Análisis e interpretación de señales cardio respiratorias para determinar el momento óptimo de desconexión de un paciente asistido mediante ventilación
El presente proyecto de grado en ingeniería mecatrónica expone el análisis e interpretación de señales cardiorrespiratorias para determinar el momento óptimo de desconexión de un paciente asistido mediante ventilación. Se plantea el estudio del patrón respiratorio y la interacción cardiorrespiratori...
- Autores:
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Pinto Franco, Jorge Armando
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2015
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12749/1593
- Palabra clave:
- Mechatronic Engineering
Artificial respiration
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Interpretation
Apparatus and instruments
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Analysis
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Ingeniería mecatrónica
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Terapia respiratoria
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Aparatos e instrumentos
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El presente proyecto de grado en ingeniería mecatrónica expone el análisis e interpretación de señales cardiorrespiratorias para determinar el momento óptimo de desconexión de un paciente asistido mediante ventilación. Se plantea el estudio del patrón respiratorio y la interacción cardiorrespiratoria, a partir de las series temporales obtenidas de registros de señales de flujo respiratorio y electrocardiográfico, mediante técnicas lineales, clasificadores estadísticos, y técnicas basadas en inteligencia artificial. El propósito del proyecte es obtener parámetros del patrón respiratorio que permitan diferenciar entre pacientes que superan el proceso de extubación manteniendo la respiración espontánea, de pacientes que fracasan en este proceso, y pacientes que después de la prueba de destete son reintubados pasadas 48 horas. |
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Pinto Franco, Jorge Armando (2015). Análisis e interpretación de señales cardio respiratorias para determinar el momento óptimo de desconexión de un paciente asistido mediante ventilación mecánica. Bucaramanga (Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB [1] G. Benchetrit, “Breathing pattern in humans: diversity and individuality”, Respiration Physiology, 122, pp. 123-129, 2000. [2] M. Meade, G. Guyatt, D. Cook, L. Griffith, “Predicting success in weaning from mechanical ventilation”, Chest, 120, 6, 2001 [3] M.J. Tobin, “Advances in mechanical ventilation”, N. Engl. J. Med., Vol. 344, N. 26, pp. 1986-1996, 2001. [5] Cristancho, G. W. (2003). Fundamentos de la fisioterapia respiratoria y ventilación mecánica manual Moderno: 419-435. [6] E.N. 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Giraldo, Member, IEEE, C. Arizmendi,Member, IEEE, E. Romero, R. Alquezar, P. Caminal,S. Benito, D, (2006). Ballesteros Patients on Weaning Trials classified with Neural Networks and Features Selection procedings of the 28th IEEE embs Annual International Conference ISBN 1-4244-0033-3/06_ IEEE. [12] B. Giraldo, Member, IEEE, A. Garde, C. Arizmendi, Member, IEEE, R. Jané, Member, IEEE,S. Benito, I. Diaz, D. Ballesteros, (2006). Support Vector Machine Classification applied on Weaning Trials Patients procedings of the 28th IEEE embs Annual International Conference ISBN 1-4244-0033-3/06/_IEEE, [13] Pere Caminal , Beatriz Giraldo, Haritz Zabaleta , Montserrat Vallverdu , Salvador Benito , D Ballesteros , L López-Rodriguez , A Esteban , M Baumert , Andreas Voss, (2005) Joint Symbolic Dynamic Analysis of Cardiorespiratory Interactions in Patients on Weaning Trials. A: 27th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society p. 1-4. 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Akselrod,(1998) in Proceedings of the International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications _Presses Polytechniques et Universitaries Romandes, Lausanne, _, Vol. 1, pp. 171– 174 [20] MG Rosenblum, C Schafer, J Kurths, S Akselrod (1998 )Quantification of cardiorespiratory synchronization in normal and heart transplant subjects - Proc. Int. Symp. Nonlinear Theory and its Applications, - tau.ac.il [21] E Toledo, MG Rosenblum, J Kurths, S Akselrod (1999)- Cardiorespiratory synchronization: is it a real phenomenon?. Computers in Cardiology, ieeexplore.ieee.org [22] S Rzeczinski, NB Janson, AG Balanov, PVE ,(2002) Regions of cardiorespiratory synchronization in humans under paced respiration- Physical Review E, 2002 - APS. [23]. Dirk cysark, Arndt Büssing (2005) Cardiorrespiratory symchronization during zenial s meditation Eur J Appl Physiol, 95: 88-95 [24] M . Susan. Barman and Gerard L. 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Se plantea el estudio del patrón respiratorio y la interacción cardiorrespiratoria, a partir de las series temporales obtenidas de registros de señales de flujo respiratorio y electrocardiográfico, mediante técnicas lineales, clasificadores estadísticos, y técnicas basadas en inteligencia artificial. El propósito del proyecte es obtener parámetros del patrón respiratorio que permitan diferenciar entre pacientes que superan el proceso de extubación manteniendo la respiración espontánea, de pacientes que fracasan en este proceso, y pacientes que después de la prueba de destete son reintubados pasadas 48 horas.RESUMEN ............................................................................................................................ 8 AGRADECIMIENTOS ..................................................................................................... 11 1. OBJETIVOS ........................................................................................................... 13 1.1 OBJETIVO GENERAL .............................................................................................. 13 1.2 OBJETIVO ESPECÍFICOS ........................................................................................ 13 2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA Y JUSTIFICACIÓN ......................... 15 3. ANTECEDENTES Y ESTADO DEL ARTE ....................................................... 17 4. SEÑALES CARDÍACAS, RESPIRATORIAS Y BASE DES DATOS ............. 20 4.1 SEÑAL RESPIRATORIA .......................................................................................... 20 4.2 SEÑAL CARDÍACA .................................................................................................. 23 4.3 INTERACCIÓN CARDIORESPIRATORIA ............................................................ 24 4.4 VENTILACIÓN MECÁNICA ................................................................................... 26 4.5 BASE DE DATOS ...................................................................................................... 30 5. TÉCNICAS DE PROCESAMIENTO Y CLASIFICACIÓN DE SEÑALES Y SISTEMAS .............................................................................................................. 34 5.1 TÉCNICAS DE PROCESAMIENTO ........................................................................ 34 5.2 TÉCNICAS DE REDUCCIÓN DE DIMENSIONALIDAD ..................................... 41 5.3 TÉCNICAS DE CLASIFICACIÓN ........................................................................... 44 6. RESULTADOS ....................................................................................................... 50 6.1 ANÁLISIS PRELIMINAR DE LOS DATOS ............................................................ 51 6.2 PREPROCESAMIENTO ............................................................................................ 53 6.3 PROCESAMIENTO ................................................................................................... 56 6.4 CLASIFICACIÓN ...................................................................................................... 60 7. CONCLUSIONES Y EXTENSIONES FUTURAS ............................................. 64 8. CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES ................................................................ 66 9. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ................................................................. 67PregradoThis degree project in mechatronics engineering exposes the analysis and interpretation of cardiorespiratory signals to determine the optimum moment of disconnection of a patient assisted by ventilation. The study of the respiratory pattern and cardiorespiratory interaction is proposed, based on the time series obtained from records of respiratory and electrocardiographic flow signals, using linear techniques, statistical classifiers, and techniques based on artificial intelligence. The purpose of the project is to obtain parameters of the respiratory pattern that allow differentiating between patients who pass the extubation process while maintaining spontaneous respiration, from patients who fail in this process, and patients who after the weaning test are reintubated after 48 hours.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaAnálisis e interpretación de señales cardio respiratorias para determinar el momento óptimo de desconexión de un paciente asistido mediante ventilaciónAnalysis and interpretation of cardio respiratory signals to determine the optimal moment of disconnection of a patient assisted by ventilationIngeniero MecatrónicoBucaramanga (Colombia)UNAB Campus BucaramangaUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería Mecatrónicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPMechatronic EngineeringArtificial respirationRespiratory therapyInterpretationApparatus and instrumentsInvestigationsAnalysisCardiorespiratory signalsAssisted patientMechanic ventilationIngeniería mecatrónicaRespiración artificialTerapia respiratoriaInterpretaciónAparatos e instrumentosInvestigacionesAnálisisSeñales cardiorrespiratoriasPaciente asistidoVentilación mecánicaPinto Franco, Jorge Armando (2015). Análisis e interpretación de señales cardio respiratorias para determinar el momento óptimo de desconexión de un paciente asistido mediante ventilación mecánica. Bucaramanga (Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB[1] G. Benchetrit, “Breathing pattern in humans: diversity and individuality”, Respiration Physiology, 122, pp. 123-129, 2000.[2] M. Meade, G. Guyatt, D. Cook, L. Griffith, “Predicting success in weaning from mechanical ventilation”, Chest, 120, 6, 2001[3] M.J. Tobin, “Advances in mechanical ventilation”, N. Engl. J. Med., Vol. 344, N. 26, pp. 1986-1996, 2001.[5] Cristancho, G. W. (2003). Fundamentos de la fisioterapia respiratoria y ventilación mecánica manual Moderno: 419-435.[6] E.N. 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Giraldo, Member, IEEE, C. Arizmendi,Member, IEEE, E. Romero, R. Alquezar, P. Caminal,S. Benito, D, (2006). Ballesteros Patients on Weaning Trials classified with Neural Networks and Features Selection procedings of the 28th IEEE embs Annual International Conference ISBN 1-4244-0033-3/06_ IEEE.[12] B. Giraldo, Member, IEEE, A. Garde, C. Arizmendi, Member, IEEE, R. Jané, Member, IEEE,S. Benito, I. Diaz, D. Ballesteros, (2006). Support Vector Machine Classification applied on Weaning Trials Patients procedings of the 28th IEEE embs Annual International Conference ISBN 1-4244-0033-3/06/_IEEE,[13] Pere Caminal , Beatriz Giraldo, Haritz Zabaleta , Montserrat Vallverdu , Salvador Benito , D Ballesteros , L López-Rodriguez , A Esteban , M Baumert , Andreas Voss, (2005) Joint Symbolic Dynamic Analysis of Cardiorespiratory Interactions in Patients on Weaning Trials. 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