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

Inclusión de la información respiratoria en el análisis de la variabilidad del ritmo cardiaco para la identificación de estrés

Se define el estrés como una respuesta fisiológica ante una amenaza. Sin embargo, si la respuesta ante el estrés se mantiene durante mucho tiempo o se inicia muy continuamente desemboca en una situación no saludable para el sujeto. Los problemas sociales y médicos asociados al estrés están creciendo claramente y afectando seriamente tanto a adultos como a niños, siendo considerado el estrés como la epidemia del siglo XXI. El principal problema del estrés es la no existencia de una medida objetiva del mismo. Éste es el objetivo del proyecto ES3, el estudio de señales fisiológicas, de marcadores bioquímicos y de cuestionarios psicométricos para analizar la respuesta del organismo ante el estrés. La variabilidad del ritmo cardiaco (HRV) es considerada una medida no invasiva de la regulación del Sistema Nervioso Autonomo (ANS) sobre el corazón, por lo que es ampliamente usada para caracterizar la respuesta al estrés. La respiración también varía ante estrés mental y tareas que requieren atención. Dentro del proyecto ES3, este trabajo se centra en el análisis de la respiración y de la variabilidad del ritmo cardiaco ante estrés emocional agudo. La primera parte de este trabajo comprende la grabación de la base de datos de voluntarios jóvenes y sanos sometidos a un protocolo destinado a originar estrés emocional agudo. Varias señales fisiológicas, incluídas la señal del ECG y la señal respiratoria, han sido grabadas. La segunda parte del trabajo ha includo el análisis espectral de la HRV en las bandas de frecuencia clásicas, asociadas comúnmente con los sistemas simpático y parasimpático. Se realiza la representacion tiempo-frecuencia de la señal moduladora que contiene la información del ANS y se definen las siguientes bandas frecuenciales: baja frecuencia (LF, de 0.04 a 0.15 Hz) y alta frecuencia (HF, de 0.15 a 0.4 Hz). Varios índices, que se usan como medidas del balance simpato-vagal, han sido extraídos para estudiar su capacidad de discriminar si el sujeto está estresado o no. Los índices del dominio frecuencial de la HRV, calculados segun los términos clásicos, apenas muestran diferencias signicativas con la presencia de estrés. La tercera parte del proyecto se ha centrado en el análisis de la información respiratoria, específicamente en su estabilidad y su frecuencia. En este trabajo, la estabilidad respiratoria es medida como la picudez del espectro respiratorio, que se calcula como el porcentaje de potencia alrededor del pico máximo respecto a la potencia del espectro total. Los resultados muestran mayor potencia discriminativa considerando la información de la frecuencia respiratoria, sugiriendo que puede ser un marcador para discriminar la presencia de estrés entre las distintas etapas de la prueba. Esto, sin embargo, se consigue a costa de perder algunas excepciones donde no se puede estimar la frecuencia respiratoria. La útlima parte considera el análisis de la HRV teniendo en cuenta la información respiratoria. La frecuencia respiratoria se usa para definir la banda de HF y evitar la medida de potencia en ambas bandas cuando la frecuencia respiratoria es tan baja que cae dentro de la banda de LF. Esto evita la sobresestimación de la actividad simpática y la infraestimación de la actividad parasimpática que ocurre cuando la frecuencia respiratoria cae en la banda de baja frecuencia. La combinación de los análisis de la HRV y la respiración aumenta el poder discriminativo entre las diferentes etapas del test, mostrando una mayor dominancia simpática cuando se está en una situación de estrés

Autonomic nervous system biomarkers from multi-modal and model-based signal processing in mental health and illness

Esta tesis se centra en técnicas de procesado multimodal y basado en modelos de señales para derivar parámetros fisiológicos, es decir, biomarcadores, relacionados con el sistema nervioso autónomo (ANS). El desarrollo de nuevos métodos para derivar biomarcadores de ANS no invasivos en la salud y la enfermedad mental ofrece la posibilidad de mejorar la evaluación del estrés y la monitorización de la depresión. Para este fin, el presente documento se estructura en tres partes principales. En la Parte I, se proporciona unaintroducción a la salud y la enfermedad mental (Cap. 1). Además, se presenta un marco teórico para investigar la etiología de los trastornos mentales y el papel del estrés en la enfermedad mental (Cap. 2). También se destaca la importancia de los biomarcadores no invasivos para la evaluación del ANS, prestando especial atención en la depresión clínica (Cap. 3, 4). En la Parte II, se proporciona el marco metodológico para derivar biomarcadores del ANS. Las técnicas de procesado de señales incluyen el análisis conjunto de la variabilidad del rítmo cardíaco (HRV) y la señal respiratoria (Cap. 6), técnicas novedosas para derivar la señal respiratoria del electrocardiograma (ECG) (Cap. 7) y un análisis robusto que se basa en modelar la forma de ondas del pulso del fotopletismograma (PPG) (Ch. 8). En la Parte III, los biomarcadores del ANS se evalúan en la quantificacióndel estrés (Cap. 9) y en la monitorización de la depresión (Ch. 10).Parte I: La salud mental no solo está relacionada con ese estado positivo de bienestar, en el que un individuo puede enfrentar a las situaciones estresantes de la vida, sino también con la ausencia de enfermedad mental. La enfermedad o trastorno mental se puede definir como un trastorno emocional, cognitivo o conductual que causa un deterioro funcional sustancial en una o más actividades importantes de la vida. Los trastornos mentales más comunes, que muchas veces coexisten, son la ansiedad y el trastorno depresivo mayor (MDD). La enfermedad mental tiene un impacto negativo en la calidad de vida, ya que se asocia con pérdidas considerables en la salud y el funcionamiento, y aumenta ignificativamente el riesgo de una persona de padecer enfermedades ardiovasculares.Un instigador común que subyace a la comorbilidad entre el MDD, la patologíacardiovascular y la ansiedad es el estrés mental. El estrés es común en nuestra vida de rítmo rapido e influye en nuestra salud mental. A corto plazo, ANS controla la respuesta cardiovascular a estímulos estresantes. La regulación de parámetros fisiológicos, como el rítmo cardíaco, la frecuencia respiratoria y la presión arterial, permite que el organismo responda a cambios repentinos en el entorno. Sin embargo, la adaptación fisiológica a un fenómeno ambiental que ocurre regularmente altera los sistemas biológicos involucrados en la respuesta al estrés. Las alteraciones neurobiológicas en el cerebro pueden alterar lafunción del ANS. La disfunción del ANS y los cambios cerebrales estructurales tienen un impacto negativo en los procesos cognitivos, emocionales y conductuales, lo que conduce al desarrollo de una enfermedad mental.Parte II: El desarrollo de métodos novedosos para derivar biomarcadores del ANS no invasivos ofrece la posibilidad de mejorar la evaluacón del estrés en individuos sanos y la disfunción del ANS en pacientes con MDD. El análisis conjunto de varias bioseñales (enfoquemultimodal) permite la cuantificación de interacciones entre sistemas biológicos asociados con ANS, mientras que el modelado de bioseãles y el análisis posterior de los parámetros del modelo (enfoque basado en modelos) permite la cuantificación robusta de cambios en mecanismos fisiológicos relacionados con el ANS. Un método novedoso, quetiene en cuenta los fenómenos de acoplo de fase y frecuencia entre la respiración y las señales de HRV para evaluar el acoplo cardiorrespiratorio no lineal cuadrático se propone en el Cap. 6.3. En el Cap. 7 se proponen nuevas técnicas paramejorar lamonitorización de la respiración. En el Cap. 8, para aumentar la robustez de algunas medidas morfológicas que reflejan cambios en el tonno arterial, se considera el modelado del pulso PPG como una onda principal superpuesta con varias ondas reflejadas.Parte III: Los biomarcadores del ANS se evalúan en la cuantificación de diferentes tipos de estrés, ya sea fisiológico o psicológico, en individuos sanos, y luego, en la monitorización de la depresión. En presencia de estrés mental (Cap. 9.1), inducido por tareas cognitivas, los sujetos sanos muestran un incremento en la frecuencia respiratoria y un mayor número de interacciones no lineales entre la respiración y la seãl de HRV. Esto podría estar asociado con una activación simpática, pero también con una respiración menos regular. En presencia de estrés hemodinámico (Cap. 9.2), inducido por un cambio postural, los sujetos sanos muestran una reducción en el acoplo cardiorrespiratoriono lineal cuadrático, que podría estar relacionado con una retracción vagal. En presencia de estrés térmico (Cap. 9.3), inducido por la exposición a emperaturas ambientales elevadas, los sujetos sanos muestran un aumento del equilibrio simpatovagal. Esto demuestra que los biomarcadores ANS son capaces de evaluar diferentes tipos de estrés y pueden explorarse más en el contexto de la monitorización de la depresión. En el Cap. 10, se evalúan las diferencias en la función del ANS entre elMDD y los sujetos sanos durante un protocolo de estrés mental, no solo con los valores brutos de los biomarcadores del ANS, sino también con los índices de reactividad autónoma, que reflejan la capacidad deun individuo para afrontar con una situación desafiante. Los resultados muestran que la depresión se asocia con un desequilibrio autonómico, que se caracteriza por una mayor actividad simpática y una reducción de la distensibilidad arterial. Los índices de reactividad autónoma cuantificados por cambios, entre etapas de estrés y de recuperación, en los sustitutos de la rigidez arterial, como la pérdida de amplitud de PPG en las ondas reflejadas, muestran el mejor rendimiento en términos de correlación con el grado de la depresión, con un coeficiente de correlación r = −0.5. La correlación negativa implicaque un mayor grado de depresión se asocia con una disminución de la reactividadautónoma. El poder discriminativo de los biomarcadores del ANS se aprecia también por su alto rendimiento diagnóstico para clasificar a los sujetos como MDD o sanos, con una precisión de 80.0%. Por lo tanto, se puede concluir que los biomarcadores del ANS pueden usarse para evaluar el estrés y que la distensibilidad arterial deteriorada podría constituir un biomarcador de salud mental útil en el seguimiento de la depresión.This dissertation is focused on multi-modal and model-based signal processing techniques for deriving physiological parameters, i.e. biomarkers, related to the autonomic nervous system (ANS). The development of novel approaches for deriving noninvasive ANS biomarkers in mental health and illness offers the possibility to improve the assessment of stress and the monitoring of depression. For this purpose, the present document is structured in three main parts. In Part I, an introduction to mental health and illness is provided (Ch. 1). Moreover, a theoretical framework for investigating the etiology of mental disorders and the role of stress in mental illness is presented (Ch. 2). The importance of noninvasive biomarkers for ANS assessment, paying particular attention in clinical depression, is also highlighted (Ch. 3, 4). In Part II, themethodological framework for deriving ANS biomarkers is provided. Signal processing techniques include the joint analysis of heart rate variability (HRV) and respiratory signals (Ch. 6), novel techniques for deriving the respiratory signal from electrocardiogram (ECG) (Ch. 7), and a robust photoplethysmogram(PPG)waveform analysis based on amodel-based approach (Ch. 8). In Part III, ANS biomarkers are evaluated in stress assessment (Ch. 9) and in the monitoring of depression (Ch. 10). Part I:Mental health is not only related to that positive state ofwell-being, inwhich an individual can cope with the normal stresses of life, but also to the absence of mental illness. Mental illness or disorder can be defined as an emotional, cognitive, or behavioural disturbance that causes substantial functional impairment in one or more major life activities. The most common mental disorders, which are often co-occurring, are anxiety and major depressive disorder (MDD). Mental illness has a negative impact on the quality of life, since it is associated with considerable losses in health and functioning, and increases significantly a person’s risk for cardiovascular diseases. A common instigator underlying the co-morbidity between MDD, cardiovascular pathology, and anxiety is mental stress. Stress is common in our fast-paced society and strongly influences our mental health. In the short term, ANS controls the cardiovascular response to stressful stimuli. Regulation of physiological parameters, such as heart rate, respiratory rate, and blood pressure, allows the organism to respond to sudden changes in the environment. However, physiological adaptation to a regularly occurring environmental phenomenon alters biological systems involved in stress response. Neurobiological alterations in the brain can disrupt the function of the ANS. ANS dysfunction and structural brain changes have a negative impact on cognitive, emotional, and behavioral processes, thereby leading to development of mental illness. Part II: The development of novel approaches for deriving noninvasive ANS biomarkers offers the possibility to improve the assessment of stress in healthy individuals and ANS dysfunction in MDD patients. Joint analysis of various biosignals (multi-modal approach) allows for the quantification of interactions among biological systems associated with ANS, while the modeling of biosignals and subsequent analysis of the model’s parameters (model-based approach) allows for the robust quantification of changes in physiological mechanisms related to the ANS. A novel method, which takes into account both phase and frequency locking phenomena between respiration and HRV signals, for assessing quadratic nonlinear cardiorespiratory coupling is proposed in Ch. 6.3. Novel techniques for improving the monitoring of respiration are proposed in Ch. 7. In Ch. 8, to increase the robustness for some morphological measurements reflecting arterial tone changes, the modeling of the PPG pulse as amain wave superposed with several reflected waves is considered. Part III: ANS biomarkers are evaluated in the assessment of different types of stress, either physiological or psychological, in healthy individuals, and then, in the monitoring of depression. In the presence of mental stress (Ch. 9.1), induced by cognitive tasks, healthy subjects show an increment in the respiratory rate and higher number of nonlinear interactions between respiration and HRV signal, which might be associated with a sympathetic activation, but also with a less regular breathing. In the presence of hemodynamic stress (Ch. 9.2), induced by a postural change, healthy subjects show a reduction in strength of the quadratic nonlinear cardiorespiratory coupling, whichmight be related to a vagal withdrawal. In the presence of heat stress (Ch. 9.3), induced by exposure to elevated environmental temperatures, healthy subjects show an increased sympathovagal balance. This demonstrates that ANS biomarkers are able to assess different types of stress and they can be further explored in the context of depression monitoring. In Ch. 10, differences in ANS function between MDD and healthy subjects during a mental stress protocol are assessed, not only with the raw values of ANS biomarkers but also with autonomic reactivity indices, which reflect the ability of an individual to copewith a challenging situation. Results show that depression is associated with autonomic imbalance, characterized by increased sympathetic activity and reduced arterial compliance. Autonomic reactivity indices quantified by changes, from stress to recovery, in arterial stiffness surrogates, such as the PPG amplitude loss in wave reflections, show the best performance in terms of correlation with depression severity, yielding to correlation coefficient r = −0.5. The negative correlation implies that a higher degree of depression is associated with a decreased autonomic reactivity. The discriminative power of ANS biomarkers is supported by their high diagnostic performance for classifying subjects as having MDD or not, yielding to accuracy of 80.0%. Therefore, it can be concluded that ANS biomarkers can be used for assessing stress and that impaired arterial compliance might constitute a biomarker of mental health useful in the monitoring of depression.<br /

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 máxima verosimilitud de la variabilidad del ritmo cardíaco durante prueba de esfuerzo

La variabilidad del ritmo cardiaco constituye una de las medidas no invasivas más ampliamente utilizadas para la caracterización de la actividad del sistema nervioso autónomo y, en particular, de sus dos ramas principales: el sistema simpático y el sistema parasimpático. El análisis de la variabilidad del ritmo cardiaco durante prueba de esfuerzo resulta de gran interés, ya que índices derivados de la misma han mostrado capacidad diagnóstica en la identificación de pacientes con enfermedades coronarias. Durante prueba de esfuerzo la variabilidad del ritmo cardiaco puede modelarse como suma de dos componentes: una componente de baja frecuencia, asociada a la actividad del sistema simpático fundamentalmente, y una componente de alta frecuencia, síncrona con la frecuencia respiratoria, asociada a la actividad del sistema parasimpático. En el presente proyecto se va a desarrollar un estimador de máxima verosimilitud de la potencia y frecuencia central de las componentes de baja y alta frecuencia de la variabilidad del ritmo cardiaco durante prueba de esfuerzo. Dada la alta no estacionareidad de la señal es necesario realizar un enventanado de la señal que permita suponer constantes los parámetros a estimar dentro de cada ventana. Para la obtención del tamaño óptimo de ventana se llevan a cabo dos estudios de simulación de señales de variabilidad del ritmo cardiaco durante prueba de esfuerzo uno de carácter determinista y otro con carácter estocástico, obteniéndose un tamaño de ventana óptimo para cada una de ellas. Además se comprueba que la inclusión de información a priori de la frecuencia respiratoria mejora la estimación de las componentes, siempre que la frecuencia respiratoria sea estimada con la suficiente precisión. Así en el estudio de simulación determinista con inclusión de la frecuencia respiratoria se obtienen unos errores de estimación de µ_|F_LF |^n±s_|F_LF |^n=0,4583% ± 0,2734%, µ_|A_LF |^n±s_|A_LF |^n=0,8864% ± 0,7013%,? µ?_|F_HF |^n±s_|F_HF |^n=0,2496% ± 0,1867% y µ_|A_HF |^n±s_|A_HF |^n=0,7086% ± 0,5604%, para una SNR = 15 dB. Finalmente, se aplican los dos tamaños óptimos de ventana a una base de datos consistente en el registro simultáneo de señales electrocardiográfica y respiratoria durante prueba de esfuerzo y se comparan los resultados con otros métodos existentes de análisis de variabilidad del ritmo cardiaco durante prueba de esfuerzo. Se observa que, en general, la frecuencia de LF se mantiene siempre alrededor de un valor aproximadamente constante, mientras que la frecuencia HF crece desde el comienzo hasta el pico de estrés y decrece durante la recuperación. La potencia de LF disminuye con el aumento del nivel de esfuerzo hasta prácticamente desaparecer cuando llegamos al pico de esfuerzo, experimentando un crecimiento abrupto durante la fase de recuperación hasta llegar a valores semejantes a los del inicio de la prueba de esfuerzo. En cuanto a la potencia de HF también se reduce al comienzo del ejercicio y crece en la fase de recuperación

Estimación de la frecuencia respiratoria mediante análisis tiempo-frecuencia de la señal de variabilidad del ritmo cardiaco en condiciones no estacionarias

La influencia de la respiración sobre la señal electrocardiográfica (ECG) se manifiesta tanto en variaciones morfológicas de la misma como en una modulación del ritmo cardíaco, conocida como arritmia sinusal respiratoria (RSA), por lo que medidas basadas en el ECG pueden, de forma indirecta, proveer información de la respiración, que resulta de especial interés cuando el registro de la señal respiratoria es inviable o incómodo para el paciente. El objetivo de este trabajo fin de máster (TFM) es estimar la frecuencia respiratoria a partir del estudio tiempo-frecuencia (TF) de la señal de variabilidad del ritmo cardíaco (HRV) en condiciones no estacionarias. La recuencia respiratoria se estima como la componente de alta frecuencia (HF) de la HRV, que, a su vez es estimada mediante la localización para cada instante de tiempo del pico máximo de la distribución pseudo Wigner-Ville suavizada (SPWVD) de la HRV en la banda de HF. El método desarrollado en éste TFM utilizada para el cálculo de la SPWVD ventanas de filtrado frecuencial de longitud variable con el fin de minimizar el error cuadrático medio (MSE) de estimación de la frecuencia, en especial cuando las variaciones de ésta son no lineales. La longitud óptima de la ventana de filtrado frecuencial para cada instante de tiempo depende tanto de las variaciones de la frecuencia a estimar, como de la amplitud la componente de HF y del ruido presente en la señal, que es necesario estimar. En condiciones no estacionarias, no solo la frecuencia sino también la amplitud de la componente HF y el ruido pueden variar, por lo que se ha desarrollado un estimador de la amplitud instantánea de la componente HF a partir de la SPWVD con eliminación de la influencia de los filtrados temporal y frecuencial. También se ha desarrollado un estimador de la potencia instantánea del ruido presente en la señal que incluye los errores de estimación de la amplitud instantánea. Para el cálculo de la SPWVD se han utilizado diferentes kernels de filtrado tiempo-frecuencia formados por tres tipos de ventanas, rectangular, Hamming y exponencial, tanto en tiempo como en frecuencia. La evaluación del método se ha realizado tanto a través de un estudio de simulación, en el que se han generado señales con características tiempo-frecuencia similares a las de la HRV, variaciones no lineales de frecuencia y amplitudes variantes en el tiempo, como a través del análisis de una base de datos, que consta del registro simultáneo de la señales ECG y respiratorias de 58 sujetos sometidos a la escucha de diferentes estímulos musicales. El método propuesto en este TFM estima la amplitud instantánea de la componente de HF de la HRV sobre la señales simuladas con un error medio de 0.324±2.294% y su frecuencia con un error medio de -0.239±2.041% (-0.008±6.026 mHz). La estimación de la frecuencia respiratoria en señales reales presenta un error mediano de -1.525±4.557% (1.953±4.883 mHz) en los segmentos musicales y de -0.919±6.542% (11.465±43.477 mHz) en las transiciones entre segmentos musicales. Finalmente el método desarrollado en este TFM ha sido comparado con otros existentes en la literatura, basados en ventanas de filtrado frecuencial tanto de longitud fija como variable para amplitudes constantes

Novel Framework for Nonlinear HRV Analysis and its Physiological Interpretation

La inclusión de métodos no lineales aplicados a señales de variabilidad del ritmo cardiaco (HRV, del inglés Heart Rate Variability) proporciona una nueva visión en la caracterización de anomalías en el contexto de las enfermedades cardiacas o patologías como la insuficiencia cardiaca o la fibrilación auricular, por nombrar algunas. Se ha demostrado que alteraciones en el sistema nervioso autónomo (ANS, del inglés Autonomic Nervous System), el cuál modula el ritmo cardiaco, conllevan a cambios en los patrones no lineales de la HRV. Sin embargo, la incertidumbre, todavía presente, en los mecanismos que subyacen a variaciones fisiológicas o patofisiológicas en los índices no lineales de la HRV, junto con el alto tiempo que requieren los algoritmos para la estimación de estos índices, representan el cuello de botella para su aplicación en la práctica clínica.Después de una breve introducción sobre los temas abordados en esta la tesis en el capítulo 1, el segundo capítulo, el capítulo 2, está dedicado a la primera gran contribución de esta tesis, que consiste en la propuesta y desarrollo de una metodología con el fin de reducir el coste computacional asociado a la caracterización no lineal de la HRV. El esquema propuesto es muy eficaz, reduciendo el tiempo de cálculo a unos pocos segundos para el análisis no lineal de señales de HRV de corta longitud (5 minutos). Con respecto a la interpretación del análisis no lineal de la HRV, es importante señalar que hay una serie de factores que afectan a su cálculo y deben tenerse en cuenta al comparar diferentes estudios de la literatura. Las características de las series de HRV, como la frecuencia de muestreo, así como la selección de valores de parámetros en los métodos no lineales, tienen un impacto en los resultados de los índices no lineales de la HRV y, en algunas circunstancias, pueden dar lugar a interpretaciones erróneas. Uno de los principales objetivos del capítulo 3 es estudiar la influencia de la tasa de muestreo en los índices no lineales de la HRV y proponer alternativas para atenuar esta influencia. Los métodos propuestos incluyen, por una parte, la corrección de la frecuencia cardiaca de las estimaciones de la HRV mediante fórmulas de regresión individuales o basadas en la población y, por otra, el preprocesamiento de las series temporales de HRV mediante modelos de interpolación o de point-process. El capítulo 4 se centra en investigar el efecto de la selección del valor de los parámetros requeridos para el cálculo de ciertos índices no lineales de la HRV (por ejemplo, la entropía aproximada) y proponiendo un nuevo índice independiente de la definición del valor de éstos parámetros a-priori. Este novedoso índice se denomina entropía multidimensional aproximada. El análisis no lineal de la HRV, incluido el nuevo índice propuesto, se aplica al estudio de afecciones asociadas a alteraciones de la modulación cardiaca del ANS, como el envejecimiento y la insuficiencia cardiaca congestiva (CHF, del inglés Congestive Heart Failure). Por un lado, todos los índices no lineales de la HRV evaluados ven disminuidos significativamente sus valores en las personas mayores en comparación con los jóvenes ambos grupos en condiciones de reposo en posición de decubito supino. Por otro lado, los pacientes con insuficiencia cardiaca muestran valores más altos de los índices no lineales significativamente con respecto al grupo de sujetos sanos, en ambos casos analizando el período nocturno. Además, el análisis no lineal de la HRV es evaluada en respuesta a provocaciones simpáticas, inducidas por el cambio de la posición supina a la posición de pie o por la administración de atropina, donde se observa una disminución en todos los índicesno lineales estimados.El capítulo 5 está dedicado a la evaluación del rendimiento del análisis no lineal de la HRV en el triaje de la administración profiláctica con el fin de prevenir los episodios de hipotension causados por la anestesia espinal durante el parto por cesárea. El estudio se realiza en colaboración con el Servicio de Anestesia del Hospital Universitario Miguel Servet (Zaragoza, España). Debido a que la profilaxis puede producir efectos secundarios en el feto, el desafío consiste en predecir los casos normotensos para los cuales se puede prescindir del tratamiento profilactico. La hipótesis de esta tesis se basa en el hecho de que la alteración de la regulación del ANS causada por el último período de embarazo y la proximidad a la cirugía podría reflejarse en los índices no lineales de la HRV, lo que podría ayudar a predecir los casos que deriven en hipotension y normotension con mayor precisión que cuando se utilizan solamente variables demográficas. Es importante destacar que las propuestas metodológicas para el análisis no lineal de la HRV desarrolladas en la tesis se aplican en la caracterización de otras señales cardiovasculares, como la señal fotopletismografica de pulso. Las series temporales derivadas de esta señal, que incluyen información del sistema vascular periférico, se incorporan en un clasificador basado en la regresión logística junto con los índices no lineales de la HRV. El clasificador propuesto alcanza un 76,5% de sensibilidad y un 72,2% de precisión en la detección de los casos normotensos, proporcionando así información pertinente y objetiva respaldando la decisión final del equipo médico.En el capítulo 6 se presentan las principales conclusiones derivadas de la tesis y se consideran futuras ampliaciones en base a las investigaciones llevadas a cabo. Se hace hincapié en la contribución de la tesis al desarrollo de metodologías novedosas para caracterizar de manera más robusta los índices no lineales de la HRV e interpretar con fiabilidad los resultados correspondientes. Basándose en las metodologías desarrolladas, se investigan las condiciones o patologías asociadas con alteraciones en la modulación autonómica de la actividad cardiaca y se destaca la contribución del análisis no lineal de la HRV para su caracterización. En conclusión, entre los objetivos metodológicos desarrollados en esta tesis se encuentran: i) la propuesta de un esquema de trabajo para incrementar la fiabilidad de la estimación de la dimensión de correlación, usando un algoritmo que reduce la carga computacional, facilitando su aplicabilidad en la práctica clínica; ii) el desarrollo de métodos alternativos para atenuar la dependencia de los índices no lineales de la HRV con el ritmo cardiaco medio; iii) la propuesta de un índice no lineal de la HRV multidimensional independiente de la definición a priori de parámetros para su estimación. Además, los objetivos relacionados con la aplicación clínica de lascontribuciones metodológicas son: i) la caracterización del efecto del envejecimiento en los índices no lineales de la HRV; ii) la evaluación de la complejidad e irregularidad del ritmo cardiaco en pacientes que sufren de insuficiencia cardiaca comparada con sujetos sanos; iii) la mejora de la eficacia de la profilaxis para la prevención de eventos de hipotensión después de anestesia espinal durante parto programado por cesárea.<br /

Characterization of the autonomic nervous system response under emotional stimuli through linear and non-linear analysis of physiological signals

En esta disertación se presentan metodologías lineales y no lineales aplicadas a señales fisiológicas, con el propósito de caracterizar la respuesta del sistema nervioso autónomo bajo estímulos emocionales. Este estudio está motivado por la necesidad de desarrollar una herramienta que identifique emociones en función de su efecto sobre la actividad cardíaca, ya que puede tener un impacto potencial en la práctica clínica para diagnosticar enfermedades psico-neuronales.Las hipótesis de esta tesis doctoral son que las emociones inducen cambios notables en el sistema nervioso autónomo y que estos cambios pueden capturarse a partir del análisis de señales fisiológicas, en particular, del análisis conjunto de la variabilidad del ritmo cardíaco (HRV) y la respiración.La base de datos analizada contiene el registro simultáneo del electrocardiograma y la respiración de 25 sujetos elicitados con emociones inducidas por vídeos, incluyendo las siguientes emociones: alegría, miedo, tristeza e ira.En esta disertación se describen dos estudios metodológicos.En el primer estudio se propone un método basado en el análisis lineal de la HRV guiado por la respiración. El método se basó en la redefinición de la banda de alta frecuencia (HF), no solo centrándose en la frecuencia respiratoria, sino también considerando un ancho de banda que dependiera del espectro respiratorio. Primero, el método se validó con señales de HRV simuladas, obteniéndose errores mínimos de estimación en comparación con la definición de la banda de HF clásica e incluso con la banda de HF centrada en la frecuencia respiratoria pero con un ancho de banda constante, independientemente de los valores del ratio simpático-vagal.Después, el método propuesto se aplicó en una base de datos de elicitación emocional inducida mediante vídeos para discriminar entre emociones. No solo la banda de HF redefinida propuesta superó a las otras definiciones de banda de HF en discriminación emocional, sino también la correlación máxima entre los espectros de la HRV y de la respiración discriminó alegría y relajación, alegría y cada emoción de valencia negativa y entre miedo y tristeza con un p-valor ≤ 0.05 y AUC ≥ 0.70.En el segundo estudio, técnicas no lineales como la Función de Auto Información Mutua y la Función de Información Mutua Cruzada, AMIF y CMIF respectivamente, son también propuestas en esta tesis doctoral para el reconocimiento de emociones humanas. La técnica AMIF se aplicó a las señales de HRV para estudiar interdependencias complejas, y se consideró la técnica CMIF para cuantificar el acoplamiento complejo entre las señales de HRV y de respiración. Ambos algoritmos se adaptaron a las series temporales RR de corta duración. Las series RR fueron filtradas en las bandas de baja y alta frecuencia, y también se investigaron las series RR filtradas en un ancho de banda basado en la respiración.Los resultados revelaron que la técnica AMIF aplicada a la serie temporal RR filtrada en la banda de HF redefinida fue capaz de discriminar entre: relajación y alegría y miedo, alegría y cada valencia negativa y finalmente miedo y tristeza e ira, todos con un nivel de significación estadística (p-valor ≤ 0.05, AUC ≥ 0.70). Además, los parámetros derivados de AMIF y CMIF permitieron caracterizar la baja complejidad que la señal presentaba durante el miedo frente a cualquier otro estado emocional estudiado.Finalmente se investiga, mediante un clasificador lineal, las características lineales y no lineales que discriminan entre pares de emociones y entre valencias emocionales para determinar qué parámetros permiten diferenciar los grupos y cuántos de éstos son necesarios para lograr la mejor clasificación posible. Los resultados extraídos de este capítulo sugieren que pueden ser clasificadas mediante el análisis de la HRV: relajación y alegría, la valencia positiva frente a todas las negativas, alegría y miedo, alegría y tristeza, alegría e ira, y miedo y tristeza.El análisis conjunto de la HRV y la respiración aumenta la capacidad discriminatoria de la HRV, siendo la máxima correlación entre los espectros de la HRV y la respiración uno de los mejores índices para la discriminación de emociones. El análisis de la información mutua, aun en señales de corta duración, añade información relevante a los índices lineales para la discriminación de emociones.<br /

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 /

Estudio de la Variabilidad del Ritmo Cardíaco para la Evaluación de la Gravedad de los Pacientes con Esclerosis Múltiple

El presente trabajo se centra en el análisis de señales electrocardiográficas (ECG) y de acelerómetro (ACC) de pacientes con esclerosis múltiple (MS) para contribuir a una evaluación objetiva y ambulatoria de la enfermedad en dichos pacientes. Todo el análisis y tratamiento de las señales se realiza a través de Matlab. Los datos de los pacientes se extraen del proyecto IMI RADAR-CNS, concretamente del hospital Ospedale San Raffaele.El principal objetivo del trabajo es estudiar si la variabilidad del ritmo cardíaco está relacionada con el nivel de fatiga y grado de discapacidad en pacientes con MS, y si puede considerarse para la monitorización continua y objetiva de la evolución de la enfermedad. Para ello se estudia la HRV en tres etapas distintas antes, durante y después de la realización de una serie de test físicos (basal, 2MWT y recuperación, respectivamente). Además, se complementa el trabajo con el estudio de la respiración, que puede alterar la interpretación de la relación que se establece entre la HRV y la actividad del ANS.Una vez analizados los resultados de las 233 visitas clínicas de las que se tienen datos, se concluye que existen algunos parámetros de la HRV que reflejan correlaciones significativas para las puntuaciones de fatiga y discapacidad en las etapas de recuperación y 2MWT, respectivamente. Concretamente, se encuentran correlaciones significativas positivas para el segmento 2MWT entre las puntuaciones de discapacidad EDSS y los parámetros temporales RMSSD y pNN50, y parámetros frecuenciales<br /