Estimation of indices derived from electrocardiographic and blood pressure signals for the study of the autonomic regulation during hemodialysis and hypotension episodes prediction

La hemodiálisis es el principal tratamiento de la uremia debida a una insuficiencia renal. Durante la hemodiálisis, el paciente sufre frecuentemente hipotensiones sintomáticas, seguidas de náuseas, vómitos y, en ocasiones, síncope. La hipotensión es una de las principales complicaciones de los pacientes de hemodiálisis, no sólo por la incomodidad del paciente y la pérdida de eficacia del tratamiento debido a las interrupciones, sino que ha sido demostrado que también incrementa la mortalidad de los pacientes que las sufren. Se busca por tanto desarrollar métodos para poder predecir y evitar estos episodios, en especial usando técnicas no invasivas que nos permitan además identificar a los pacientes con propensión a sufrir hipotensiones. Una de las hipótesis respecto al origen de dichas hipotensiones es una alteración en la regulación cardiovascular del sistema nervioso autónomo. La variabilidad del ritmo cardiaco es una de las principales medidas no invasivas que se usa para medir la actividad de dicho sistema, que puede completarse con medidas obtenidas a partir de la variabilidad de la presión sanguínea, por ejemplo, la sensibilidad barorrefleja. Se han obtenido diversos índices clínicos obtenidos a partir de la variabilidad del ritmo cardiaco, la variabilidad de la presión sanguínea, y la sensibilidad barorrefleja, capaces de distinguir entre pacientes propensos y resistentes a sufrir episodios de hipotensión. Como base de datos se han utilizado señales electrocardiográficas (ECG) y de presión sanguínea (BP) registradas simultáneamente durante hemodiálisis en Lund (Suecia) y Copenhague (Dinamarca) que pertenecen a sujetos de los cuales se sabe si son propensos o resistentes a sufrir hipotensiones. Se ha propuesto un clasificador capaz de separar los distintos pacientes en propensos y resistentes, y se ha aplicado una selección de características para mejorar dicha clasificación, obteniendo una precisión (Acc) de 88.4%. Introduciendo la información del estado de diabetes de los pacientes, se ha conseguido mejorar el resultado consiguiendo una sensibilidad (Se) y una especificidad (Sp) de 97.5% y 72.7% respectivamente, y una Acc=92.3%. Este resultado se ha mejorado balanceando las dos clases consiguiendo Se=87.8%, Sp=100% y Acc=93.2%. Por último, se ha estudiado cómo evolucionan dichas características a lo largo del tratamiento de hemodiálisis. Los resultados muestran que los pacientes resistentes presentan características similares a los pacientes propensos a lo largo del tratamiento, siendo más evidente en los casos de pacientes resistentes con episodios de hipotensión

Caracterización del acoplo cardiolocomotor en prueba de esfuerzo mediante el procesado de la señal de variabilidad del ritmo cardiaco

El análisis de la variabilidad del ritmo cardiaco (HRV) en reposo es una medida no invasiva de la regulación del corazón por el sistema nervioso autónomo. Si se mide en pruebas de efuerzo permite detectar determinadas enfermedades cardiacas, pero tiene la limitación de la aparición del acoplo cardiolocomotor que enmascara y solapa las componentes de la HRV. El objetivo de este trabajo es doble: por un lado, caracterizar este acoplo cardiolocomotor y por el otro atenuar su efecto en la medición de las componentes de la HR

Efectos de la pérdida de datos en las métricas de Variabilidad del Ritmo Cardíaco

La explosión en el mercado de dispositivos wearables ha supuesto una revolución en el ámbito de la monitorización de la salud. Gran parte de la población, incluida la población no paciente, posee dispositivos de pulsera capaces de detectar sus latidos a lo largo de todo el día. Juntocon las ventajas que esto supone, aparecen nuevos retos. Uno de ellos es la estabilidad de la calidad de la señal. Los movimientos constantes de estos dispositivos hacen que se produzcan grandes pérdidas de datos, que pueden ocasionar un deterioro de las mediciones. Esto es especialmente relevante en los dispositivos que analizan la variabilidad de ritmo cardíaco, una técnica que permite inferir información del sistema nervioso autónomo de forma no invasiva a partir del control que éste ejerce sobre el sistema circulatorio. Esta técnica necesita que todos los pulsos sean detectados para funcionar correctamente, por lo que la pérdida de datos supone inevitablemente un deterioro. Este trabajo se centra en investigar cómo se produce esta degradación para diferentes métodos y qué técnicas se pueden utilizar para reducirla. Para ello, se ha desarrollado un método de simulación de pérdida de pulsos que permite analizar los dos tipos de errores que se suelen dar: errores aleatoriamente distribuidos y en ráfagas. A su vez, se propone un nuevo método de rellenado de pulsos como una posibilidad de preprocesado, que obtiene mejores resultados que el método de referencia. Dependiendo de la aplicación y de los requerimientos de los dispositivos, se sugieren los métodos más robustos teniendo en cuenta también su coste y la información que proveen. Los métodos se han probado en una base de datos con 17 sujetos sometidos a una prueba de mesa basculante, que permite provocar cambios en la activación del sistema nervioso autónomo sin involucrar al sistema central o causar actividad en los músculos. Las métricas se han comparado tanto en la degradación de sus valores como en la capacidad para distinguir los cambios provocados por la prueba de mesa basculante.<br /

Estimación de umbrales ventilatorios a partir de la variabilidad del ritmo cardíaco en personas mayores

La determinación de los umbrales ventilatorios resulta de gran utilidad en el ámbito deportivo y de las ciencias debido a que permite un mejor diseño de planes de ejercicio, pudiendo predecir el rendimiento y la fatiga de los atletas, además de observar su progreso. Esto es debido a que dichos umbrales están ligados a los cambios que se producen en el metabolismo durante el ejercicio. Por otra parte, también adquieren un gran interés en el plano clínico, siendo utilizados para el pronóstico de enfermedades cardiorrespiratorias, así como para la evaluación de la respuesta del paciente al ejercicio. Existen diversos métodos para estimar estos umbrales de manera precisa, la mayoría de ellos complejos, invasivos, y de alto coste.Es por ello, que el propósito de este trabajo es estudiar la viabilidad de la estimación del primer umbral ventilatorio (VT1) y el segundo umbral ventilatorio (VT2), utilizando la variabilidad del ritmo cardíaco (HRV) durante la prueba de esfuerzo. Su estudio es interesante ya que la HRV es sencilla de obtener a partir del electrocardiograma (ECG), que es un procedimiento cómodo, barato y ampliamente extendido.Con este fin, se analizó la señal de HRV durante una prueba de esfuerzo en tapiz rodante con carga de trabajo creciente de 25 sujetos mayores de 65 años.El trabajo se fundamenta en 2 hipótesis: la primera es que los cambios en la HRV durante un ejercicio progresivo son similares a los observados en los patrones respiratorios, y por tanto, pueden ser usados para estimar los VT; la segunda es que se pueden tomar como marcadores de los VT los puntos de ruptura o incrementos exponenciales que se producen en la frecuencia respiratoria, siendo esta estimada a partir de la densidad espectral de potencia de la señal de HRV, ya que no se dispone del registro del ECG.Las estimaciones de los umbrales ventilatorios obtenidos a partir de la HRV se compararon con los umbrales de referencia de VT1 y VT2, determinados por una experta en Ciencias del Deporte en base al análisis de gases (O2 y CO2), proporcionado por un equipo de investigación especializado.Se obtuvieron unos errores de estimación de alrededor del 5%, medidos en función de los cambios en el ritmo cardíaco, los cuales sugieren que los umbrales ventilatorios pueden estimarse únicamente a partir de la HRV.<br /

Estimación de la variabilidad del ritmo cardíaco y de la frecuencia respiratoria mediante dispositivos de muñeca

El objetivo principal de este trabajo será estudiar la viabilidad de obtener información de HRV y de respiración a partir de la señal de presión registrada por un dispositivo de muñeca

Análisis de la regulación autonómica cardiovascular mediante el procesado de la señal electrocardiográfica y de presión sanguínea durante hemodiálisis

La hemodiálisis es el principal tratamiento de la uremia debida a una insuficiencia renal. La hipotensión es una de las principales complicaciones de los pacientes de hemodiálisis, no sólo por la incomodidad del paciente y la pérdida de eficacia del tratamiento debido a las interrupciones, sino que ha sido demostrado que también incrementa la mortalidad de los pacientes que las sufren. Se busca por tanto desarrollar métodos para poder predecir y evitar estos episodios, en especial usando técnicas no invasivas que nos permitan además identificar a los pacientes con propensión a sufrir hipotensiones. Una de las hipótesis respecto al origen de dichas hipotensiones es una alteración en la regulación cardiovascular del sistema nervioso autónomo. La variabilidad del ritmo cardiaco es una de las principales medidas no invasivas que se usa para medir la actividad de dicho sistema, que puede completarse con medidas obtenidas a partir de la variabilidad de la presión sanguínea, por ejemplo, la sensibilidad barorrefleja. En varios pacientes se ha detectado una modulación de la variabilidad del ritmo cardiaco de muy baja frecuencia, que se ha observado también en una estimación de la se˜nal respiratoria y en la presión sanguínea. El primer objetivo es caracterizar dicha modulación para estudiar una posible relación con los episodios de hipotensión. Para poder caracterizar dicha modulación se han estudiado las interacciones entre las se˜nales de variabilidad del ritmo cardiaco, respiración y variabilidad de la presión sanguínea mediante técnicas de procesado de se˜nal. Se ha utilizado el método de respuesta sin distorsión de mínima varianza (MVDR), que ha mostrado una mayor resolución que la coherencia espectral basada en el método de Welch en la identificación de las frecuencias dominantes. A continuación se ha analizado la relación existente entre la variabilidad del ritmo cardiaco y la variabilidad de la presión sanguínea, que constituirá una estimación de la sensibilidad barorrefleja, cuyos valores pueden estar también relacionados con la propensión a hipotensiones. Como base de datos se han analizado se˜nales electrocardiográficas (ECG) y de presión sanguínea registradas simultáneamente durante sesiones de hemodiálisis en Suecia que pertenecen a sujetos de los cuales se sabe si desarrollaron o no hipotensiones durante el tratamiento, además de su clasificación como propensos o resistentes a sufrir hipotensiones según su historial clínico. La se˜nal respiratoria no está registrada, por lo que se ha obtenido mediante medidas indirectas a partir del propio ECG. Tanto los índices asociados a la sensibilidad barorrefleja como a la variabilidad de ritmo cardiaco se han analizado para poder caracterizar la actividad del sistema nervioso autónomo (SNA) de los pacientes. Se ha comprobado que el cociente de potencias de las bandas de baja y alta frecuencia de la variabilidad del ritmo cardiaco es un buen marcador del funcionamiento del SNA que permite discriminar a los pacientes con propensión o resistentes a sufrir hipotensiones durante hemodialisis, al igual que la potencia de alta frecuencia normalizada (ambos con p=0.0001), y la sensibilidad barorrefleja en la banda de alta frecuencia también ha mostrado ser capaz de distinguir entre pacientes propensos o resistentes a sufrir ataques de hipotensión (p<0.5)