Cardiovascular Signal Processing Oriented to Long-Term Monitoring
Esta tesis trata sobre el análisis no invasivo de señales cardíacas, respiratorias y de fotopletismografía (PPG) para evaluar la actividad del sistema nervioso autónomo (SNA) en contextos clínicos y no clínicos. El trabajo está estructurado metódicamente en cinco partes principales, cada una enfocad...
| Autores: | , , |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Zaragoza |
| Repositorio: | Zaguán. Repositorio Digital de la Universidad de Zaragoza |
| OAI Identifier: | oai:zaguan.unizar.es:135610 |
| Acceso en línea: | http://zaguan.unizar.es/record/135610 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | tratamiento de señales tecnología medica |
| Sumario: | Esta tesis trata sobre el análisis no invasivo de señales cardíacas, respiratorias y de fotopletismografía (PPG) para evaluar la actividad del sistema nervioso autónomo (SNA) en contextos clínicos y no clínicos. El trabajo está estructurado metódicamente en cinco partes principales, cada una enfocada en diferentes aspectos de la evaluación del estado cardiovascular, con la particularidad de análisis en configuraciones de monitorización a largo plazo.<br />La tesis combina una extensa investigación fisiológica con metodologías innovadoras y aplicaciones prácticas, utilizando técnicas de procesamiento de señales para una evaluación integral de la salud cardiovascular.<br />La Parte I (Capítulos 1, 2 y 3) establece el contexto fundamental de la tesis, abarcando aspectos fisiológicos y metodológicos necesarios para las investigaciones subsiguientes. El Capítulo 1 profundiza en la fisiología y funcionamiento del SNA, los sistemas cardiaco, cardiovascular y respiratorio, proporcionando una visión detallada de las bioseñales bajo estudio y ofreciendo perspectivas sobre la patofisiología, diagnóstico y tratamiento de diversas condiciones de salud. El Capítulo 2 describe los trastornos específicos y aplicaciones objetivo de la tesis, incluyendo la preparación para el destete de la ventilación mecánica (o también llamada entubación), en unidades de cuidados intensivos (UCI); la apnea obstructiva del sueño en poblaciones pediátricas; y los biomarcadores potenciales que pueden extraerse de los sensores PPG para ser incluidos en dispositivos portátiles. El Capítulo 3 introduce las metodologías desarrolladas, detallando el análisis de la Variabilidad de la Frecuencia Cardíaca (HRV) y las señales respiratorias, y presenta enfoques para el acoplamiento cardiopulmonar (CPC) y el análisis de HRV guiado por la respiración, junto con metodologías para obtener biomarcadores de dispositivos PPG.<br />La Parte II (Capítulos 4, 5 y 6) se centra en el proceso de destete de pacientes de la ventilación mecánica en UCI. El Capítulo 5 investiga la Sensibilidad del Barorreflejo (BRS) y la HRV para predecir resultados exitosos de destete, monitorizando estos durante la ´ultima hora antes de la prueba de respiración espontánea (SBT). Un hallazgo novedoso es que la BRS, especialmente medida a través del Promedio de Señal Rectificada de Fase Bivariante (BPRSA), muestra un potencial significativo con valor predictivo, ya que en 9 pacientes exitosamente destetados (grupo S) y 6 no destetados (grupo F), la capacidad de cambio en BRS mostró distinciones claras entre los grupos. Por el contrario, los índices temporales de HRV, aunque diferentes, no mostraron una diferencia estadísticamente significativa entre pacientes listos para ser destetados y pacientes que fallaron en el SBT. El Capítulo 6 amplia este análisis evaluando el Acoplamiento Cardiopulmonar (CPC) como nuevas estimaciones potenciales para la preparación para el destete.<br />Sin embargo, este análisis se realiza no solo en la hora previa al SBT, sino que amplía el monitoreo a las 24 horas antes del SBT. Notablemente, variables tradicionales como la frecuencia cardíaca y respiratoria no mostraron diferencias significativas entre pacientes con destete exitoso y fallido. Sin embargo, el estudio descubrió diferencias estadísticas significativas en los parámetros de CPC a través de los dos grupos durante todo el periodo de grabación. Particularmente en la noche, estas diferencias significativas fueron más pronunciadas, probablemente debido a episodios respiratorios aumentados en pacientes con destete fallido.<br />La Parte III (Capítulos 7, 8, 9 y 10) comienza con el Capítulo 7, donde se describen los conjuntos de datos y los grupos de participantes para el estudio de la apnea obstructiva del sueño (OSA) en pacientes pediátricos.<br />El Capítulo 8 ofrece una perspectiva novedosa al comparar las medidas de HRV durante la apnea y episodios de respiración normal, revelando diferencias significativas. Esto desafía las interpretaciones anteriores de las métricas de HRV durante la apnea y destaca la necesidad de un análisis completo de HRV. El Capítulo 9 emplea CPC, específicamente la coherencia tiempo-frecuencia (TFC), entre el esfuerzo respiratorio y HRV, para evaluar la gravedad de la OSA. Curiosamente, el estudio encuentra que la TFC en la banda de baja frecuencia aumenta con la gravedad de la OSA, ofreciendo un nuevo método para la evaluación de la gravedad. El Capítulo 10 investiga la posible relación causal entre OSA y síndrome metabólico (MetS) en niños prepuberales. Un aspecto notable de este capítulo es la introducción y validación preliminar de un puntaje de MetS, diseñado como una nueva herramienta para evaluar la salud cardiometabólica en pacientes pediátricos.<br />Este puntaje de MetS, aunque aún en las primeras etapas de validación, representa un paso prometedor hacia una mejor comprensión de los riesgos cardiovasculares en la infancia asociados con la OSA. Además, el capítulo emplea análisis de mediación causal para encontrar el papel causal de la OSA en la influencia de la salud cardiovascular. Estos hallazgos contribuyen a la creciente investigación que explora las interacciones complejas entre los trastornos del sueño y la salud metabólica en poblaciones pediátricas.<br />La Parte IV (Capítulos 11, 12, 13 y 14) se adentra en el potencial de los dispositivos PPG en dispositivos portátiles. Comienza con el Capítulo 11, detallando bases de datos y configuraciones experimentales para estudios PPG en dispositivos portátiles. El Capítulo 12 se enfoca en cuantificar la cobertura de los sensores PPG bajo varias condiciones, revelando cómo la ubicación del sensor y las condiciones de estrés afectan la estimación de métricas vitales como la Tasa de Pulso (PR) y el Tiempo de Llegada del Pulso (PAT). Sorprendentemente, las tasas de cobertura variaron significativamente según la ubicación del sensor y el punto fiducial elegido para la delineación PPG. El Capítulo 13 evalúa la diferencia de tiempo de tránsito del pulso (PTTD) como un marcador de estrés mental agudo, encontrando que su desviación estándar distingue eficazmente entre estados de estrés y relajación, y una tendencia visiblemente reducida de PTTD durante el estrés, que podría atribuirse a la vasoconstricción, en comparación con el relax. El Capítulo 14 investiga el uso de surogados de la velocidad de la onda de pulso (PWV) derivados de PPG, incluyendo el Tiempo de Llegada del Pulso (PAT) y la Diferencia de Tiempo de Tránsito del Pulso (PTTD), para evaluar la reactividad vascular bajo estrés térmico. El estudio revela que mientras PAT y el Análisis de Descomposición de la Onda de Pulso (PDA) muestran una disminución significativa correlacionada con cambios en la frecuencia cardíaca bajo estrés, PTTD exhibe un cambio abrupto que se mantiene constante mientras el estrés está presente, sugiriendo su superior fiabilidad como indicador de vasoconstricción y reactividad vascular.<br />En general, esta tesis explora técnicas de monitoreo no invasivas, uniendo teoría y práctica en ingeniería biomédica y tecnología de atención médica.<br />La sección final resume los hallazgos, destacando el papel crucial del análisis de señales no invasivo en mejorar la atención médica, especialmente en salud cardiovascular y respiratoria. Discute cómo estos métodos potencian la toma de decisiones clínicas y el monitoreo de pacientes, enfocándose en las futuras direcciones de investigación, incluyendo la relevancia de los wearables en la atención médica personalizada.<br /> |
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