Algoritmo computacional para el estudio y caracterización de la variabilidad de la frecuencia cardiaca en la fibrilación auricular mediante el análisis de la dinámica no lineal

Abstract

El análisis de la variabilidad de la frecuencia cardiaca (VFC) se ha convertido en una herramienta para el pronóstico de muchas patologías, por ello su importancia. La VFC se ha tratado en los últimos años asumiendo linealidad y sobre todo gaussianidad, por lo cual, se puede llegar a resultados ambiguos. Mediante varias herramientas matemáticas se ha podido demostrar el comportamiento no lineal de la VFC (Test de Hinich, basado en el Biespectro y la Bicoherencia). Los nuevos estudios se han enfocado en el análisis de los registros ECG, mediante técnicas no lineales, incurriendo en el ámbito de la dinámica no lineal. Existen gran número de parámetros que pueden ser hallados mediante este enfoque, pero solo unos pocos son de utilidad respecto al estudio de la variabilidad de la frecuencia cardiaca, entre los cuales se encuentran, la dimensión de correlación, el exponente de Hurst y el máximo exponente de Lyapunov. Al observar los comportamientos entre registros ECG normales y aquellos que presentan Fibrilación Auricular, se observa en la reconstrucción del atractor, una diferenciación amplia entre los dos registros. Nuevas formas de estudiar la variabilidad surgen a diario, pero el análisis no lineal ha tomado fuerza durante los últimos años, demostrando su utilidad y capacidad de predecir sucesos que inicialmente se creían al azar, por lo cual, se hace una herramienta indispensable para ayudar en el pronóstico de muchas cardiopatías. Trabajo de grado Facultad de Ingeniería Físico-mecánicas. Escuela de ingeniería de sistemas e informática. Director: Msc. Alfonso Mendoza