Resumen de Análisis de complejidad de la variabilidad de intervalos característicos del electrocardiograma
Raul Carvajal Valdes
En esta tesis se aplica el análisis dimensional i en particular la dimensión de correlación al estudio de las señales provenientes del electrocardiograma (ECG): la Variabilidad del Ritmo Cardiaco (HRV) y las series RT, Utilizando el método de los surrogate data se demuestra que existe un determinismo de naturaleza no lineal en las series RR, mientras que las series RT presentan el comportamiento típico de un sistema estocástico.
Se revisa la metodología para calcular la Dimensibon de "orrelación (Dc), estudiando cuidadosamente la sensibilidad de este índice al variar los diversos parámetros que han de definirse para su cálculo. Se propone una nueva forma de hacer la estimación de esta dimensión, utilizando un ajuste exponencial.
Derivado de esta metodología se introduce un nuevo índice Dck, que será útil para la clasificación de pacientes.
Utilizando la base de datos del Instituto Nacional de Cardiología de Polonia se analizan señales de pacientes con cardiomiopatía hipertrófica (CMH) y sujetos sanos. En un estudio con 12 paciente CMH de alto riesgo de muerte súbita, 17 de bajo riesgo y 16 sujetos sanos, un índice de complejidad, el exponente de Hurst, y el coeficiente de Pearson, logran separar los sujetos sanos de los pacientes con CMH. Para diferenciar entre pacientes de alto y bajo riesgo se construye una función discriminante utilizando la desviación estándar de los intervalos RR, la dimensión de capacidad y la complejidad algormica.
Buscando mejorar la discriminación entre alto y bajo riesgo se aplica la metodología desarrollada para la dimensión de correlación, estudiando un grupo de 16 pacientes, 8 de los cuales habían presentado episodios de muerte súbita cardiaca y los otros 8 son enfermos CMH apareados a los anteriores por edad y sexo. Se demuestra que el índice Dck es capaz de discriminar entre ambos grupos de riesgo.
Utilizando la base de datos de la Franz Volhard K
