimation où cette mesure pourrait refléter la gravité de la défaillance d'un patient. La validation de l'ANI au cours de l'anesthésie générale étant considérée comme acquise, un algorithme d'administration automatisée d'un antalgique morphinique de courte durée d'action a été créé, reposant sur l'évolution au cours du temps de l'ANI et des paramètres hémodynamiques peropératoires de façon à automatiser partiellement l'entretien de l'anesthésie générale (étude ANIREMILOOP, inclusions terminées, analyse en cours). De façon à explorer plus avant le système nerveux autonome, une étude clinique exploratoire est réalisée actuellement (NoraHRV, promotion CHU Lille) chez des patients opérés sous anesthésie générale : elle consiste à enregistrer les séries RR en continu, pour analyser a posteriori les périodes où une hypotension artérielle nécessite l'introduction ou l'augmentation de l'administration intraveineuse de noradrénaline utilisée en routine clinique. L'hypothèse de travail repose sur le fait que l'administration de noradrénaline conduit très probablement à une activation du système sympathique, qui peut être mesurée par la composante basse fréquence (BF, [0,04-0,15 Hz[) de la série RR. Ces variations, si elles sont reproductibles, pourraient permettre la conception d'un système expert dédié à l'administration automatisée de noradrénaline au bloc opératoire. D'autres mesures dérivées de l'analyse de la série RR en fin d'anesthésie générale pourraient être des marqueurs de l'activation des centres nerveux sous-corticaux, et constituer un rétrocontrôle intéressant pour un système expert d'administration automatisée de propofol. Une étude ancillaire de l'étude ANI-REMI-LOOP a été réalisée, dont le manuscrit est en cours de soumission. En conclusion, mon travail de recherche s'articule autour du traitement mathématique du signal, essentiellement la série RR issue de l'électrocardiogramme, de façon à monitorer l'état du système nerveux autonome. Mes travaux ont permis de décrire un algorithme de calcul original permettant d'estimer en temps réel le tonus parasympathique chez l'être humain, et de préciser l'état de la balance anti-nociception/nociception pendant la chirurgie sous anesthésie générale. Cette étape étant désormais validée, la suite de mon travail consistera en la poursuite de l'exploration du système nerveux autonome avec d'autres indices mathématiques, en particulier dans les basses fréquences, ce qui pourrait conduire à la mise au point de systèmes experts d'administration automatisée de médicaments tels que noradrénaline et propofol.Show less >
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De nombreuses publications émanant d'équipes internationales indépendantes ont validé la pertinence des algorithmes originaux dans les conditions de mesure décrites initialement sous anesthésie générale, mais également dans des situations cliniques variées en dehors de périodes d'anesthésie générale. La technique d'analyse développée repose sur le traitement mathématique de l'arythmie sinusale du rythme cardiaque: elle utilise le signal ECG pour y détecter les ondes R, mesurer l'intervalle de temps séparant les ondes R successives et créer ainsi la suite des intervalles RR. Cette suite est analysée dans une fenêtre de 64 secondes, réactualisée avec un pas de 1 seconde. Chaque série RR est ré échantillonnée à 8 Hz, centrée sur sa moyenne puis normalisée en utilisant la norme vectorielle de la série considérée comme une vecteur. Après filtrage par banc d'ondelettes (Daubechies, 2 moments nuls) dans l'intervalle [0,15-0,5 Hz], les maxima et minima locaux sont identifiés de façon à mesurer la surface de l'enveloppe de la série, séparée en quatre sous fenêtres de 16 secondes. La mesure qui en découle, rapportée à la taille maximale d'une fenêtre de 64x0,2=12,8 secondes, est dénommée Analgesia Nociception Index (ANI). La norme vectorielle du signal RR est dénommée Energy et s'exprime en secondes. L'ANI et l'Energy sont calculés lors du même processus d'analyse de chaque fenêtre de 64 secondes, affichés et enregistrés en continu par les moniteurs mettant en œuvre le calcul de l'ANI. Il a été montré que l'ANI constitue une mesure continue du tonus parasympathique chez l'être humain, et qu'au cours de l'anesthésie générale, il permet d'estimer l'état de la balance anti-nociception/nociception. L'interprétation de l'Energy fait encore l'objet d'études cliniques, en particulier en réanimation où cette mesure pourrait refléter la gravité de la défaillance d'un patient. La validation de l'ANI au cours de l'anesthésie générale étant considérée comme acquise, un algorithme d'administration automatisée d'un antalgique morphinique de courte durée d'action a été créé, reposant sur l'évolution au cours du temps de l'ANI et des paramètres hémodynamiques peropératoires de façon à automatiser partiellement l'entretien de l'anesthésie générale (étude ANIREMILOOP, inclusions terminées, analyse en cours). De façon à explorer plus avant le système nerveux autonome, une étude clinique exploratoire est réalisée actuellement (NoraHRV, promotion CHU Lille) chez des patients opérés sous anesthésie générale : elle consiste à enregistrer les séries RR en continu, pour analyser a posteriori les périodes où une hypotension artérielle nécessite l'introduction ou l'augmentation de l'administration intraveineuse de noradrénaline utilisée en routine clinique. L'hypothèse de travail repose sur le fait que l'administration de noradrénaline conduit très probablement à une activation du système sympathique, qui peut être mesurée par la composante basse fréquence (BF, [0,04-0,15 Hz[) de la série RR. Ces variations, si elles sont reproductibles, pourraient permettre la conception d'un système expert dédié à l'administration automatisée de noradrénaline au bloc opératoire. D'autres mesures dérivées de l'analyse de la série RR en fin d'anesthésie générale pourraient être des marqueurs de l'activation des centres nerveux sous-corticaux, et constituer un rétrocontrôle intéressant pour un système expert d'administration automatisée de propofol. Une étude ancillaire de l'étude ANI-REMI-LOOP a été réalisée, dont le manuscrit est en cours de soumission. En conclusion, mon travail de recherche s'articule autour du traitement mathématique du signal, essentiellement la série RR issue de l'électrocardiogramme, de façon à monitorer l'état du système nerveux autonome. Mes travaux ont permis de décrire un algorithme de calcul original permettant d'estimer en temps réel le tonus parasympathique chez l'être humain, et de préciser l'état de la balance anti-nociception/nociception pendant la chirurgie sous anesthésie générale. Cette étape étant désormais validée, la suite de mon travail consistera en la poursuite de l'exploration du système nerveux autonome avec d'autres indices mathématiques, en particulier dans les basses fréquences, ce qui pourrait conduire à la mise au point de systèmes experts d'administration automatisée de médicaments tels que noradrénaline et propofol.Show less >
English abstract : [en]
My principal research since 2003 has been the analysis of Heart Rate Variability (HRV) in order to assess the Autonomous Nervous System (ANS) activity, mainly in the field of anesthesia. I have conducted this research in ...
Show more >My principal research since 2003 has been the analysis of Heart Rate Variability (HRV) in order to assess the Autonomous Nervous System (ANS) activity, mainly in the field of anesthesia. I have conducted this research in collaboration with the CIC-IT 1403 Inserm and ULR 7365 GRITA at the University Hospital of Lille, France. In 2003, the aim was to develop a way to assess HRV in a way that would enable inter- and intra-patient reproducibility during surgery under general anesthesia. This research has led to the development of a patented analysis technique. Several publications and a startup represent the dissemination of these findings, which have been independently validated by several international publications under anesthetic conditions as well as without anesthesia. The patented algorithm that is at the core of my research is based on the mathematical analysis of HRV : it takes the ECG signal in order to detect beat-to-beat intervals by detecting R waves and measuring interbeat time intervals, thus creating a RR series, which is analyzed over a gliding window of 64 seconds with a 1 second step. Each window is computed independently from one another, by resampling the RR series at 8 Hz, then removing the RR average and normalizing the series by using the vectorial norm of the RR series considered as a vector. After filtering by fast wavelet (Daubechies, 2 null moments) and keeping only the high frequency [0.15-0.5 Hz] field, local minima and maxima are located in order to measure the surface between the upper and the lower envelope of the signal, which is then separated into four sub windows of 16 seconds each. The resulting measure is then divided by the maximal surface possible (64x0,2=12,8 seconds) and has been named Analgesia Nociception Index (ANI), while the vectorial norm of the RR series has been named Energy, and is expressed in seconds. The ANI and the Energy are both computed during the same analyzing process of each 64 seconds window ; they are displayed and recorded in real time by the monitors measuring ANI. It has been established that ANI represents continuously an estimation of the parasympathetic tone in human beings, and that during general anesthesia, it provides an estimation of the anti- nociception/nociception balance. The physiological value of Energy measurements is still being investigated. Considering the ANI as a valid estimate of parasympathetic activity during surgery under general anesthesia, our team has created an automated opioid administration device and conducted a monocentric prospective randomized clinical trial at the University Hospital of Lille (ANI-REMI-LOOP) in order to assess its security and performance (data analysis under way). In order to explore further the ANS, an exploratory clinical trial (NoraHRV) has now begun at the University Hospital of Lille, which aims at measuring the impact of norepinephrine (NE) administration on low frequency [0,04-0,15 Hz] measures of HRV when NE administration is started or when its flow is increased or decreased for hemodynamic maintenance during general anesthesia, which is routine practice. The working hypothesis is that the effect of NE administration on the ANS should be measurable as its pharmacodynamic effect is expected to affect sympathetic activity. Our aim would be then to devise an expert system that could deliver NE automatically during general anesthesia. I am also conducting an exploratory clinical trial in intensive care patients in order to explore whether Energy, which is similar to the total spectral content of HRV and is known to represent the "vitality" of the ANS, could be correlated with the severity of organ dysfunction. Other HRV measurements made on RR series recorded minutes before awakening of general anesthesia could be markers of sub-cortical and cortical structures activation : we have conducted an ancillary analysis of RR recordings obtained during the ANI-REMI-LOOP clinical trial. A manuscript has been submitted. This knowledge could help us devise an expert system for automatic propofol administration during general anesthesia. In conclusion, my research is mainly in the field of Heart Rate Variability analysis based on RR series computed from an electrocardiogram, in order to assess the status of the Autonomous Nervous System. My research has led to a patented algorithm which provides a continuous value of the parasympathetic activity in human beings, and an assessment of the anti-nociception/nociception balance during surgery under general anesthesia. As this algorithm has been validated by several independent teams, I intend to explore further the ANS in various settings, during general anesthesia as well as in intensive care.Show less >
Show more >My principal research since 2003 has been the analysis of Heart Rate Variability (HRV) in order to assess the Autonomous Nervous System (ANS) activity, mainly in the field of anesthesia. I have conducted this research in collaboration with the CIC-IT 1403 Inserm and ULR 7365 GRITA at the University Hospital of Lille, France. In 2003, the aim was to develop a way to assess HRV in a way that would enable inter- and intra-patient reproducibility during surgery under general anesthesia. This research has led to the development of a patented analysis technique. Several publications and a startup represent the dissemination of these findings, which have been independently validated by several international publications under anesthetic conditions as well as without anesthesia. The patented algorithm that is at the core of my research is based on the mathematical analysis of HRV : it takes the ECG signal in order to detect beat-to-beat intervals by detecting R waves and measuring interbeat time intervals, thus creating a RR series, which is analyzed over a gliding window of 64 seconds with a 1 second step. Each window is computed independently from one another, by resampling the RR series at 8 Hz, then removing the RR average and normalizing the series by using the vectorial norm of the RR series considered as a vector. After filtering by fast wavelet (Daubechies, 2 null moments) and keeping only the high frequency [0.15-0.5 Hz] field, local minima and maxima are located in order to measure the surface between the upper and the lower envelope of the signal, which is then separated into four sub windows of 16 seconds each. The resulting measure is then divided by the maximal surface possible (64x0,2=12,8 seconds) and has been named Analgesia Nociception Index (ANI), while the vectorial norm of the RR series has been named Energy, and is expressed in seconds. The ANI and the Energy are both computed during the same analyzing process of each 64 seconds window ; they are displayed and recorded in real time by the monitors measuring ANI. It has been established that ANI represents continuously an estimation of the parasympathetic tone in human beings, and that during general anesthesia, it provides an estimation of the anti- nociception/nociception balance. The physiological value of Energy measurements is still being investigated. Considering the ANI as a valid estimate of parasympathetic activity during surgery under general anesthesia, our team has created an automated opioid administration device and conducted a monocentric prospective randomized clinical trial at the University Hospital of Lille (ANI-REMI-LOOP) in order to assess its security and performance (data analysis under way). In order to explore further the ANS, an exploratory clinical trial (NoraHRV) has now begun at the University Hospital of Lille, which aims at measuring the impact of norepinephrine (NE) administration on low frequency [0,04-0,15 Hz] measures of HRV when NE administration is started or when its flow is increased or decreased for hemodynamic maintenance during general anesthesia, which is routine practice. The working hypothesis is that the effect of NE administration on the ANS should be measurable as its pharmacodynamic effect is expected to affect sympathetic activity. Our aim would be then to devise an expert system that could deliver NE automatically during general anesthesia. I am also conducting an exploratory clinical trial in intensive care patients in order to explore whether Energy, which is similar to the total spectral content of HRV and is known to represent the "vitality" of the ANS, could be correlated with the severity of organ dysfunction. Other HRV measurements made on RR series recorded minutes before awakening of general anesthesia could be markers of sub-cortical and cortical structures activation : we have conducted an ancillary analysis of RR recordings obtained during the ANI-REMI-LOOP clinical trial. A manuscript has been submitted. This knowledge could help us devise an expert system for automatic propofol administration during general anesthesia. In conclusion, my research is mainly in the field of Heart Rate Variability analysis based on RR series computed from an electrocardiogram, in order to assess the status of the Autonomous Nervous System. My research has led to a patented algorithm which provides a continuous value of the parasympathetic activity in human beings, and an assessment of the anti-nociception/nociception balance during surgery under general anesthesia. As this algorithm has been validated by several independent teams, I intend to explore further the ANS in various settings, during general anesthesia as well as in intensive care.Show less >
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2024-04-12T10:41:28Z
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