Novel characterization method of impedance cardiography signals using time-frequency distributions

The purpose of this document is to describe a methodology to select the most adequate time-frequency distribution (TFD) kernel for the characterization of impedance cardiography signals (ICG). The predominant ICG beat was extracted from a patient and was synthetized using time-frequency variant Fourier approximations. These synthetized signals were used to optimize several TFD kernels according to a performance maximization. The optimized kernels were tested for noise resistance on a clinical database. The resulting optimized TFD kernels are presented with their performance calculated using newly proposed methods. The procedure explained in this work showcases a new method to select an appropriate kernel for ICG signals and compares the performance of different time-frequency kernels found in the literature for the case of ICG signals. We conclude that, for ICG signals, the performance (P) of the spectrogram with either Hanning or Hamming windows (P¿=¿0.780) and the extended modified beta distribution (P¿=¿0.765) provided similar results, higher than the rest of analyzed kernels.Peer ReviewedPostprint (published version

Evaluation and development of methods for time-frequency analysis of heart rate variability

Non-stationary signals are very common in nature, consider for example speech, music or heart rate. Using the concept of time-frequency analysis this thesis studies the performance of different time-frequency distributions of both simulated and real non-stationary signals. The signals studied are linear and non-linear frequency modulated (FM) signals. Two methods are studied to increase performance of the signals' time-frequency distributions. Since lag-independent kernels perform well with slow varying frequency modulated signals both methods use these. One method uses filtering with compact support lag-independent kernels and the other uses a penalty function with multitapers corresponding to lag-independent kernels. These methods are then evaluated using two performance measures and the results are used to improve the time-frequency distributions of heart rate variability signals. The thesis suggests that both of these methods improve the time-frequency distribution of such signals

Spectral Analysis for Signal Detection and Classification : Reducing Variance and Extracting Features

Spectral analysis encompasses several powerful signal processing methods. The papers in this thesis present methods for finding good spectral representations, and methods both for stationary and non-stationary signals are considered. Stationary methods can be used for real-time evaluation, analysing shorter segments of an incoming signal, while non-stationary methods can be used to analyse the instantaneous frequencies of fully recorded signals. All the presented methods aim to produce spectral representations that have high resolution and are easy to interpret. Such representations allow for detection of individual signal components in multi-component signals, as well as separation of close signal components. This makes feature extraction in the spectral representation possible, relevant features include the frequency or instantaneous frequency of components, the number of components in the signal, and the time duration of the components. Two methods that extract some of these features automatically for two types of signals are presented in this thesis. One adapted to signals with two longer duration frequency modulated components that detects the instantaneous frequencies and cross-terms in the Wigner-Ville distribution, the other for signals with an unknown number of short duration oscillations that detects the instantaneous frequencies in a reassigned spectrogram. This thesis also presents two multitaper methods that reduce the influence of noise on the spectral representations. One is designed for stationary signals and the other for non-stationary signals with multiple short duration oscillations. Applications for the methods presented in this thesis include several within medicine, e.g. diagnosis from analysis of heart rate variability, improved ultrasound resolution, and interpretation of brain activity from the electroencephalogram

Quantitative Comparison of Time Frequency Distribution for Heart Rate Variability Using Performance Measure

Heart Rate Variability (HRV) has been proposed as a promising non-invasive method to assess Autonomic Nervous System (ANS). The recent trend of analysing HRV, which is a non-stationary signal is using the Time Frequency (TF) analysis such as Time Frequency Distribution (TFD). However, the use of TFD is different for every application, therefore, comparison of TFD performance needs to be carried out to select the suitable TFD. The comparisons performed by previous studies were limited to visual comparison which is very subjective and could lead to error. Therefore, this paper presents an objective quantitative comparison using performance measure, M to select the suitable TFD that characterises HRV response during an Autonomic Function Test (AFT). The investigated TFDs are the Wigner Ville (WVD), Smoothed Pseudo Wigner Ville (SPWVD), Choi William (CWD), Spectrogram (SP), and recently introduced Modified B-Distribution (MBD). From the results, we conclude that MBD and SPWVD demonstrated the highest value of performance measure M, with

Advanced bioimpedance signal processing techniques for hemodynamic monitoring during anesthesia

Aplicat embargament des de la data de defensa fins els maig 2020.Cardiac output (CO) defines the blood flow arriving from the heart to the different organs in the body and it is thus a primary determinant of global 02 transport. Cardiac output has traditionally been measured using invasive methods, whose risk sometimes exceeds the advantages of a cardiac output monitoring. In this context, the minimization of risk in new noninvasive technologies for CO monitoring could translate into major advantages for clinicians, hospitals and patients: ease of usage and availability, reduced recovery time, and improved patient outcome. Impedance Cardiography (ICG) is a promising noninvasive technology for cardiac output monitoring but available information on the ICG signals is more scare than other physiological signals such as the electrocardiogram (ECG). The present Doctoral Thesis contributes to the development of signal treatment techniques for the ICG in order to create an innovative hemodynamic monitor. First, an extensive literature review is provided regarding the basics of the clinical background in which cardiac output monitoring is used and concerning the state of the art of cardiac output monitors on the market. This Doctoral Thesis has produced a considerable amount of clinical data which is also explained in detail. These clinical data are also useful to complement the theoretical explanation of patient indices such as heart rate variability, blood flow and blood pressure. In addition, a new method to create synthetic biomedical signals with known time-frequency characteristics is introduced. One of the first analysis in this Doctoral Thesis studies the time difference between peak points of the heart beats in the ECG and the ICG: the RC segment. This RC segment is a measure of the time delay between electrical and mechanical activity of the heart. The relationship of the RC segment with blood pressure and heart interval is analyzed. The concordance of beat durations of both the electrocardiogram and the impedance cardiogram is one of the key results to develop new artefact detection algorithms and the RC could also have an impact in describing the hemodynamics of a patient. Time-frequency distributions (TFDs) are also used to characterize how the frequency content in impedance cardiography signals change with time. Since TFDs are calculated using concrete kernels, a new method to select the best kernel by using synthetic signals is presented. Optimized TFDs of ICG signals are then calculated to extract severa! features which are used to discriminate between different anesthesia states in patients undergoing surgery. TFD-derived features are also used to describe the whole surgical operations. Relationships between TFD-derived features are analyzed and prediction models for cardiac output are designed. These prediction models prove that the TFD-derived features are related to the patients' cardiac output. Finally, a validation study for the qCO monitor is presented. The qCO monitor has been designed using sorne of the techniques which are consequence of this Doctoral Thesis. The main outputs of this work have been protected with a patent which has already been filed. As a conclusion, this Doctoral Thesis has produced a considerable amount of clinical data and a variety of analysis and processing techniques of impedance cardiography signals which have been included into commercial medical devices already available on the market.El gasto cardíaco (GC) define el flujo de sangre que llega desde el corazón a los distintos órganos del cuerpo y es, por tanto, un determinante primario del transporte global de oxígeno. Se ha medido tradicionalmente usando métodos invasivos cuyos riesgos excedían en ocasiones las ventajas de su monitorización. En este contexto, la minimización del riesgo de la monitorización del gasto cardíaco en nuevas tecnologías no invasivas podría traducirse en mayores ventajas para médicos, hospitales y pacientes: facilidad de uso, disponibilidad del equipamiento y menor tiempo de recuperación y mejores resultados en el paciente. La impedancio-cardiografía o cardiografía de impedancia (ICG} es una prometedora tecnología no invasiva para la monitorización del gasto cardíaco. Sin embargo, la información disponible sobre las señales de ICG es más escasa que otras señales fisiológicas como el electrocardiograma (ECG). La presente Tesis Doctoral contribuye al desarrollo de técnicas de tratamiento de señal de ICG para así crear un monitor hemodinámico innovador. En primer lugar, se proporciona una extensa revisión bibliográfica sobre los aspectos básicos del contexto clínico en el que se utiliza la monitorización del gasto cardíaco así como sobre el estado del arte de los monitores de gasto cardíaco que existen en el mercado. Esta Tesis Doctoral ha producido una considerable cantidad de datos clínicos que también se explican en detalle. Dichos datos clínicos también son útiles para complementar las explicaciones teóricas de los índices de paciente de variabilidad cardíaca y el flujo y la presión sanguíneos. Además, se presenta un nuevo método de creación de señales sintéticas biomédicas con características de tiempo-frecuencia conocidas. Uno de los primeros análisis de esta Tesis Doctoral estudia la diferencia temporal entre los picos de los latidos cardíacos del ECG y del ICG: el segmento RC. Este segmento RC es una medida del retardo temporal entre la actividad eléctrica y mecánica del corazón. Se analiza la relación del segmento RC con la presión arterial y el intervalo cardíaco. La concordancia entre la duración de los latidos del ECG y del ICG es uno de los resultados claves para desarrollar nuevos algoritmos de detección de artefactos y el segmento RC también podría ser relevante en la descripción de la hemodinámica de los pacientes. Las distribuciones de tiempo-frecuencia (TFD, por sus siglas en inglés) se utilizan para caracterizar cómo el contenido de las señales de impedancia cardiográfica cambia con el tiempo. Dado que las TFDs deben calcularse usando núcleos (kernels, en inglés) concretos, se presenta un nuevo método para seleccionar el mejor núcleo mediante el uso de señales sintéticas. Las TFDs de ICG optimizadas se calculan para extraer distintas características que son usadas para discriminar entre los diferentes estados de anestesia en pacientes sometidos a procesos quirúrgicos. Las características derivadas de las distribuciones de tiempo-frecuencia también son utilizadas para describir las operaciones quirúrgicas durante toda su extensión temporal. La relación entre dichas características son analizadas y se proponen distintos modelos de predicción para el gasto cardíaco. Estos modelos de predicción demuestran que las características derivadas de las distribuciones tiempo-frecuencia de señales de ICG están relacionadas con el gasto cardíaco de los pacientes. Finalmente, se presenta un estudio de validación del monitor qCO, diseñado con alguna de las técnicas que son consecuencia de esta Tesis Doctoral. Las principales conclusiones de este trabajo han sido protegidas con una patente que ya ha sido registrada. Como conclusión, esta Tesis Doctoral ha producido una considerable cantidad de datos clínicos y una variedad de técnicas de procesado y análisis de señales de cardiografía de impedancia que han sido incluidas en dispositivos biomédicos disponibles en el mercadoPostprint (published version

Advanced bioimpedance signal processing techniques for hemodynamic monitoring during anesthesia

Cardiac output (CO) defines the blood flow arriving from the heart to the different organs in the body and it is thus a primary determinant of global 02 transport. Cardiac output has traditionally been measured using invasive methods, whose risk sometimes exceeds the advantages of a cardiac output monitoring. In this context, the minimization of risk in new noninvasive technologies for CO monitoring could translate into major advantages for clinicians, hospitals and patients: ease of usage and availability, reduced recovery time, and improved patient outcome. Impedance Cardiography (ICG) is a promising noninvasive technology for cardiac output monitoring but available information on the ICG signals is more scare than other physiological signals such as the electrocardiogram (ECG). The present Doctoral Thesis contributes to the development of signal treatment techniques for the ICG in order to create an innovative hemodynamic monitor. First, an extensive literature review is provided regarding the basics of the clinical background in which cardiac output monitoring is used and concerning the state of the art of cardiac output monitors on the market. This Doctoral Thesis has produced a considerable amount of clinical data which is also explained in detail. These clinical data are also useful to complement the theoretical explanation of patient indices such as heart rate variability, blood flow and blood pressure. In addition, a new method to create synthetic biomedical signals with known time-frequency characteristics is introduced. One of the first analysis in this Doctoral Thesis studies the time difference between peak points of the heart beats in the ECG and the ICG: the RC segment. This RC segment is a measure of the time delay between electrical and mechanical activity of the heart. The relationship of the RC segment with blood pressure and heart interval is analyzed. The concordance of beat durations of both the electrocardiogram and the impedance cardiogram is one of the key results to develop new artefact detection algorithms and the RC could also have an impact in describing the hemodynamics of a patient. Time-frequency distributions (TFDs) are also used to characterize how the frequency content in impedance cardiography signals change with time. Since TFDs are calculated using concrete kernels, a new method to select the best kernel by using synthetic signals is presented. Optimized TFDs of ICG signals are then calculated to extract severa! features which are used to discriminate between different anesthesia states in patients undergoing surgery. TFD-derived features are also used to describe the whole surgical operations. Relationships between TFD-derived features are analyzed and prediction models for cardiac output are designed. These prediction models prove that the TFD-derived features are related to the patients' cardiac output. Finally, a validation study for the qCO monitor is presented. The qCO monitor has been designed using sorne of the techniques which are consequence of this Doctoral Thesis. The main outputs of this work have been protected with a patent which has already been filed. As a conclusion, this Doctoral Thesis has produced a considerable amount of clinical data and a variety of analysis and processing techniques of impedance cardiography signals which have been included into commercial medical devices already available on the market.El gasto cardíaco (GC) define el flujo de sangre que llega desde el corazón a los distintos órganos del cuerpo y es, por tanto, un determinante primario del transporte global de oxígeno. Se ha medido tradicionalmente usando métodos invasivos cuyos riesgos excedían en ocasiones las ventajas de su monitorización. En este contexto, la minimización del riesgo de la monitorización del gasto cardíaco en nuevas tecnologías no invasivas podría traducirse en mayores ventajas para médicos, hospitales y pacientes: facilidad de uso, disponibilidad del equipamiento y menor tiempo de recuperación y mejores resultados en el paciente. La impedancio-cardiografía o cardiografía de impedancia (ICG} es una prometedora tecnología no invasiva para la monitorización del gasto cardíaco. Sin embargo, la información disponible sobre las señales de ICG es más escasa que otras señales fisiológicas como el electrocardiograma (ECG). La presente Tesis Doctoral contribuye al desarrollo de técnicas de tratamiento de señal de ICG para así crear un monitor hemodinámico innovador. En primer lugar, se proporciona una extensa revisión bibliográfica sobre los aspectos básicos del contexto clínico en el que se utiliza la monitorización del gasto cardíaco así como sobre el estado del arte de los monitores de gasto cardíaco que existen en el mercado. Esta Tesis Doctoral ha producido una considerable cantidad de datos clínicos que también se explican en detalle. Dichos datos clínicos también son útiles para complementar las explicaciones teóricas de los índices de paciente de variabilidad cardíaca y el flujo y la presión sanguíneos. Además, se presenta un nuevo método de creación de señales sintéticas biomédicas con características de tiempo-frecuencia conocidas. Uno de los primeros análisis de esta Tesis Doctoral estudia la diferencia temporal entre los picos de los latidos cardíacos del ECG y del ICG: el segmento RC. Este segmento RC es una medida del retardo temporal entre la actividad eléctrica y mecánica del corazón. Se analiza la relación del segmento RC con la presión arterial y el intervalo cardíaco. La concordancia entre la duración de los latidos del ECG y del ICG es uno de los resultados claves para desarrollar nuevos algoritmos de detección de artefactos y el segmento RC también podría ser relevante en la descripción de la hemodinámica de los pacientes. Las distribuciones de tiempo-frecuencia (TFD, por sus siglas en inglés) se utilizan para caracterizar cómo el contenido de las señales de impedancia cardiográfica cambia con el tiempo. Dado que las TFDs deben calcularse usando núcleos (kernels, en inglés) concretos, se presenta un nuevo método para seleccionar el mejor núcleo mediante el uso de señales sintéticas. Las TFDs de ICG optimizadas se calculan para extraer distintas características que son usadas para discriminar entre los diferentes estados de anestesia en pacientes sometidos a procesos quirúrgicos. Las características derivadas de las distribuciones de tiempo-frecuencia también son utilizadas para describir las operaciones quirúrgicas durante toda su extensión temporal. La relación entre dichas características son analizadas y se proponen distintos modelos de predicción para el gasto cardíaco. Estos modelos de predicción demuestran que las características derivadas de las distribuciones tiempo-frecuencia de señales de ICG están relacionadas con el gasto cardíaco de los pacientes. Finalmente, se presenta un estudio de validación del monitor qCO, diseñado con alguna de las técnicas que son consecuencia de esta Tesis Doctoral. Las principales conclusiones de este trabajo han sido protegidas con una patente que ya ha sido registrada. Como conclusión, esta Tesis Doctoral ha producido una considerable cantidad de datos clínicos y una variedad de técnicas de procesado y análisis de señales de cardiografía de impedancia que han sido incluidas en dispositivos biomédicos disponibles en el mercad

On the classification of arrhythmia using supplementary features from Tetrolet transforms

Heart diseases had been molded as potential threats to human lives, especially to elderly people in recent days due to the dynamically varying food habits among the people. However, these diseases could be easily caught by proper analysis of Electrocardiogram (ECG) signals acquired from individuals. This paper proposes a better method to detect and classify the arrhythmia using 15 features which include 4 R-R interval features, 3 statistical and 6 chaotic features estimated from ECG signals. Additionally, Entropy and Energy features had been gained after converting one dimensional ECG signals to two dimensional data and applied Tetrolet transforms on that.  Total numbers of 15 features had been utilized to classify the heart beats from the benchmark MIT-Arrhythmia database using Support Vector Machines (SVM). The classification performance was analyzed under various kernel functions and different Tetrolet decomposition levels. It is found that Radial Basis Function (RBF) kernel could perform better than linear and polynomial kernels. This research attempt yielded an accuracy of 99.35 % against the existing works. Moreover, addition of two more features had introduced a negligible overhead of time. Hence, this method is better suitable to detect and classify the Arrhythmia in both online and offline

Autonomic Nervous System Dynamics for Mood and Emotional-State Recognition: Wearable Systems, Modeling, and Advanced Biosignal Processing

This thesis aims at investigating how electrophysiological signals related to the autonomic nervous system (ANS) dynamics could be source of reliable and effective markers for mood state recognition and assessment of emotional responses. In-depth methodological and applicative studies of biosignals such as electrocardiogram, electrodermal response, and respiration activity along with information coming from the eyes (gaze points and pupil size variation) were performed. Supported by the current literature, I found that nonlinear signal processing techniques play a crucial role in understanding the underlying ANS physiology and provide important quantifiers of cardiovascular control dynamics with prognostic value in both healthy subjects and patients. Two main applicative scenarios were identified: the former includes a group of healthy subjects who was presented with sets of images gathered from the International Affective Picture System hav- ing five levels of arousal and five levels of valence, including both a neutral reference level. The latter was constituted by bipolar patients who were followed for a period of 90 days during which psychophysical evaluations were performed. In both datasets, standard signal processing techniques as well as nonlinear measures have been taken into account to automatically and accurately recognize the elicited levels of arousal and valence and mood states, respectively. A novel probabilistic approach based on the point-process theory was also successfully applied in order to model and characterize the instantaneous ANS nonlinear dynamics in both healthy subjects and bipolar patients. According to the reported evidences on ANS complex behavior, experimental results demonstrate that an accurate characterization of the elicited affective levels and mood states is viable only when non- linear information are retained. Moreover, I demonstrate that the instantaneous ANS assessment is effective in both healthy subjects and patients. Besides mathematics and signal processing, this thesis also contributes to pragmatic issues such as emotional and mood state mod- eling, elicitation, and noninvasive ANS monitoring. Throughout the dissertation, a critical review on the current state-of-the-art is reported leading to the description of dedicated experimental protocols, reliable mood models, and novel wearable systems able to perform ANS monitoring in a naturalistic environment

A Unified Point Process Probabilistic Framework to Assess Heartbeat Dynamics and Autonomic Cardiovascular Control

In recent years, time-varying inhomogeneous point process models have been introduced for assessment of instantaneous heartbeat dynamics as well as specific cardiovascular control mechanisms and hemodynamics. Assessment of the model’s statistics is established through the Wiener-Volterra theory and a multivariate autoregressive (AR) structure. A variety of instantaneous cardiovascular metrics, such as heart rate (HR), heart rate variability (HRV), respiratory sinus arrhythmia (RSA), and baroreceptor-cardiac reflex (baroreflex) sensitivity (BRS), are derived within a parametric framework and instantaneously updated with adaptive and local maximum likelihood estimation algorithms. Inclusion of second-order non-linearities, with subsequent bispectral quantification in the frequency domain, further allows for definition of instantaneous metrics of non-linearity. We here present a comprehensive review of the devised methods as applied to experimental recordings from healthy subjects during propofol anesthesia. Collective results reveal interesting dynamic trends across the different pharmacological interventions operated within each anesthesia session, confirming the ability of the algorithm to track important changes in cardiorespiratory elicited interactions, and pointing at our mathematical approach as a promising monitoring tool for an accurate, non-invasive assessment in clinical practice. We also discuss the limitations and other alternative modeling strategies of our point process approach

Noninvasive autonomic nervous system assessment in respiratory disorders and sport sciences applications

La presente tesis está centrada en el análisis no invasivo de señales cardíacas y respiratorias, con el objetivo de evaluar la actividad del sistema nervioso autónomo (ANS) en diferentes escenarios, tanto clínicos como no clínicos. El documento está estructurado en tres partes principales. La primera parte consiste en una introducción a los aspectos fisiológicos y metodológicos que serán cubiertos en el resto de la tesis. En la segunda parte, se analiza la variabilidad del ritmo cardiaco (HRV) en el contexto de enfermedades respiratorias, concretamente asma (tanto en niños como en adultos) y apnea del sueño. En la tercera parte, se estudian algunas aplicaciones novedosas del análisis de señales cardiorespiratorias en el campo de las ciencias del deporte. La primera parte está compuesta por los capítulos 1 y 2. El capítulo 1 consiste en una extensa introducción al funcionamiento del sistema nervioso autónomo y las características de las bioseñales analizadas a lo largo de la tesis. Por otro lado, se aborda la patofisiología del asma y la apnea del sueño, su relación con el funcionamiento del ANS y las estrategias de diagnóstico y tratamiento de lasmismas. El capítulo concluye con una introducción a la fisiología del ejercicio, así como al interés en la estimación del volumen tidal y del umbral anaeróbico en el campo de las ciencias del deporte.En cuanto al capítulo 2, se presenta un marco de trabajo para el análisis contextualizado de la HRV. Después de una descripción de las técnicas de evaluación y acondicionamiento de la señal de HRV, el capítulo se centra en el efecto de los latidos ectópicos, la arritmia sinusal respiratoria y la frecuencia respiratoria en el análisis de la HRV.Además, se discute el uso de un índice para la evaluación de la distribución de la potencia en los espectros de HRV, así como diferentes medidas de acoplo cardiorespiratorio.La segunda parte está compuesta por los capítulos 3, 4 y 5, todos ellos relacionados con el análisis de la HRV en enfermedades respiratorias. Mientras que los capítulos 3 y 4 están centrados en asma infantil y en adultos respectivamente, el capítulo 5 aborda la apnea del sueño. El asma es una enfermedad respiratoria crónica que aparece habitualmente acompañada por una inflamación de las vías respiratorias. Aunque afecta a personas detodas las edades, normalmente se inicia en edades tempranas, y ha llegado a constituir una de las enfermedades crónicasmás comunes durante la infancia. Sin embargo, todavía no existe un método adecuado para el diagnóstico de asma en niños pequeños. Por otro lado, el rol fundamental que desempeña el sistema nervioso parasimpático en el control del tono bronco-motor y la bronco-dilatación sugiere que la rama parasimpática del ANS podría estar implicada en la patogénesis del asma. De estemodo, en el capítulo 3 se evalúa el ANS mediante el análisis de la HRV en dos bases de datos diferentes, compuestas por niños en edad pre-escolar clasificados en función de su riesgo de desarrollar asma, o de su condición asmática actual. Los resultados del análisis revelaron un balance simpáticovagal reducido y una componente espectral de alta frecuencia más picuda en aquellos niños con un mayor riesgo de desarrollar asma. Además, la actividad parasimpática y el acoplo cardiorespiratorio se redujeron en un grupo de niños con bajo riesgo de asma al finalizar un tratamiento para bronquitis obstructiva, mientras que estos permanecieron inalterados en aquellos niños con una peor prógnosis.A diferencia de los niños pequeños, en el caso de adultos el diagnóstico de asma se realiza a través de una rutina clínica bien definida. Sin embargo, la estratificación de los pacientes en función de su grado de control de los síntomas se basa generalmente en el uso de cuestionarios auto-aplicados, que pueden tener un carácter subjetivo. Por otro lado, la evaluación de la severidad del asma requiere de una visita hospitalaria y de incómodas pruebas, que no pueden aplicarse de una forma continua en el tiempo. De este modo, en el capítulo 4 se estudia el valor de la evaluación del ANS para la estratificación de adultos asmáticos. Para ello, se emplearon diferentes características extraídas de la HRV y la respiración, junto con varios parámetros clínicos, para entrenar un conjunto de algoritmos de clasificación. La inclusión de características relacionadas con el ANS para clasificar los sujetos atendiendo a la severidad del asma derivó en resultados similares al caso de utilizar únicamente parámetros clínicos, superando el desempeño de estos últimos en algunos casos. Por lo tanto, la evaluación del ANS podría representar un potencial complemento para la mejora de la monitorización de sujetos asmáticos.En el capítulo 5, se analiza la HRV en sujetos que padecen el síndrome de apnea del sueño (SAS) y comorbididades cardíacas asociadas. El SAS se ha relacionado con un incremento de 5 veces en el riesgo de desarrollar enfermedades cardiovasculares (CVD), que podría aumentar hasta 11 veces si no se trata convenientemente. Por otro lado, una HRV alterada se ha relacionado independientemente con el SAS y con numerosos factores de riesgo para el desarrollo de CVD. De este modo, este capítulo se centra en evaluar si una actividad autónoma desbalanceada podría estar relacionada con el desarrollo de CVD en pacientes de SAS. Los resultados del análisis revelaron una dominancia simpática reducida en aquellos sujetos que padecían SAS y CVD, en comparación con aquellos sin CVD. Además, un análisis retrospectivo en una base de datos de sujetos con SAS que desarollarán CVD en el futuro también reveló una actividad simpática reducida, sugiriendo que un ANS desbalanceado podría constituir un factor de riesgo adicional para el desarrollo de CVD en pacientes de SAS.La tercera parte está formada por los capítulos 6 y 7, y está centrada en diferentes aplicaciones del análisis de señales cardiorespiratorias en el campo de las ciencias del deporte. El capítulo 6 aborda la estimación del volumen tidal (TV) a partir del electrocardiograma (ECG). A pesar de que una correcta monitorización de la actividad respiratoria es de gran interés en ciertas enfermedades respiratorias y en ciencias del deporte, la mayor parte de la actividad investigadora se ha centrado en la estimación de la frecuencia respiratoria, con sólo unos pocos estudios centrados en el TV, la mayoría de los cuales se basan en técnicas no relacionadas con el ECG. En este capítulo se propone un marco de trabajo para la estimación del TV en reposo y durante una prueba de esfuerzo en tapiz rodante utilizando únicamente parámetros derivados del ECG. Errores de estimación del 14% en la mayoría de los casos y del 6% en algunos sugieren que el TV puede estimarse a partir del ECG, incluso en condiciones no estacionarias.Por último, en el capítulo 7 se propone una metodología novedosa para la estimación del umbral anaeróbico (AT) a partir del análisis de las dinámicas de repolarización ventricular. El AT representa la frontera a partir de la cual el sistema cardiovascular limita la actividad física de resistencia, y aunque fue inicialmente concebido para la evaluación de la capacidad física de pacientes con CVD, también resulta de gran interés en el campo de las ciencias del deporte, permitiendo diseñar mejores rutinas de entrenamiento o para prevenir el sobre-entrenamiento. Sin embargo, la evaluación del AT requiere de técnicas invasivas o de dispositivos incómodos. En este capítulo, el AT fue estimado a partir del análisis de las variaciones de las dinámicas de repolarización ventricular durante una prueba de esfuerzo en cicloergómetro. Errores de estimación de 25 W, correspondientesa 1 minuto en este estudio, en un 63% de los sujetos (y menores que 50 W en un 74% de ellos) sugieren que el AT puede estimarse de manera no invasiva, utilizando únicamente registros de ECG.<br /