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
