Show simple item record

dc.contributor.advisorÁlvarez González, Daniel es
dc.contributor.advisorRuiz Albi, Tomás es
dc.contributor.authorLiang Zhou, Yixiao
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Facultad de Medicina es
dc.date.accessioned2024-12-03T09:28:11Z
dc.date.available2024-12-03T09:28:11Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttps://uvadoc.uva.es/handle/10324/72174
dc.description.abstractLa Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica (EPOC) hace referencia a una patología pulmonar caracterizada por la obstrucción de las vías aéreas de forma progresiva e irreversible. Los pacientes de EPOC presentan 3 sintomatologías denominadas “la triada clásica”, las cuales son: la bronquiolitis crónica, obstrucción de las vías aéreas y enfisema. Hay genes que predisponen a pacientes a sufrir esta enfermedad, pero la mayoría de los casos ocurren en pacientes que han estado expuestos a factores ambientales nocivos, como el humo de las fábricas, contaminación aérea, sustancias químicas y sobre todo, tabaquismo. Se diagnostica mediante una prueba espirométrica y no existe cura, los tratamientos disponibles van orientados al control y manejo de la enfermedad. La EPOC un gran desafío para la comunidad médica ya que supone una de las causas de mortalidad más importante en los países desarrollados, incluido el nuestro. Con una estimación de 328 millones de afectados mundialmente, es la tercera causa de muerte, sólo por detrás de las cardiopatías isquémicas y los accidentes cerebrovasculares. El presente trabajo se ha desarrollado bajo la hipótesis de que el análisis de la señal de variabilidad del ritmo cardiaco (HRV) podría aportar información adicional y relevante para estudiar la asociación entre el nivel de eosinófilos en la sangre con la tasa de exacerbaciones en pacientes con EPOC. El objetivo principal del estudio consistió en caracterizar las señales de variabilidad del ritmo cardiaco de pacientes diagnosticados de EPOC con y sin eosinofilia para determinar los índices autonómicos con mayor nivel de asociación y poder diferenciarlos en dos grupos separados. Para la toma de datos, se reclutaron a pacientes que acudieron de forma consecutiva al Servicio de Neumología del Hospital Universitario Río Hortega de Valladolid, sean pacientes ya previamente diagnosticados con la enfermedad o pacientes de nuevo diagnóstico. Tras determinar la tasa de eosinófilos, se les agrupó en 2 categorías: (i) sujetos de EPOC sin eosinofilia, que podrían considerarse el grupo control, (ii) sujetos de EPOC con eosinofilia. Se les registró a todos la señal de electrocardiograma en reposo durante un mínimo de 5 minutos. La metodología llevada a cabo en este proyecto se dividió en 3 fases: extracción, selección y clasificación de características. En la extracción, se aplicaron métodos de análisis temporal, frecuencial y no lineal a la señal HRV. En la selección de características, se usaron algoritmos genéticos para realizar una criba de todas las variables halladas en la fase previa, para quedarnos únicamente con un subconjunto óptimo de ellas. Por último, la clasificación se realizó a través de una red neuronal de perceptrón multicapa (MLP), entrenada para identificar los dos grupos de paciente bajo estudio. Un total de 29 pacientes cumplieron los criterios de inclusión-exclusión para la incorporación al estudio. De los 29 sujetos, 27 pasaron a la etapa de modelado de datos, con la siguiente distribución: (i) 21 sujetos controles y (ii) 6 sujetos con eosinofilia. Además de obtener correlaciones leves-moderadas en ciertas relaciones como la tasa de eosinófilos y NN50 o RMSSD, entre otros, se seleccionaron dos conjuntos de características mediante algoritmos genéticos: (i.1) NN50, (ii.1) años fumando, (iii.1) frecuencia respiratoria y (iv.1) test CAT; y el grupo dos siendo: (i.2) NN50, (ii.2) cigarros/día, (iii.2) número de ingresos y (iv.2) FEV1. El subconjunto 1 demostró alcanzar un rendimiento y capacidad de generalización mayor. Tomando estas variables como única entrada a la red neuronal MLP, se alcanzó una precisión del 89%, y en las métricas de clasificación alcanzó una sensibilidad del 67% y una especificidad del 100%. El análisis automático de la actividad cardiaca ha demostrado aportar información relevante y complementaria a las variables clínicas tradicionales sobre el papel de los eosinófilos en la EPOC. Los resultados obtenidos sugieren que el empleo de esta información podría tener cierta utilidad en el esclarecimiento de la relación EPOC-eosinofilia, aunque se deben llevar a cabo estudios adicionales para su confirmación.es
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectPulmones - Enfermedadeses
dc.subject.classificationEPOCes
dc.subject.classificationEosinofiliaes
dc.subject.classificationProcesado de señales biomédicases
dc.subject.classificationVariabilidad del ritmo cardiacoes
dc.titleProcesado automático de la señal de variabilidad del ritmo cardiaco para la caracterización y manejo de la EPOC. Estudio de la influencia del nivel de eosinófiloses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
dc.description.degreeGrado en Ingeniería Biomédicaes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record