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 /

Redes neuronales homeostáticas para aplicaciones en entornos distribuidos

En este proyecto nos proponemos analizar y modelar el comportamiento en controladores neuronales homeostáticos. Estos son capaces de explotar mecanismos para cambiar su propia configuración plásticamente ante perturbaciones generadas desde el entorno (siempre que se pierda la estabilidad de la red) y hasta que se encuentre una nueva dinámica interna que permita que el sistema se estabilice de nuevo. El objetivo es analizar las dinámicas en este tipo de redes y explorar la aplicación en contextos distribuidos formados por agentes colectivos en interacción

Estratificación de la severidad de la apnea del sueño mediante un índice derivado de PPG basado en FFT

A new index for sleep apnea stratification is proposed. This index is based on the detection of the frequencies at which cyclic variations of the heart rate (CVHR) occur in segments with abnormal breathing. A CVHR detector is also proposed. When this detector is used, the proposed index has a correlation of r = 0.68 with the apnea-hypopnea index. The absence of correlation when the CVHR detector is not used suggests that CVHR detection is necessary for a correct evaluation.Se propone un nuevo índice para la estratificación de la apnea del sueño. Este índice se basa en la detección de las frecuencias a las que se producen las variaciones cíclicas de la frecuencia cardíaca (CVHR) en los segmentos con respiración anormal. También se propone un detector de CVHR. Cuando se utiliza conjuntamente con este detector, el índice propuesto tiene una correlación de r = 0,68 con el índice de apnea-hipopnea