Herramienta basada en el ordenador para análisis temporal y espectral de registros ECGaplicación a la enfermedad de Parkinson

  1. RAMÓN VALENCIA, JAIRO LENIN
Supervised by:
  1. Joaquín Roca Dorda Director
  2. Antonio Javier García Sánchez Co-director

Defence university: Universidad Politécnica de Cartagena

Fecha de defensa: 20 January 2012

Committee:
  1. Francisco Martín Martínez González Chair
  2. Antonio Guillamón Frutos Secretary
  3. José-Jesús Guillén Pérez Committee member
  4. Luis Javier Reina Tosina Committee member
  5. José Antonio Monge Argilés Committee member
Department:
  1. Tecnologías de la Información y las Comunicaciones

Type: Thesis

Teseo: 321814 DIALNET

Abstract

A largo de los últimos años la cardiología ha ido incorporado muchas y muy variadas herramientas diagnósticas, basadas en el procesado digital de bioseñales asociadas al sistema cardiovascular, partiendo del supuesto que las alteraciones en estas señales tienen mucho que ver con el sistema nervioso autónomo y por consiguientes pueden ser utilizadas para la detección de variados estados patológicos. En concreto en el caso del Parkinson se han realizado algunas pruebas a los enfermos de parkinson y a grupos de control que estadísticamente parecen demostrar diferencias significativas en las disfunciones autónomas que afectan tanto al sistema simpático como al parasimpático. No obstante, el significado clínico real de estos hallazgos aun no es totalmente conocido por lo que, actualmente, apenas se aplican en la clínica diaria. En esta tesis se ha pretendido definir una metodología de trabajo, basada en el uso de una herramienta informática virtual propia denominada ¿Sistema de Procesado Digital de Parámetros del ECG¿ (SPDP-ECG), concebida para probar su aplicación al análisis de la alteración de las características de la Señal de ECG y en orden a evaluar su relación con la enfermedad de parkinson. Para ello se procedió a la construcción de un banco de bioseñales ECG, procedentes de tres significativas fuentes de datos: El Hospital Universitario Santa María del Rosell de Cartagena (HUSMR), el Hospital General Universitario de Alicante (HGUA) y El Centro de Ingeniería Biomédica para la Integración del Discapacitado (CIBID). A lo largo de los trabajos de la Tesis se probaron y desarrollaron diversos algoritmos para el pre-tratado y posterior procesado de la señal ECG obtenida a partir de una población muestral fundamentalmente organizada en dos grupos; el de los enfermos de Parkinson (ep) y el grupo de control (co). Para cada uno de ellos se procedió a la obtención del ECG asociado a la realización de distintas actividades (T1basal T2Resp, T3Orto y T4Marcha) especialmente diseñadas. Una vez referidos los resultados al estado basal, fue posible la confección de tablas comparativas con todos los resultados, para cada uno de los individuos y actividades. A partir del análisis estadístico de dichas tablas se pudo confirmar, con una significación manifiesta, la posibilidad de separar (identificar) el grupo (ep) del grupo (co), mediante la evaluación de distintos aspectos energéticos relativos a tres intervalos específicos de frecuencia. De esta forma pudimos afirmar que, haciendo uso de las técnicas y herramientas desarrolladas, es posible separar enfermos de controles; confirmando así la utilidad clínica del método desarrollado en la tesis, a efectos de determinar si un sujeto está afectado de parkinson.