{"id":101627,"date":"2018-03-11T10:23:33","date_gmt":"2018-03-11T10:23:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/characterization-and-processing-of-atrial-fibrillation-episodes-by-convolutive-blind-source-separation-algorithms-and-nonlinear-analysis-of-spectral-features\/"},"modified":"2018-03-11T10:23:33","modified_gmt":"2018-03-11T10:23:33","slug":"characterization-and-processing-of-atrial-fibrillation-episodes-by-convolutive-blind-source-separation-algorithms-and-nonlinear-analysis-of-spectral-features","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/cardiologia\/characterization-and-processing-of-atrial-fibrillation-episodes-by-convolutive-blind-source-separation-algorithms-and-nonlinear-analysis-of-spectral-features\/","title":{"rendered":"Characterization and processing of atrial fibrillation episodes by convolutive blind source separation algorithms and nonlinear analysis of spectral features"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Carlos Vay\u00e1 Salort <\/strong><\/h2>\n<p>El an\u00e1lisis del ecg de superficie es la t\u00e9cnica no invasiva m\u00e1s extendida en la diagnosis  m\u00e9dica de las patolog\u00edas card\u00edacas. Para utilizar el ecg como herramienta de estudio de la fibrilaci\u00f3n auricular (fa),   se necesita separar la actividad auricular (aa) de las dem\u00e1s se\u00f1ales cardioel\u00e9ctricas. En este sentido,  las t\u00e9cnicas de  separaci\u00f3n ciega de fuentes (bss) son capaces de realizar un an\u00e1lisis estad\u00edstico multiderivaci\u00f3n  con el objetivo de recuperar un conjunto de fuentes cardioel\u00e9ctricas independientes, entre las cuales se encuentra la aa. En esta tesis se ha realizado por primera vez un estudio de rendimiento de los algoritmos bss convolutivos (cbss) aplicados a la extracci\u00f3n de la aa a partir de registros de ecg.  Para ello, se han comparado los algoritmos cbss m\u00e1s relevantes con el algoritmo instant\u00e1neo fastica, cuya efectividad est\u00e1 ya ampliamente contrastada. Esta comparaci\u00f3n va a permitir saber qu\u00e9 algoritmos cbss resultan ser \u00fatiles para extraer la aa de los registros ecg de episodios de fa. Por otro lado, los algoritmos cbss presentan el problema de requerir un m\u00ednimo n\u00famero de se\u00f1ales observadas para su adecuada aplicaci\u00f3n. Aqu\u00ed se presenta un nuevo algoritmo para la extracci\u00f3n de la aa, basado en el modelo convolutivo de mezcla,  que resuelve el problema de la escasez de derivaciones que poseen los registros de holter. El alto grado de similitud entre la aa original y la aa estimada, medido por los distintos indicadores de rendimiento utilizados, demuestra la idoneidad del nuevo m\u00e9todo presentado para la extracci\u00f3n de la aa  a partir de registros holter, adem\u00e1s de poner de relieve una mayor robustez frente al ruido del modelo convolutivo de mezcla.     desde un punto de vista cl\u00ednico, resulta interesante evaluar el nivel de organizaci\u00f3n el\u00e9ctrica de las aur\u00edculas mediante indicadores de regularidad aplicados a la aa extra\u00edda del ecg de superficie con el objetivo de predecir la evoluci\u00f3n de la fa parox\u00edstica. Esto se puede llevar a cabo desde dos perspectivas distintas. La primera forma de hacerlo ser\u00eda aplicar la estimaci\u00f3n de regularidad a la se\u00f1al de aa tal como la obtienen los m\u00e9todos de extracci\u00f3n. Una manera alternativa de abordar el problema ser\u00eda estudiar la regularidad de ciertas caracter\u00edsticas espectrales de la aa a lo largo del tiempo, lo cual no ha sido nunca realizado anteriormente y es motivo de estudio en esta tesis.  El trabajo de la tesis finaliza con la presentaci\u00f3n de un nuevo m\u00e9todo  para la predicci\u00f3n de la pronta terminaci\u00f3n o el mantenimiento de episodios de fa parox\u00edstica.  Este m\u00e9todo se basa en el an\u00e1lisis de regularidad de caracter\u00edsticas espectrales de la aa. Durante el dise\u00f1o del m\u00e9todo, se analiz\u00f3 la regularidad de las series num\u00e9ricas de doce caracter\u00edsticas espectrales diferentes. Para construir  estas series fue obtenido previamente el espectrograma de la aa. La regularidad de las series se estim\u00f3 mediante el \u00edndice de regularidad no lineal entrop\u00eda muestral. La entrop\u00eda muestral de seis de las caracter\u00edsticas espectrales analizadas result\u00f3 ser estad\u00edsticamente relevante para la caracterizaci\u00f3n de la fa parox\u00edstica con p<0.05 en todos ellos. Este estudio fue complementado con un an\u00e1lisis multivariante de regularidad  que lleva a cabo un estudio conjunto de las series de caracter\u00edsticas espectrales y la aa en el dominio temporal.  El an\u00e1lisis multivariante desvela la combinaci\u00f3n de  caracter\u00edsticas que optimiza la predicci\u00f3n,  de manera que el porcentaje de episodios correctamente clasificados alcanza el 100% para el grupo de aprendizaje y el 93.33% para el grupo de test. Por tanto, el m\u00e9todo presentado puede ser utilizado con suficiente fiabilidad para predecir la terminaci\u00f3n de la fa parox\u00edstica.\n\n\n\n&nbsp;\n\n\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Characterization and processing of atrial fibrillation episodes by convolutive blind source separation algorithms and nonlinear analysis of spectral features<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Characterization and processing of atrial fibrillation episodes by convolutive blind source separation algorithms and nonlinear analysis of spectral features <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Carlos Vay\u00e1 Salort <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de Valencia<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 14\/06\/2010<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Jos\u00e9 Joaquin Rieta Ib\u00e1\u00f1ez<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: roberto Hornero s\u00e1nchez <\/li>\n<li>Fernando Hornero sos (vocal)<\/li>\n<li>leif S\u00ed\u00b6rnmo (vocal)<\/li>\n<li>ra\u00fal Alcaraz mart\u00ednez (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Carlos Vay\u00e1 Salort El an\u00e1lisis del ecg de superficie es la t\u00e9cnica no invasiva m\u00e1s extendida en 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