使用两个加速度计测量精确胸部压缩深度和柔软表面速率的可行性研究和光谱分析

摘要

背景．心肺复苏(CPR)反馈设备的应用越来越广泛。然而，目前基于加速度计的设备在软表面进行CPR时过高估计胸部位移，这可能导致压缩深度不足。瞄准．评估一种基于两个加速度计在模拟复苏场景下测量压缩深度和速率的新算法的性能。材料与方法．压缩提供了两个床垫上的人体模型，泡沫和弹簧，有或没有背板。一个加速度计放在胸部，另一个放在人体模型的背部。通过每2秒对应加速度的频谱分析计算胸部位移和床垫位移，并减去实际的胸骨-脊柱位移。通过胸部加速获得压缩率。结果．深度中位数未签名错误为2.1毫米（4.4％）。臭泡沫的臭虫在泡沫中为2.4毫米，弹簧床垫中1.7毫米（)．泡沫和簧载带/不带背板时的误差分别为3.1/2.0 mm和1.8/1.6 mm ()．速率中的中位数为0.9百克隆（1.0％），测试条件之间没有显着差异。结论．该系统提供有关胸部压缩深度和柔软表面速率的精确反馈。我们的解决方案补偿了床垫位移，避免了在软表面进行CPR时对压缩深度的过高估计。

1.介绍

心肺复苏质量（CPR）是增加心脏骤停生存的关键。即使对于训练有素的救援人员而言，提供具有足够速率和深度的胸部按压[1］．当心脏骤停在医院时，患者通常是躺在床上。床垫倾向于CPR期间变形和向下移动，从而降低胸部按压的效率[2］．执行胸部按压所需的作品随着救援人手行进的距离而增加，因此床垫的压缩增加了工作量，因此也增加了救援疲劳[3.］．

复苏指南建议在可能的情况下为CPR提供CPR [4，5］．将病人转移到地板上可以确保地面坚硬，但这并不总是安全而迅速的。另一种选择是使用背板，在CPR过程中，可以将背板放置在病人下方，以增加压缩力分散的区域，减少床垫的压缩量。然而，目前尚不清楚是否仅使用篮板就能提高压缩深度[6- - - - - -9］．

在CPR过程中，床垫的变形是可变的，取决于目标深度、患者体重、床垫类型和篮板的使用等因素[3.］．这使得救援人员难以评估它们是否提供具有足够深度的胸部压缩。在CPR期间使用监控和反馈设备可以帮助救援人员提高胸部压缩的质量[10，11］．但是，不考虑底层床垫的设备将高估压缩深度[12］．基于单一加速度计的设备测量胸部位移。当在床垫上提供胸部按压时，它们感觉到胸部压缩的总和（胸骨脊柱位移）加上床垫偏转[12，13］．假设胸部位移对应于胸部压缩深度，这些器件将错误地指导救援人员，可能导致胸部压缩过于浅。到目前为止，基于加速度计的CPR反馈装置不能在软表面上精确执行。

在这项研究中，我们提出了一种解决方案，以便在软表面上输送压缩深度和速率的反馈。该系统使用了两个加速度计：一个被放置在患者的胸部上，以测量胸部位移（胸脊位移加床垫偏转），而另一个被放置在患者背面以测量床垫偏转。为了估计压缩深度和从加速度的速率，我们基于所涉及的加速度信号的连续2秒段的光谱分析应用了一种算法[14］．该系统在具有不同表面，CPR提供者和CPR条件的模拟复苏场景中进行评估。

2.材料和方法

2.1。研究设计

该研究的目的是量化在软表面上进行CPR期间抑制胸部压缩深度和速率的误差。对于此评估，我们使用a收集录音sensorizedManikin提供金标准。我们的二级结果与测量误差的比较，作为若干影响因素的函数：床垫类型，篮板使用和压缩率。为研究床垫的影响，我们使用两种模型，不同的组成，泡沫和弹簧。我们还想研究提供压缩（80cpm），推荐（100cpm）和更快（120cpm）速率的压缩的影响，因为这影响了深度。

我们将学习设计为随机交叉研究。在启动数据收集之前，每个参与者都使用床垫上的Manikin练习连续的胸部按压，并在胸部加速度计上。然后，我们随机分组参与者，以及每对夫妇进行12个实验：每个床垫都有，没有底板和三种不同的压缩速率。每个实验由3分钟的课程组成，第一分钟连续胸部按压，其次是救援人员的变化，两分钟系列30次压缩实例，两者之间有5秒的暂停。在地板上设置床垫和救援人员的压缩，借助借助借助于Manikin。目标深度始终为50-60毫米，并使用节拍器引导压缩率。实验的顺序对于每对夫妻进行随机化。在连续实验之间，救援人员休息10分钟。涉及巴斯克大学的人类受试者的研究伦理委员会（Caish Upv / Ehu Bopv 32,17-2-2014）批准了实验方案（M10-2015-208-Ruiz-Ojeda）。

我们计算了考虑到以前研究中报告的方法的标准偏差的样本大小[15]并修复95％的置信水平和低于3％的误差余量。这产生了每个测试条件的3个记录（夫妻）的样本大小，但我们将其固定为四个以确保安全。八位参与者被随机从招募不同的持续研究的主要集团中选择，以加速度计测量CPR质量。他们以前在CPR培训方面没有经验。所有这些都参加了2小时的CPR基础课程，包括与楼上的人体模型一起培训。他们接受过50-60毫米的压缩深度和100cpm的压缩率（节拍器引导）培训。所有这些都签署了所提出的不同实验的知情同意，包括该研究的软表面。书面知情同意是唯一的包含标准。

2.2。设备和数据采集

我们使用了人体模型CPR躯干（复苏安妮CPR，挪度医疗AS，斯塔万格，挪威），并置于一个电阻传感器（SP1-4，CELESCO变送器产品公司，Chatsworth，CA，USA）在其胸部的内部，以测量参考胸部位移信号。We placed distributed weight plates inside the manikin increasing its weight up to 20 kg to provide a more realistic simulation of a human torso. For CPR experiments, we used two types of mattresses: foam (800 × 2000 × 90 mm, Pardo, Zaragoza, Spain) and sprung (900 × 1800 × 100 mm, Pardo, Zaragoza, Spain). Some experiments were conducted with a backboard (CPR Board, Ferno, Wilmington, OH, USA) placed between the mattress and the manikin (Figure2)．

我们使用了两个三轴加速度计（ADXL330，ADIM DEVERWER，NORWODED，MA，USA），每个都封装在金属盒中。一个加速度计被放置在Manikin的胸部的中心，另一个在其后面（图1)．在实验期间，我们使用采集卡（NI USB-6211，NITEB-6211，Nation Instruments，Austin，TX，USA）记录了胸部位移和两个加速信号，其采样率为250 Hz和16位解决方案。

对于本研究，我们根据第四章中描述的协议收集了由四十八个3分钟集中组成的数据库，该数据库组成了12个，每对夫妇十二次2.1．

2.3。用于速率和深度反馈的光谱法

为了估计从相应的记录的加速度值的胸部和背部位移，我们采用基于加速度的期间胸部按压的频谱分析[算法14］．我们设计了该算法作为离散双集成的经典方法的替代方法，以计算加速度的位移，这在文献中讨论了几个缺点[15，16］．该算法基于胸部按压短间隔期间加速度的准周期性。因此，加速度和位移都可以由第一它们的傅立叶级数分解的谐波。与此数学模型，该算法提供了通过每2秒救助者取得的平均压缩深度和速率。

figure3.示出了方法的示例。对于每一个间隔，我们应用了频谱方法将胸部加速度计算胸部位移，，并回到后加速度以获得床垫位移，．然后，实际的胸部压缩深度（胸脊位移）计算为两个值之间的差异：．胸部压缩率与胸部加速的基频相对应。

2.4。数据分析和绩效评估

每集被分为2秒连续的非重叠分析间隔。将谱法应用于每一层，计算出每一层的深度和速率值。将这些值与参考压缩深度信号(和，resp。）。我们将Error1ACC定义为差异和也就是说，使用单个胸部加速度计来估计压缩深度的误差。同样，我们将Error2ACC定义为差异和也就是说，使用两个加速度计估计压缩深度的误差。

胸部和床垫位移，并与一个和两个加速度计测量误差的分布根据里尔福斯测试正常不符合正态分布。值由位数和四分位数间距（IQR）中所述。用于两组间比较Wilcoxon秩和检验，并用于多组比较Kruskal-Wallis检验。Bonferroni校正应用于进行多重比较。

结果

为该研究选择的八名参与者的基线特征是女性62％，平均值（SD）22.5（1.4）年。表格1显示中位数(IQR)计算的胸部和床垫位移，参考胸部压缩深度，以及使用一个或两个加速度计对不同床垫/背板组合的无符号误差。弹簧表面的床垫压缩明显更高，它与两个表面的背板显着降低：从10.4 mm（9.5,11.4）到7.0 mm（6.4,7.4）37.2毫米（35.0,40.0）至24.0毫米（21.6,27.9），用于泡沫和簧床床垫。全球中位数床垫压缩为17毫米（8,32）。

当仅使用胸部加速时，压缩深度估计（ERROR1ACC）估计中误差的全球中值为18.1mm（7.2,32.8），其误差为41.1％（15.3,72.9）。具有两个加速度计，误差减少至2.1mm（0.9,3.6），其对应于4.4％（2.0,7.5）的百分比。对于不同的表面，泡沫中的27.2毫米（4.4,9.9）和32.8毫米（25.2,37.9）中的中位数误差1ACC在弹簧床垫中（)．中位数Error2ACC在泡沫中减少到2.4毫米（1.2,3.9），并在弹簧床垫中达到1.7毫米（0.8,3.2）（)．底板的使用显着影响两个表面的结果，(见表1）但压缩率没有任何显着影响。figure4显示ERROR2ACC的分布，作为不同的床垫/底板组合的函数。结果为每一个目标率和全球分别提供。

速率估计中的全局误差为0.9百分比（0.4,1.6），其百分比为1.0％（0.4,1.7）。发现不同的测试条件没有发现统计学上的显着差异。figure5显示速率误差的全局分布。在修改的Bland-Altman绘图中，虚线代表错误的中位数（0.0 cpm）和95％的协议限制（-3.3,3.4 cpm）。

4.讨论

在本研究中，我们提出了一种技术方案，以便在软表面上提供CPR时提供关于胸部压缩深度和速率的准确反馈。该系统使用两个加速度计，一个放置在胸部的胸部，另一个放在患者的背面。我们的算法精确地估计压缩深度和速度通过胸背分析，证明CPR对软表面的反馈可能是可行的。

具有两个加速度计的方法的全球中值误差深度为2.1毫米（4.4％），速率估计为0.9cmm（1％）。当CPR在地板上提供CPR时，这种性能与相同方法报告的性能相当，错误低于2 mm和1.5 cpm [14］．预期准确估计压缩率，因为它被直接计算为胸部加速的基本频率。相比之下，在这种情况下，深度估计通常非常具有挑战性。然而，我们在不同的测试条件下的方法的准确性证明了其稳定性（在所有情况下，中位误差低于3.2）。

我们的结果证实了在软表面上使用时的基于单加速度计的CPR器件的压缩深度高估。全球中位胸部位移，即估计具有单个加速度计的压缩深度为62毫米，而实际压缩深度为47毫米（表1)．这导致41％的不可接受的位数误差。其他研究得出了类似的结果：Beesems和科斯特评估商业基于加速度计的CPR设备的性能[17[分别报告测量深度为54毫米（泡沫）和56毫米（空气床垫），分别为42 mm和35 mm。

使用一个加速度计，结果取决于床垫的类型。用Manikin在弹簧床垫上提供压缩比泡沫更困难。簧床床垫呈现较少的刚度，因此床垫压缩远高于泡沫。此外，参与者难以通过簧床床垫产生所需的下行胸部位移（垂直于胸部）。在中观察到加速度-axis和- 胸部传感器的轴线没有垂直运动的贡献。这可以解释胸部压缩深度的高度高度高度高度高度高度高估，即使有底板，也可以用单个加速度计（中位数error1acc 32.8 mm）。然而，两个加速度计，床垫位移在两个表面中非常精确地补偿。错误（Error2ACC）在泡沫中大幅下降至2.4毫米，浇注1.7毫米。床垫下沉和横向运动在两个传感器之间得到很好的补偿，因此精度增加。

Aase和Myklebust建议于2002年[16在移动环境中使用两个加速计来估计胸部压缩深度。一个加速度计测量胸部加速度，另一个测量地板加速度。在该研究中，在应用该算法计算胸部压缩深度之前，先将两个记录的加速度值减去。哦，等。[18]施加整合和消解趋势以胸背部加速度分别计算胸部和床垫位移波形。在这两种方法中，困难在于，当两个振荡信号（加速度或位移）被加或减，在信号中的同步误差会引入的相位误差，并可能显著改变所得信号的波形。两个信号之间的小的不同步会导致在按压深度的估计不可接受的错误。对于严格的同步，这些方法将需要两个加速度计可能的实际执行之间复杂的有线连接。

相比之下，我们的算法处理每个加速度的独立连续间隔。单独计算胸部和床垫位移值，然后每2秒减去一次。这种方法更简单，消除了两个传感器之间的细微同步的需要。即使分析时间间隔没有完全对齐，也是计算距离的减法中的错误也很小。这可以允许两个加速度计之间的无线通信。

这项研究提出了一些局限性。首先，我们使用了一个单一的复苏Manikin。尽管我们增加了它的重量，以提供人体躯干的更真实的模拟，来自人胸部人体模型的刚度是不同的，并且还存在于人的胸部的形态较大变化。但是，我们的模拟实验设置提供了一个框架，用于在各种测试条件下测试方法的准确性。其次，如果专家提供CPR，则该方法的准确性可能会有所不同，特别是如果它们熟悉在医院内的压缩。具有更稳定的加速度模式的良好的CPR技术可以提高算法的准确性。因此，我们的提案的临床适用性将需要与CPR专家，更多表面和不同患者进行前瞻性验证研究。

结论

在本研究中描述的系统提供了准确的胸部按压深度和速率的反馈，在两种类型的床垫，泡沫床垫和弹簧床垫，使用两个加速度计和加速度的频谱分析。与单加速度计相比，压缩深度估计的误差显著降低。我们的解决方案补偿了床垫位移，避免了在软表面进行CPR时对压缩深度的过高估计。因此，在这些情况下胸部按压的质量可以提高，以坚持复苏指南的建议。

竞争利益

作者声明本论文的发表不存在利益冲突。

致谢

This work received financial support from the Spanish Government through Project TEC2012-31144, from the Basque Government through Grant BFI-2011-166, and through the Vice Chancellor’s Office for Research of the University of the Basque Country, UPV/EHU, through the grant “Contratación de Doctores Recientes Hasta su Integración en Programas de Formación Postdoctoral.” This manuscript derives from the thesis work “Feedback Systems for the Quality of Chest Compressions during Cardiopulmonary Resuscitation,” by coauthor Digna M. González-Otero, under the supervision of coauthors Jesus Ruiz and Sofía Ruiz de Gauna.

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