Cardiopulmonary exercise testing data processing and storage tools

ABSTRACT Conducting a clinical study is a complex and challenging task, so using technology to facilitate the process is necessary for the medical and scientific community. Data digitization is needed to store and process it. Digitization speeds up data visualization techniques so scientists can analyze it most effectively depending on their goals. In this project, we developed two digital tools related to the cardiopulmonary exercise test (CPET) data, one for digitizing PDF reports and the other for generating databases. The latter was a web-based database visualization dashboard. Users can select parameters of interest and check for differences among subgroups. Basic statistical tests are performed for each variable under analysis, and its results are presented in numerical and graphical formats. The initial statistical tests and the derived recommendation will guide the research team in deeper statistical analysis and robust analysis supporting more decisive conclusions. We ended up with the first version for both tools and validated it using patients' CPET data from the Dante Pazzanese Institute of Cardiology. We conducted a pilot study to verify if the tools served their purpose and observed that both programs worked as planned. The tools can be further tailored to be clinically or research-oriented. On the analysis of CPET's results, the conclusions for our example study were in line with what is presented in the bibliography for cardiorespiratory physiology.

Ferramentas para otimização de digitalização, armazenamento e visualização de dados do teste cardiopulmonar de exercício / Tools for optimizing the digitization, storage and visualization of cardiopulmonary exercise test data

INTRODUÇÃO: O teste cardiopulmonar de exercício (TCPE) é o padrão ouro para função cardiorrespiratória de pacientes. Por conta disso, os dados obtidos por meio deste são extremamente relevantes em pesquisas clínicas. No entanto, há situações em que, por conta de limitações dos equipamentos, a obtenção e armazenamento dos resultados destes exames se torna um processo complicado e dispendioso. OBJETIVO: Desenvolver ferramentas capazes de: 1) Digitalizar os dados nos formatos disponibilizados pelos equipamentos e montar um banco de dados; 2) Permitam uma análise, visualização e comparação otimizadas desses dados. MÉTODOS: Inicialmente, os laudos obtidos diretamente do equipamento são lidos por um programa, os valores dos parâmetros são armazenados durante os tempos mais relevantes do teste (limiares aeróbico e anaeróbico, VO2 máximo etc.) em um arquivo que servirá como banco de dados relacional. Esta base de dados é então utilizada para montar um Dashboard onde se pode selecionar a variável e o intervalo de tempo que se deseja comparar entre os grupos. Nele são mostrados histogramas e gráficos violinos para se comparar visualmente os grupos (figuras 1 e 2) e estatísticas dos dados coletados junto a: 1) Resultado de um teste de normalidade para o parâmetro escolhido; 2) Resultado (p-valor) de um teste de hipótese (paramétrico caso a distribuição seja considerada normal, ou não paramétrico caso contrário); 3) Os tamanhos mínimos que as amostras devem possuir para que os resultados dos testes possam ser considerados estatisticamente significativos. Por fim, é possível analisar, em uma segunda página desta ferramenta os valores individuais de cada paciente, sendo possível filtrar e visualizar apenas os valores dentro de um intervalo desejado. (Figura 4) RESULTADOS: As ferramentas desenvolvidas foram utilizadas na base de dados dos pacientes do Ambulatório de Medicina Cardiovascular Personalizada com os resultados de 102 exames. O Dashboard foi utilizado para realizar um estudo comparativo entre os pacientes homens e mulheres do ambulatório com resultados coerentes com a literatura. CONCLUSÕES: Com estas ferramentas foi possível, rapidamente, digitalizar e armazenar os dados montando um arquivo com as informações de todos pacientes. Ademais, também permitiu realizar um estudo exemplo comparando todos pacientes gerando imagens que auxiliam a visualizar os resultados e os respectivos p-valores para cada comparação.

Ferramenta para processamento e armazenamento de curvas de strain para estudo da mecânica miocárdica / Tool for processing and storing strain curves for studying myocardial mechanics

INTRODUÇÃO: As curvas de deformação cardíacas derivadas de Speckle Tracking, permitem avaliação detalhada de diversos aspectos da mecânica miocárdica, entretanto o estudo de novos parâmetros é limitado por restrições impostas pelos softwares proprietários dos diferentes fabricantes. OBJETIVO: Desenvolver um programa com interface gráfica que permita visualizar e processar as curvas de Strain e Strain Rate facilitando o desenvolvimento de pesquisas. MÉTODOS: Inicia-se com a exportação das curvas de Strain do programa do fabricante. Elas são a entrada do software que as converte em variáveis do Matlab. Pode-se então, selecionar o exame de interesse, ou seja, paciente e janela de aquisição. As curvas de Strain e Strain Rate são exibidas e é possível selecionar os segmentos de interesse e, caso exista, outros exames do mesmo paciente com a mesma janela de aquisição. As curvas de deformação são exibidas sincronizadas com o Eletrocardiograma possibilitando ter em uma única tela o sinal elétrico e o sinal de deformação. Além disso, também é possível anotar o tempo de abertura e fechamento das válvulas com relação ao pico do QRS, que é encontrado automaticamente e pode ser editado caso necessário. As demais abas do programa apresentam as seguintes funcionalidades: em "Curvas Separadas" é possível visualizar as porções das curvas correspondentes à fase do ciclo cardíaco desejada, na aba "Plot Simul" é possível visualizar, simultaneamente, uma janela do ventrículo esquerdo e uma de átrio esquerdo sincronizados pelos respectivos ECGs, e na aba "Doppler" é possível verificar a imagem de um doppler e utilizá-lo para demarcar os tempos de válvula. RESULTADOS: O software funcional foi implementado em um ambulatório, sendo responsável por converter e processar curvas de mais de 2000 arquivos exportados, segmentando-os nas fases específicas do ciclo cardíaco (relaxamento e contração isovolumétricos, períodos de ejeção, enchimento rápido e enchimento lento) de exames utilizados para desenvolvimento de uma linha de pesquisa. CONCLUSÕES: O software livre desenvolvido no IDPC permite explorar as curvas de deformação cardíaca de maneira personalizada sendo adequado ao estudo do ecocardiograma em diversas situações.