Clasificación de registros de mapeado cardíaco en fibrilación ventricular

El presente trabajo estudia las modificaciones intrínsecas que el ejercicio físico produce en la respuesta cardíaca durante fibrilación ventricular (FV). Para ello se plantea el desarrollo de clasificadores (RL; regresión logística y ELM; Extreme Learning Machine) que diferencien entre el grupo control y los sujetos entrenados. Como parámetros de entrada a los clasificadores se han considerado dos relacionados con el espectro de la señal (FD: frecuencia dominante, y EN: energía normalizada), y otros relacionados con la regularidad y organización de las ondas de activación local, OAL, (IR: índice de regularidad y NO: número de ocurrencias). Se ha realizado un análisis de regiones de interés (ROI) de los tres primeros parámetros para valorar su uniformidad espacial. El trabajo tiene un doble objetivo: estudiar las capacidades de los distintos clasificadores y obtener información acerca de la importancia de las variables a la hora de realizar la clasificación. Se analizaron registros de mapeado cardíaco correspondientes a dos grupos: control (G1: sin entrenamiento, N=10) y entrenados (G2, N=9). Del estudio de las capacidades de ambos clasificadores, se puede observar cómo la ELM obtiene mejores índices de funcionamiento que la RL. Si se analiza el producto sensibilidad por especificidad en el conjunto de validación, se obtiene un 60.73% con la RL y un 72.37% con la ELM. En cuanto al análisis de variables, los resultados obtenidos sugieren que los cambios intrínsecos en FV debidos al ejercicio físico están relacionados con la regularidad morfológica y la uniformidad espectral de las señales de activación del tejido cardíaco

Análisis del efecto del ejercicio físico en la homogeneidad espacial del espectro de la señal de fibrilación ventricular

El presente trabajo estudia las modificaciones intrínsecas que el ejercicio físico produce en la respuesta cardíaca durante fibrilación ventricular (FV), tanto en condiciones de perfusión estable como cuando se produce isquemia en una zona del miocardio. Se estudiarán dichas modificaciones comparándolas con las producidas por el efecto de un fármaco (Glibenclamida) y con un grupo control. El análisis se realizará desde el punto de vista del dominio frecuencial, estudiando la homogeneidad espacial de la frecuencia dominante (ROIsaFD) y de la energía normalizada (ROIsaEN), en registros de cartografía cardíaca unipolar de corazón aislado de conejo. Se utilizarán tres grupos de conejos: control (GC: sin entrenamiento, N=18), entrenados (GE: N=9) y fármaco (GF: sin entrenamiento, con tratamiento, N=15). Se realizarán comparaciones intergrupos, teniendo en cuenta el hecho de que se realizan medidas repetidas en el tiempo, y se harán comparaciones intragrupos para estudiar el efecto del tiempo. Los resultados obtenidos sugieren que los efectos intrínsecos producidos por ejercicio físico sobre la homogeneidad espacial de la respuesta espectral de la FV son similares a los producidos por el tratamiento con Glibenclamida, especialmente cuando se tienen zonas isquémicas

Application of machine learning techniques to analyse the effects of physical exercise in ventricular fibrillation

This work presents the application of machine learning techniques to analyze the influence of physical exercise in the heart's physiological properties, during ventricular fibrillation. With that purpose, different kinds of classifiers (linear and neural models) were used to classify between trained and sedentary rabbit hearts. These classifiers were used to perform knowledge extraction through a wrapper feature selection algorithm. The obtained results showed the higher performance of the neural models compared to the linear classifier (higher performance measures and higher dimensionality reduction). The most relevant features to describe the benefits of physical exercise are those related to myocardial heterogeneity, mean activation rate and activation complexity

PDGF-BB serum levels are decreased in adult onset Pompe patients

Adult onset Pompe disease is a genetic disorder characterized by slowly progressive skeletal and respiratory muscle weakness. Symptomatic patients are treated with enzymatic replacement therapy with human recombinant alfa glucosidase. Motor functional tests and spirometry are commonly used to follow patients up. However, a serological biomarker that correlates with the progression of the disease could improve follow-up. We studied serum concentrations of TGFβ, PDGF-BB, PDGF-AA and CTGF growth factors in 37 adult onset Pompe patients and 45 controls. Moreover, all patients performed several muscle function tests, conventional spirometry, and quantitative muscle MRI using 3-point Dixon. We observed a statistically significant change in the serum concentration of each growth factor in patients compared to controls. However, only PDGF-BB levels were able to differentiate between asymptomatic and symptomatic patients, suggesting its potential role in the follow-up of asymptomatic patients. Moreover, our results point to a dysregulation of muscle regeneration as an additional pathomechanism of Pompe disease

Práctica de cálculo de salida mediante convolución

PodCast del funcionamiento de la práctica de cálculo de salida de un sistema mediante convolución del laboratorio virtual de PDS

Introducción al lab oratorio virtual de PDS

PodCast creado para explicar el funcionamiento del laboratorio virtual de procesado digital de señales de la Universitat de València

Práctica de cuantificación

PodCast del funcionamiento de la práctica de cuantificación de señales del laboratorio virtual de PDS

Práctica de muestreo digital

PodCast del funcionamiento de la práctica de muestreo del laboratorio virtual de PD

Práctica de respuesta en frecuencia

PodCast del funcionamiento de la práctica de respuesta en frecuencia del laboratorio virtual de PDS

Práctica de cuantificación de coeficienes

PodCast del funcionamiento de la práctica de cuantificación de coeficientes de un filtro IIR del laboratorio virtual de PDS