Extracción de características fractales de la señal de variabilidad de frecuencia cardíaca en pacientes con accidente cerebrovascular y análisis de su viabilidad como factor pronóstico

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dc.contributor.advisorSierra Bueno, Daniel Alfonso
dc.contributor.advisorRueda Ochoa, Oscar Leonel
dc.contributor.authorGómez Chacón, Andrés Felipe
dc.contributor.authorLopez Gonzalez, Oscar Andres
dc.date.accessioned2024-03-03T18:42:50Z
dc.date.available2011
dc.date.available2024-03-03T18:42:50Z
dc.date.created2011
dc.date.issued2011
dc.description.abstractEn investigaciones recientes se ha demostrado que existe una asociación entre enfermedad y una pérdida del control del Sistema Nervioso Autónomo (SNA) lo cual se manifiesta en una reducción en la Variabilidad de Frecuencia Cardíaca (VFC). El motivo del proyecto es extraer información de las características caóticas o fractales de la VFC, ya que dicha información no puede ser extraída por métodos convencionales. Para calcular los índices fractales se utilizo el método de Análisis de Fluctuaciones sin Tendencia (DFA) y el método de Escalado Bilogaritmico de la Ley de potencia. Para estimar la PSD de la señal de VFC se utilizo el método paramétrico de Burg y el Criterio de Información Combinada para el cálculo del orden, buscando obtener una PSD suavizada que facilite la identificación bandas de frecuencia y zonas de linealidad. La base de datos constaba de 30 registros de 15 minutos de pacientes con Accidente Cerebrovascular (ACV). Pacientes cuya PSD presentaba un comportamiento atípico (no decreciente en muy baja frecuencia) fueron excluidos del análisis. Los resultados para la base de datos se analizaron mediante curvas ROC y análisis t-test, encontrándose que los índices fractales son más viables como herramientas de pronóstico en ACV que los índices convencionales. El índice obtenido del DFA y el escalado de ley de potencia en zona lineal son indicativos más viables para recortes de corta duración que el escalado en frecuencias inferiores a 0,04 Hz que comúnmente se realiza para registros de 10 horas.
dc.description.abstractenglishRecent research has shown an association between illness and loss of control of the autonomic nervous system (ANS) which is manifested in a reduction in heart rate variability (HRV). The reason of the project is to extract information from chaotic or fractal characteristics of HRV, as such information cannot be extracted by conventional methods. To calculate the fractal indices we used the method of Detrended Fluctuation Analysis (DFA) and the scaling of Power Law. To estimate the Power Spectral Density (PSD) of the HRV signal was used the parametric method of Burg and Combined Information Criterion for order calculation, seeking a smooth PSD to facilitate the identification of frequency bands and areas of linearity. The database consisted of 30 records 15 minutes of Stroke patients. Patients with PSD had an atypical (non-decreasing behavior in very low frequency) were excluded from analysis. The results for the database were analyzed by ROC curves and t-test analysis. It was found that fractal indices are more viable as prognostic tools in stroke than conventional index. The index obtained from the DFA and the power law scaling in linear region are more viable indicatives for short-term registers than scaling at frequencies below 0.04Hz commonly performed on 10 hours recordings. 3 “Fractal Feature Extraction Signal Heart Rate Variability in Patients with Stroke and analysis of its viability as a prognostic factor”
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Electrónico
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/25525
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Electrónica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectSistema Nervioso Autónomo
dc.subjectAccidente Cerebrovascular
dc.subjectVariabilidad de Frecuencia Cardíaca
dc.subjectFractales
dc.subjectAnálisis de Fluctuaciones sin Tendencia
dc.subjectLey de potencia
dc.subjectCriterio de Información Combinada.
dc.subject.keywordAutonomic Nervous System
dc.subject.keywordStroke
dc.subject.keywordHeart Rate Variability
dc.subject.keywordFractals
dc.subject.keywordDetrended Fluc- tuation Analysis
dc.subject.keywordPower Law
dc.subject.keywordCombined Information Criterion.
dc.titleExtracción de características fractales de la señal de variabilidad de frecuencia cardíaca en pacientes con accidente cerebrovascular y análisis de su viabilidad como factor pronóstico
dc.title.englishFractal Feature Extraction Signal Heart Rate Variability in Patients with Stroke and analysis of its viability as a prognostic factor
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Ingeniería Electrónica