Análisis de la dinámica no lineal y cambios de complejidad en la variabilidad del ritmo cardíaco y en señales electroencefalográficas

Resumen

El análisis de complejidad es un nuevo enfoque en el estudio de los sistemas dinámicos no lineales que permiten extraer información oculta en las señales, Diferentes técnicas de análisis de complejidad han demostrado ser útiles en una amplia variedad de aplicaciones científicas, principalmente en el campo de la física y actualmente en ciertos procesos fisiológicos. Dentro de los procesos fisiológicos el análisis de complejidad en la variabilidad del ritmo cardíaco y en las señales electroencefalográficas están siendo de particular interés debido a su posible aplicación al diagnóstico y pronóstico clínico. Entre los índices de complejidad que permiten describir la dinámica no lineal de las serie temporales se encuentran: la entropía y los índices de información que miden el grado de desorden de una señal, la representación del espacio de fase que permite visualizar la trayectoria del sistema y la dinámica simbólica que permite cuantificar la regularidad de una señal. En esta tesis se aplican estas técnicas del análisis no lineal a dos tipos de señales, la variabilidad del ritmo cardíaco (HRV) de pacientes chagáicos, y los cambios de la actividad cerebral en señales electroencefalográficas (EEG) de pacientes anestesiados. El uso de estos dos tipos de señales permitirá profundizar en el alcance de las metodologías desarrolladas en esta tesis, las cuales podrían ser aplicadas a diferentes señales fisiológicas y constituirían nuevas técnicas para un mejor diagnóstico médico. La entropía de Shannon y la información mutua están basadas en el evaluación de funcionales de la teoría de la información, las cuales reflejan propiedades que especifican los cambios de complejidad y aparente comportamiento caótico de la variabilidad del ritmo cardíaco. La entropía aproximada permite detectar diferencias en la variabilidad (regularidad) de señales biológicas. La idea básica de la dinámica simb