Nemo Healthcare

safe births, healthy children

Wetenschap

Adequate foetale bewaking is onmisbaar voor optimale begeleiding ten behoeve van zowel de aanstaande moeder als haar foetus tijdens de zwangerschap en de bevalling.

Idealiter dient de technologie die gebruikt wordt voor foetale bewaking betrouwbaar en veilig te zijn en geen ongemak op te leveren voor moeder en kind. Helaas zijn er maar weinig technologieën voor foetale bewaking die aan al deze vereisten voldoen.

Conventionele bewakingstechnologie


In vrijwel alle ziekenhuizen in ontwikkelde landen is foetale bewaking gebaseerd op het cardiotocogram (CTG), een gelijktijdige registratie van het foetale hartritme en de activiteit van de baarmoeder. De conventionele CTG-technologieën kunnen worden ingedeeld in twee categorieën: invasief en non-invasief.

De invasieve technologieën bestaan uit een foetale schedelelektrode en een intra-uteriene drukkatheter, terwijl dopplerechografie en tocodynamometrie non-invasieve technologieën zijn.

De invasieve technieken verschaffen betrouwbare informatie over het foetale hartritme en/of de baarmoederactiviteit, maar hun invasieve karakter vormt een belemmering voor het gebruik ervan. Ze vormen een risico en kunnen alleen worden toegepast nadat de vliezen zijn gebroken en bij voldoende ontsluiting. De non-invasieve technologieën zijn veilig en kunnen ook eerder tijdens de zwangerschap worden toegepast.

Verandering van houding van de zwangere vrouw, beweging van de foetus en spieractiviteit belemmeren echter het verkrijgen van signalen van goede kwaliteit. Bovendien is de prestatie van deze technologieën minder goed bij patiënten met een hoge Body Mass Index [1,2].

Zelfs wanneer de CTG op een veilige en betrouwbare wijze wordt verkregen, is de interpretatie van het CTG door zorgverleners lastig, verschillen tussen de individuele beoordelaars groot en inconsistent [3] en de positieve voorspellende waarde voor een slechte uitkomst voor de foetus laag [4].

Met andere woorden, in veel situaties wil een suboptimaal CTG niet zeggen dat er sprake is van een gecompromitteerde foetus. In het geval van een twijfelachtige diagnose moeten verloskundigen zich baseren op aanvullende methodes, zoals bloedafname bij de foetus of de analyse van veranderingen in het ST-segment in het foetale ECG. Dit zijn beide invasieve methodes die gepaard gaan met kans op complicaties.

Niet-invasieve elektrofysiologie


Een alternatieve manier om informatie te verkrijgen over zowel de foetus als de uterus is non-invasieve elektrofysiologie. Het foetale hart en de uterus bestaan beide voornamelijk uit spierweefsel. Spieren trekken zich samen onder invloed van een elektrische prikkel (actiepotentiaal) die zich over de spier verspreidt. Deze zich verspreidende elektrische prikkel kan worden gemeten met oppervlakte-elektroden op de huid.

Door elektroden aan te brengen op de zwangere buik, kunnen de elektrische activiteit van het foetale hart en de uterusspier worden gemeten. Helaas meten deze elektroden ook de elektrische velden van andere bronnen, zoals het maternale hart, de buikspieren (met name bij actief persen in het tweede stadium van de bevalling), en zelfs het alomtegenwoordige elektriciteitsnet.

De onderstaande afbeelding laat een typische non-invasieve elektrofysiologische registratie zien bij een zwangere vrouw. Het belangrijkste probleem bij non-invasieve elektrofysiologie voor foetale bewaking is het scheiden van signalen afkomstig van het foetale hart en de uterusspier van alle andere interfererende elektrische bronnen. Bij dit proces wordt elektrofysiologische informatie afkomstig van de uterus elektrohysterografie genoemd en wordt foetale elektrocardiografie gebruikt om de elektrofysiologie van de spier van het foetale hart te beschrijven.

 

Elektrohysterographie


Elektrohysterografie (EHG) is een veelbelovende non-invasieve techniek die elektrische activiteit van de baarmoeder meet via contactelektroden op de buik van de moeder [5], wat een goede correlatie heeft met meten van intra-uteriene druk. Om het EHG-signaal zo om te zetten dat het lijkt op de intra-uteriene drukcurves, zijn signaalverwerkingsmethoden noodzakelijk. 

In de meeste onderzoeken kunnen deze signaalverwerkingsmethoden uitsluitend offline worden toegepast (d.w.z. gegevens worden eerst bij een patiënte verzameld en naderhand verwerkt om een CTG te verkrijgen) of met een aanzienlijke vertraging tussen input en output. Bij CTG-interpretatie wordt foetaal hartritme beoordeeld in relatie met uterusactiviteit, wat betekent dat het EHG realtime moet worden verwerkt, zonder aanzienlijke vertraging.

Nemo Healthcare heeft baanbrekende signaalverwerkingsmethoden ontwikkeld om EHG-signalen in realtime te verwerken en wel zo dat ze kunnen worden gebruikt voor CTG-interpretatie. Deze methoden werden in een eerder stadium geïmplementeerd in PUREtrace, een product dat niet langer in de handel is, en worden momenteel met verdere functionaliteitsverbeteringen geïmplementeerd in het Nemo Fetal Monitoring System.

Bovendien is de prestatie van deze methoden uitgebreid vergeleken met die van uitwendige tocodynamometrie, met name in relatie met de maternale BMI. Uit deze beoordelingen blijkt dat bij vergelijking met intra-uteriene druk als de gouden standaard, de Nemo Healthcare-methode een sensitiviteit had van 89,5% (ten opzichte van 65,3% bij tocodynamometrie) in een groep van 48 vrouwen tijdens de bevalling [1].

Hier wordt sensitiviteit gedefinieerd als het aantal positieve contracties waargenomen met een gelijktijdig gebruikte intra-uteriene drukkatheter. Contracties werden als werkelijk positief aangemerkt wanneer de piek binnen 30 seconden van de piek in het intra-uteriene druksignaal viel.

Bij de op EHG gebaseerde methode werd de sensitiviteit niet beïnvloed door BMI: bij de 33 niet-obese vrouwen (d.w.z. BMI < 30 kg/m2 vóór de zwangerschap) was de sensitiviteit 90,0% en bij de 15 obese vrouwen (BMI ≥ 30 kg/m2) was deze 88,4%. Voor uitwendige tocodynamometrie waren deze sensitiviteit respectievelijk 73,0% en 45,8%, met een aanzienlijk slechtere prestatie bij een hoge BMI [1]. Ook in andere onderzoeken bleek dat de EHG beter is dan de tocodynamometer [9-12].

Onderstaande afbeelding laat een voorbeeldregistratie zien van het beoordelingsonderzoek. Van boven naar beneden geven de grafieken weer: foetaal hartritme, intra-uteriene druk, EHG, tocodynamometrie. Op deze afbeelding zijn de uteruscontracties met EHG duidelijker zichtbaar dan die met tocodynamometrie. Opgemerkt moet worden dat deze grafieken worden weergegeven met 2 cm per minuut.

 

Foetale elektrocardiografie


In het algemeen wordt foetaal hartritme non-invasief gemeten met dopplerechografie. In het geval van een lage signaalkwaliteit tijdens de bevalling, stappen verloskundigen en gynaecologen dikwijls over op de invasieve foetale schedelelektrode, waarmee een signaal van goede kwaliteit wordt verkregen op basis van het foetale elektrocardiogram (fECG).

Een non-invasief alternatief is meting van de fECG met op de buik van de moeder aangebrachte elektroden [13]. Dit fECG is het elektrofysiologische signaal dat bij elke hartcontractie door het foetale hart wordt geproduceerd. Met deze methode kunnen betrouwbare metingen van foetaal hartritme worden gedaan; bovendien is deze methode ook antepartum te gebruiken.

De geringe invasiviteit van het abdominaal gemeten fECG heeft als nadeel een lagere signaal-ruisverhouding (SNR) [14]. Zoals hierboven aangegeven wordt het abdominaal gemeten fECG vervuild door elektrische interferentie als het maternale ECG (MECG), spieractiviteit, netspanningsinterferentie en metingsruis. Bovendien wordt de huid van de foetus in de periode tussen 28 en 32 weken zwangerschapsduur bedekt door een isolerende laag (de vernix caseosa) die de amplitude vermindert en de vorm van de abdominaal gemeten fECG beïnvloedt [15].

De afgelopen jaren zijn abdominaal gemeten fECG-registraties uitgebreid onderzocht. Hierbij richtten de meeste onderzoeken zich op onderdrukking van het MECG, de dominante verstoring [13, 16-21]. Er zijn allerlei algoritmen gepresenteerd voor onderdrukking van het MECG, zoals aftrek van de maternale template [13, 16, 17], adaptief filteren [18, 19], blinde bronscheiding (BSS) [20-22], of een combinatie van verschillende algoritmen [23-25]. Voor een uitgebreid overzicht verwijzen we u naar [14] of [26].

Om het foetale hartritme te bepalen, moeten de foetale QRS-complexen worden gedetecteerd. Deze QRS-complexen geven de elektrische activiteit weer van de hartspieren die een rol spelen bij de samentrekking van de ventrikels. Zelfs na MECG-onderdrukking, is de SNR van het abdominaal gemeten fECG in het algemeen echter nog steeds te laag voor een betrouwbare foetale QRS-detectie. Naast de lage SNR zijn ook de positie en oriëntatie van de foetus in de buik vooraf onbekend en kunnen deze veranderen tijdens een registratie. Daarom wordt het abdominaal gemeten fECG doorgaans gemaakt met behulp van een aantal elektroden verspreid over de buik [27]. De SNR en de golfvorm van het fECG in elk kanaal zijn afhankelijk van de positie en oriëntatie van de foetus. Hierdoor kunnen bewegingen van de foetus ten opzichte van de elektroden op de buik variaties veroorzaken in de SNR en de fECG-golfvorm van een bepaald kanaal [28]. Kortom, de lage SNR en de non-stationaire aard van het abdominaal gemeten fECG kunnen de detectie van foetale QRS lastig maken.

Bij Nemo Healthcare hebben we gepatenteerde methoden ontwikkeld om MECG en andere verstoringen te onderdrukken en foetale QRS-complexen te detecteren om een betrouwbaar foetaal hartritme te verkrijgen, zelfs in niet-stationaire omstandigheden met een lage SNR. Deze methoden zijn beoordeeld in een wetenschappelijk onderzoek in diverse ziekenhuizen waarbij in een groep van 110 patiënten tegelijkertijd een schedelelektrode bij de foetus en het Nemo Fetal Monitoring System werden gebruikt. Dit onderzoek (publicatie verwacht in 2019) liet zien dat met de methoden van Nemo Healthcare een betrouwbaarheid van 86,8% werd bereikt, met het foetale hartritme van de foetale schedelelektrode als referentie en een nauwkeurigheid van -1,46 hartslagen per minuut (BPM). Betrouwbaarheid is hier de verhouding van foetale hartslagen die werden geïdentificeerd binnen een marge van 10 slagen rondom het foetale hartritme dat werd gemeten met de foetale schedelelektrode. Uit de literatuur is bekend dat de prestatie van dopplerechografie veel minder is, met een betrouwbaarheid van 62%–73%, waarbij betrouwbaarheid wordt gedefinieerd als het relatieve aantal hartslagen dat valt binnen een marge van 10% van het foetale hartritme gemeten met de foetale schedelelektrode (wat doorgaans neerkomt op een marge van ongeveer 14 BPM) [29, 30].

De afbeelding hieronder toont een gelijktijdige registratie van foetaal hartritme met het Nemo Fetal Monitoring System en met een foetale schedelelektrode. De blauwe lijn staat voor het hartritme gemeten met de foetale schedelelektrode en de rode lijn voor het hartritme gemeten met het Nemo Fetal Monitoring System.

 

 

Doordat de gebruikte signaalverwerkingsmethoden om het MECG te onderdrukken ook de maternale hartslag vaststellen, kan het Nemo Fetal Monitoring System bovendien niet alleen de maternale hartslag weergeven, maar kan het systeem ook problemen door verwarring van maternaal en foetaal hartritme voorkomen, die zich kunnen voordoen wanneer het foetale hartritme wordt gemeten met bewakingstechnologie op basis van dopplerechografie [31].

Verdere mogelijkheden van elektrofysiologie

Zoals eerder opgemerkt, is een correcte interpretatie van de gezondheidstoestand van de foetus zonder complementaire diagnostische maatregelen als foetale bloedafname niet altijd mogelijk, zelfs niet in geval van een betrouwbaar CTG.

De met het Nemo Fetal Monitoring System uitgevoerde elektrofysiologische metingen bieden ruime mogelijkheden om andere complementaire diagnostische metingen te ontwikkelen:

  • In de elektrodepleister van het Nemo Fetal Monitoring System zijn meerdere elektroden verwerkt. In theorie maken deze elektroden meting van de geleidingssnelheid in het EHG mogelijk, waarvan is gemeld dat deze gerelateerd is aan de tijd tot de bevalling. Dit zou mogelijkheden kunnen bieden om onderscheid te kunnen maken tussen Braxton-Hicks-contracties en uterusactiviteit die daadwerkelijk leidt tot ontsluiting, hetgeen een verbetering zou opleveren bij het inschatten van het risico op een premature partus.

 

  • Het Nemo Fetal Monitoring System levert betrouwbaardere informatie over foetaal hartritme dan dopplerechografie. Veel lopend wetenschappelijk onderzoek concentreert zich op de kwantitatieve analyse van variabiliteit van foetaal hartritme om foetale hypoxie [32-34] of intra-uteriene groeibeperking te voorspellen [35].

 

  • Omdat het foetale hartritme dat wordt gemeten met het Nemo Fetal Monitoring System is gebaseerd op het fECG, zou ook de fECG-golfvorm kunnen worden verkregen en geanalyseerd. Bekend is dat het foetale ST-segment verandert onder invloed van zuurstoftekort [36]. Een non-invasieve analyse van het foetale ST-segment of een ander fECG-interval of -segment zou dus mogelijk kunnen zijn.

 

  • Daarnaast kan het meerkanaals-fECG dat met het Nemo Fetal Monitoring System kan worden verkregen, worden gebruikt om te screenen op congenitale hartaandoeningen. In de afbeelding hieronder wordt een voorbeeld getoond van fECG-golfpatronen verkregen met het Nemo Fetal Monitoring System in een ontwikkelingssetting. Hier is ieder fECG geregistreerd met een andere elektrode, wat het verschillende patroon verklaart. Deze fECG’s zijn geregistreerd op twee plaatsen op de buik van de moeder voor dezelfde foetus op hetzelfde tijdstip.

Referenties

 

1.

Vlemminx MWC, Thijssen KMJ, Bajlekov GI, Dieleman JP, Van Der Hout-Van Der Jagt MB, Oei SG. Electrohysterography for uterine monitoring during term labour compared to external tocodynamometry and intra-uterine pressure catheter. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol. August 2017;215:197–205.
 

2.

Cohen WR, Hayes-Gill B. Influence of maternal body mass index on accuracy and reliability of external fetal monitoring techniques. Acta Obstet Gynecol Scand. June 2014;93(6):590–5.
 

3.

Schiermeier S, Westhof G, Leven A, Hatzmann H, Reinhard J. Intra- interobserver variability of intrapartum cardiotocography: A multicenter study comparing the FIGO classification with computer analysis software. Gynecol Obstet Invest. 2011;72(3):169–73.
 

4.

Alfirevic Z, Devane D, Gyte GM, Cuthbert A. Continuous cardiotocography (CTG) as a form of electronic fetal monitoring (EFM) for fetal assessment during labour. Cochrane Pregnancy and Childbirth Group, ed. Cochrane Database Syst Rev [Internet]. 3 February 2017 [cited 24 October 2018]; Available: http://doi.wiley.com/10.1002/14651858.CD006066.pub3
 

5.

Euliano TY, Nguyen MT, Marossero D, Edwards RK. Monitoring contractions in obese parturients: Electrohysterography compared with traditional monitoring. Obstet Gynecol. May 2007;109(5):1136–40.
 

6.

Horoba K, Jezewski J, Wrobel J, Graczyk S. Algorithm for detection of uterine contractions from electrohysterogram. In: 2001 Conference Proceedings of the 23rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society [Internet]. Istanbul, Turkey: IEEE; 2001 [cited 24 October 2018]. p. 2161–4. Available: http://ieeexplore.ieee.org/document/1017198/
 

7.

Rabotti C, Mischi M, van Laar JOEH, Oei GS, Bergmans JWM. Estimation of internal uterine pressure by joint amplitude and frequency analysis of electrohysterographic signals. Physiol Meas. July 2008;29(7):829–41.
 

8.

Leman H, Marque C, Gondry J. Use of the electrohysterogram signal for characterization of contractions during pregnancy. IEEE Trans Biomed Eng. October 1999;46(10):1222–9.
 

9.

Euliano TY, Nguyen MT, Darmanjian S, McGorray SP, Euliano N, Onkala A, et al. Monitoring uterine activity during labor: A comparison of 3 methods. Am J Obstet Gynecol. January 2013;208(1):66.e1-6.
 

10.

Hayes-Gill B, Hassan S, Mirza FG, Ommani S, Himsworth J, Solomon M, et al. Accuracy and reliability of uterine contraction identification using abdominal surface electrodes. Clin Med Insights Womens Health. January 2012;5:CMWH.S10444.
 

11.

Hadar E, Biron-Shental T, Gavish O, Raban O, Yogev Y. A comparison between electrical uterine monitor, tocodynamometer and intra uterine pressure catheter for uterine activity in labor. J Matern-Fetal Neonatal Med Off J Eur Assoc Perinat Med Fed Asia Ocean Perinat Soc Int Soc Perinat Obstet. August 2015;28(12):1367–74.
 

12.

Euliano TY, Nguyen MT, Darmanjian S, Busowski JD, Euliano N, Gregg AR. Monitoring uterine activity during labor: Clinician interpretation of electrohysterography versus intrauterine pressure catheter and tocodynamometry. Am J Perinatol. 2016;33(9):831–8. 
 

13.

Cerutti S, Baselli G, Civardi S, Ferrazzi E, Marconi AM, Pagani M, et al. Variability analysis of fetal heart rate signals as obtained from abdominal electrocardiographic recordings. J Perinat Med. 1986;14(6):445–52. 
 

14.

Sameni R, Clifford GD. A review of fetal ECG signal processing; issues and promising directions. Open Pacing Electrophysiol Ther J. 1 January 2010;3:4–20. 
 

15.

Oostendorp TF, van Oosterom A, Jongsma HW. The effect of changes in the conductive medium on the fetal ECG throughout gestation. Clin Phys Physiol Meas Off J Hosp Phys Assoc Dtsch Ges Med Phys Eur Fed Organ Med Phys. 1989;10 Suppl B:11–20. 
 

16.

Ungureanu M, Bergmans JWM, Oei SG, Strungaru R. Fetal ECG extraction during labor using an adaptive maternal beat subtraction technique. Biomed Tech (Berl). February 2007;52(1):56–60. 
 

17.

Vullings R, Peters CHL, Sluijter RJ, Mischi M, Oei SG, Bergmans JWM. Dynamic segmentation and linear prediction for maternal ECG removal in antenatal abdominal recordings. Physiol Meas. 1 March 2009;30(3):291–307. 
 

18.

Widrow B, Glover JR, McCool JM, Kaunitz J, Williams CS, Hearn RH, et al. Adaptive noise cancelling: Principles and applications. Proc IEEE. 1975;63(12):1692–716. 
 

19.

Sameni R. (2008). Extraction of Fetal Cardiac Signals From An Array of Maternal Abdominal Recordings. Ph.D. thesis, Sharif University of Technology – Institut National Polytechnique de Grenoble.
 

20.

Kanjilal PP, Palit S, Saha G. Fetal ECG extraction from single-channel maternal ECG using singular value decomposition. IEEE Trans Biomed Eng. January 1997;44(1):51–9.
 

21.

De Lathauwer L, De Moor B, Vandewalle J. Fetal electrocardiogram extraction by blind source subspace separation. IEEE Trans Biomed Eng. May 2000;47(5):567–72. 
 

22.

Andreotti F, Riedl M, Himmelsbach T, Wedekind D, Wessel N, Stepan H, et al. Robust fetal ECG extraction and detection from abdominal leads. Physiol Meas. August 2014;35(8):1551–67.
 

23.

Varanini M, Tartarisco G, Billeci L, Macerata A, Pioggia G, Balocchi R. An efficient unsupervised fetal QRS complex detection from abdominal maternal ECG. Physiol Meas. August 2014;35(8):1607–19. 
 

24.

Behar J, Oster J, Clifford GD. Combining and benchmarking methods of foetal ECG extraction without maternal or scalp electrode data. Physiol Meas. August 2014;35(8):1569–89. 
 

25.

Lipponen JA, Tarvainen MP. Principal component model for maternal ECG extraction in fetal QRS detection. Physiol Meas. August 2014;35(8):1637–48. 
 

26.

Behar J, Oster J, Clifford GD. Combining and benchmarking methods of foetal ECG extraction without maternal or scalp electrode data. Physiol Meas. August 2014;35(8):1569–89. 
 

27.

Rooijakkers MJ, Song S, Rabotti C, Oei SG, Bergmans JWM, Cantatore E, et al. Influence of electrode placement on signal quality for ambulatory pregnancy monitoring. Comput Math Methods Med. 2014;2014:960980.
 

28.

Vullings R, Mischi M, Oei SG, Bergmans JWM. Novel Bayesian vectorcardiographic loop alignment for improved monitoring of ECG and fetal movement. IEEE Trans Biomed Eng. June 2013;60(6):1580–8. 
 

29.

Euliano TY, Darmanjian S, Nguyen MT, Busowski JD, Euliano N, Gregg AR. Monitoring fetal heart rate during labor: A comparison of three methods. J Pregnancy. 2017;2017:1–5. 
 

30.

Cohen WR, Ommani S, Hassan S, Mirza FG, Solomon M, Brown R, et al. Accuracy and reliability of fetal heart rate monitoring using maternal abdominal surface electrodes: Maternal surface electrode fetal monitoring. Acta Obstet Gynecol Scand. November 2012;91(11):1306–13. 
 

31.

Neilson DR, Freeman RK, Mangan S. Signal ambiguity resulting in unexpected outcome with external fetal heart rate monitoring. Am J Obstet Gynecol. June 2008;198(6):717–24. 
 

32.

Georgieva A, Redman CWG, Papageorghiou AT. Computerized data-driven interpretation of the intrapartum cardiotocogram: a cohort study. Acta Obstet Gynecol Scand. July 2017;96(7):883–91. 
 

33.

Doret M, Spilka J, Chudáček V, Gonçalves P, Abry P. Fractal analysis and Hurst parameter for intrapartum fetal heart rate variability analysis: A versatile alternative to frequency bands and LF/HF ratio. Schmitt FG, ed. PLOS ONE. 31 August 2015;10(8):e0136661. 
 

34.

Warmerdam GJJ, Vullings R, Van Laar JOEH, Van der Hout-Van der Jagt MB, Bergmans JWM, Schmitt L, et al. Detection rate of fetal distress using contraction-dependent fetal heart rate variability analysis. Physiol Meas. 28 February 2018;39(2):025008.
 

35.

Signorini MG, Fanelli A, Magenes G. Monitoring fetal heart rate during pregnancy: Contributions from advanced signal processing and wearable technology. Comput Math Methods Med. 2014;2014:707581.
 

36.

Greene KR, Dawes GS, Lilja H, Rosén K-G. Changes in the ST waveform of the fetal lamb electrocardiogram with hypoxemia. Am J Obstet Gynecol. December 1982;144(8):950–8.