Estimación de la actividad auricular en episodios de fibrilación auricular mediante separación ciega de fuentes

• Autores: José Joaquín Rieta Ibáñez
• Directores de la Tesis: José Millet Roig (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Politècnica de València ( España ) en 2003
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Antonio Mocholí Salcedo (presid.), José María Ferrero de Loma-Osorio (secret.), Pablo Laguna Lasaosa (voc.), Roberto García Civera (voc.), Vicente Zarzoso Gascón-Pelegrí (voc.)
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• Resumen

  • En esta tesis doctoral se plantea el problema de la estimación de la actividad auricular, sobre registros electrocardiográficos reales de pacientes con fibrilación auricular persistente, desde una nueva perspectiva basada en las técnicas de separación ciega de fuentes (BSS) y se resuelve mediante el análisis de componentes independientes (ICA), que es una herramienta de reciente aparición, basada en el análisis estadístico, capaz de realizar la reconstrucción de un conjunto de fuentes latentes o inobservables a partir del único conocimiento de un conjunto de observaciones, generadas mediante un proceso de mezcla lineal e instantánea, de las fuentes.

    Las hipótesis clave se plantea y discuten teóricamente mediante la definición de un modelo bioeléctrico de la fibrilación auricular, y se validan empíricamente por medio de la aplicación de ICA sobre un conjunto de registros de fibrilación auricular. Se demuestra que los potenciales eléctricos en la superficie del cuerpo, originados por las fuentes de actividad cardíaca, pueden contemplarse como un proceso de propagación de banda estrecha, lineal e instantáneo.

    Validando este modelo mediante la solución matricial del problema electrocardiográfico directo, describiendo el cuerpo humano como un volumen conductor, en el que las corrientes y potenciales bioeléctricos variables en el tiempo pueden considerarse bajo la aproximación quasi-estacionaria.

    Además, las actividades auriculares y ventricular, en un episodio de fibrilación auricular, pueden contemplarse como fuentes bioeléctricas desacopladas y, por tanto, estadísticamente indpendientes.

    Finalmente, la aplicabilidad del modelo basado en BSS se completa mediante la observación de que ambas actividades presentan distribuciones estadísticas no Gaussianas.

    La demostración empírica de este modelo bioeléctrico se realiza mediante la aplicación de un algoritmo de ICA sobre un conjunto de registros de fib