Análisis de la interacción entre el patrón respiratorio y la frecuencia cardíaca, en pacientes asistidos mediante ventilación mecánica, para la estimación del momento óptimo en la extubación

Uno de los desafíos en cuidados intensivos es el proceso de destete de la ventilación mecánica. En este trabajo se presenta una aplicación de las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) en el campo de análisis por computador de señales Biomédicas y ayuda al diagnóstico. Se han aplicado Redes Neuron...

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Autores:: Ortiz Viviescas, Juan David

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2014

Institución:: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB

Repositorio:: Repositorio UNAB

Idioma:: spa

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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. 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. 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. dirk cysark, arndt büssing (2005) cardiorrespiratory symchronization during zenial s meditation eur j appl physiol, 95: 88-95 benito s. net a., (1990). “función pulmonar en paciente ventilado”. ed.doyma. barcelona-españa Carlos J. Finlay (2011). “Protocolo para el destete de pacientes acoplados a ventilación mecánica” tesis para grado científico. Dr. F. Ramos (2007). “Desconexión de ventilación mecánica”. Tomado de la web 20 de noviembre 2013. http://chguv.san.gva.es/Inicio/ServiciosSalud/ServiciosHospitalarios/AnestRea/Documents/RAMOS_Prot_DesconVentMecanica_CHGUV130307.pdf haritz zabaleta rekondo (2013). “análisis de interacción entre patrón respiratorio y frecuencia cardíaca, mediante dinámica simbólica conjunta, en pacientes durante el proceso de extubación de ventilación mecánica”. Proyecto maestría. carlos j. arizmendi (2007). “técnicas de análisis del patrón respiratorio y cardiorrespiratorio para la extracción de índices en pacientes en proceso de extubación” tesis doctoral upc b. giraldo1, c. arizmendi, e. romero, r. alquezar, p. caminal,s. benito, d. ballesteros. “clasificación de pacientes en proceso de extubacion mediante redes neuronales y selección características” b. giraldo giraldo, c. arizmendi pereira, p. caminal magrans, i. díaz, s. benito vales. “análisis de cluster aplicado a clasificación de pacientes en proceso de extubación”. Carlos Arizmendi, Enrique Romero, René Alquezar, Pere Caminal, Ivan Díaz, Salvador Benito,Beatriz F. Giraldo, Member, IEEE, 2009. “Data Mining of Patients on Weaning Trials from Mechanical Ventilation Using Cluster Analysis and Neural Networks” fransisca llobel. “algoritmo de extubacion” tomado de la web el dia 21 de septiembre del 2013. http://es.scribd.com/doc/52022291/cuando-y-como-extubar-algoritmo-extrategia-definitivo P. CAMINAL, B. F. GIRALDO,M. VALLVERDU´ , S. BENITO,5.(2010). “Symbolic Dynamic Analysis of Relations Between Cardiac and Breathing Cycles in Patients on Weaning Trials”. Andrés Arcentales, Beatriz F. Giraldo(2011). “Recurrence Quantification Analysis of Heart Rate Variability and Respiratory Flow Series in Patients on Weaning Trials” M. G. Rosenblum, A. S. Pikovsky, and J. Kurths, (2004). Autocorrelation function and spectral linewidth of spiral chaos in a physical experiment Fluct. Noise Lett. 4, L53. M. G. Rosenblum and A. S. Pikovsky, (2004) Controlling Synchronization in an Ensemble of Globally Coupled Oscillators Phys. Rev. Lett. 92, 114102. T. Schreiber, (2001) detecting direction of coupling in interacting oscillators Phys. Rev. Lett. 85, 461. Miguel Zamorano C., Higinio Rubio A. (2010), Análisis de señales mediante STFT y Wavelet. Aplicación a defectologia en rodamiento. J. Jamsek, A. Stefanovska, and P. V. E. (2004). Nonlinear cardio-respiratory interactions revealed by time-phase bispectral analysis McClintock, Phys. Med. Biol. 49, 4407. M. Richter, T. Schreiber, and D. T. Kaplan, (1998) Human Ecg: Nonlinear Deterministic Versus Stochastic Aspects.IEEE Eng. Med. Biol. Mag. 45, 133. G.D. Pinna’, R. Maestri’, S. Caponiolla’, M. T. La Rovere’, D. Andrews’, P. Johnson’, A. Mortara, (2003) “home telemonitomng of vital signs and cardiorespiratory signals in chronic heart failure patients” IEEE Eng. Med. Biol. Mag. 20, 55. B. 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. SRR Vieira, AD Costa and MM Rieder, (2003) Cardiorespiratory measurements during weaning from mechanical ventilation in critical care patients: comparison of pressure support ventilation and T-piece, 23rd International Symposium on Intensive Care and Emergency Medicine Critical Care 2003, 7(Suppl 2):P176. doi:10.1186/cc2065. S Rzeczinski, NB Janson, AG Balanov, PVE ,(2002) Regions of cardiorespiratory synchronization in humans under paced respiration- Physical Review E, 2002 - APS. Dirk cysark, Arndt Büssing (2005) Cardiorrespiratory symchronization during zenial s meditation Eur J Appl Physiol, 95: 88-95 M . Susan. Barman and Gerard L. Gebber (2000) "Rapid" Rhythmic Discharges of Sympathetic Nerves: Sources, Mechanisms of Generation, and Physiological Relevance”J Biol Rhythms; 15; 365 DOI: 10.1177/074873000129001468 Larsen PD, Booth P, Gallety DC (1999). Cardioventilatory coupling in atrial fibrilation. Br J Anaesth;82:685-90. Carlos J. Finlay (2003). “El método de remuestreo y su aplicación en la investigación biomédica”. Trabajo para optar por el título de especialista en bioestadística. Francisco Gomez. “Procesamiento Digital de Señales”. tomado de la web el día 4 de diciembre del 2013. http://arantxa.ii.uam.es/~taao1/teoria/tema5/tema5.pdf Interpolación, Universidad de los andes. Tomado de la web el día 4 de diciembre del 2013 de la url: http://wwwprof.uniandes.edu.co/~gprieto/classes/compufis/interpolacion.pdf Muestreo. Interpolación y diezmado, tomado de la web el dia 4 de diciembre del 2013. http://www.gts.tsc.uvigo.es/ssd/practicas/practica5.pdf Martinez, J. P., Almeida, R., Olmos Gasso, S., Rocha, A. P., Laguna, P., (2004) “A Wavelet-Based ECG Delineator: Evaluation on Standard Databases”, IEEE Transactions on biomedical engineering. C.K,Chui, (1997)“Wavelets: a Mathematical Tool for Signal Analysis”. Texas A&M University College Station, Texas. SIAM. Philadelphia. Robi Polikar, tomado de la web el día 15 de diciembre del 2013 del a url: “http://users.rowan.edu/~polikar/WAVELETS/WTpart1.html”. C.K,Chui, (1997)“Wavelets: a Mathematical Tool for Signal Analysis”. Texas A&M University College Station, Texas. SIAM. Philadelphia. variable selection. Tomado de la web el día 15 de diciembre del 2013.http://www.biostat.jhsph.edu/~iruczins/teaching/jf/ch10.pdf Fiszelew, A. & García-Martínez, (2011). “GENERACIÓN AUTOMÁTICA DE REDES NEURONALES CON AJUSTE DE PARÁMETROS BASADO EN ALGORITMOS GENÉTICOS”. M. Paz Sesmero Lorente (2012)“Diseño, Análisis y Evaluación de Conjuntos de Clasificadores basados en Redes de Neuronas”. Tesis doctoral. “algoritmos genéticos”. Tomado de la web en noviembre del 2013, http://www.sc.ehu.es/ccwbayes/docencia/mmcc/docs Alfonso Pitarque, Juan Carlos Ruiz y Juan Francisco Roy (2003). “Las redes neuronales como herramientas estadísticas no paramétricas de clasificación”. Cherkassky, V., Friedman, J.H. y Wechsler, H. (eds.) (1994). From statis -tics to neural networks. Springer- Verlag. Berlin. Croall, I.F. y Mason, J.P. (1992). Industrial applications of neural net -works. Springer-Verlag. N.Y. Raquel Flórez López (2008). “Las Redes Neuronales Artificiales fundamentos teóricos y aplicaciones prácticas”. Netbiblo. Pag. 43 Rodolfo Rivas-Ruiz, Jorge Moreno-Palacios, Juan O. Talaveraa,(2013) “Investigación clínica XVI Diferencias de medianas con la U de Mann-Whitney” Raquel Flórez López (2008). “Las Redes Neuronales Artificiales fundamentos teóricos y aplicaciones prácticas”. Netbiblo. Pag. 43 matlab neuronal toolbox. COPYRIGHT 1992 - 2002 by The MathWorks, Inc. S.A. Salah, M.A. Duarte-Mermoud, N.H. Beltrán, M.A. Bustos, A.I. Peña-Neira, E.A. Loyola, (2007) “Selección de Características usando Algoritmos Genéticos para Clasificación”, departamento de ingeniería electrónica Universidad de Chile. Selección de características, tomado de las web el dia 20 de noviembre del 2013, http://isa.umh.es/asignaturas/iarp/transparencias/teoria_RP_EXTRAC%20-%201.pdf Carlos García, Edwin García y Fernando Villada (2012). “Algoritmo Evolutivo Eficiente Aplicado a la Planeación de la Expansión de Sistemas de Distribución” Andrés Arcentales, Beatriz F. Giraldo(2011). “Recurrence Quantification Analysis of Heart Rate Variability and Respiratory Flow Series in Patients on Weaning Trials” L. S. Correa, B. F. Giraldo(2010). “Multi-parameter Analysis of ECG and Respiratory Flow Signals to Identify Success of Patients on Weaning Trials”. P. CAMINAL, B. F. GIRALDO,M. VALLVERDU´ , S. BENITO,5.(2010). “Symbolic Dynamic Analysis of Relations Between Cardiac and Breathing Cycles in Patients on Weaning Trials”. Dr. Orlando Díaz P. “Liberación del Paciente de Ventilación Mecánica” tomado de la web el dia 22 de noviembre del 2013, http://escuela.med.puc.cl/publ/MedicinaIntensiva/Liberacion.html Raquel Flórez López (2008). “Las Redes Neuronales Artificiales fundamentos teóricos y aplicaciones prácticas”. Netbiblo. Pag. 43 Task Force of The European Society of Cardiology and the North American Society for Pacing and Electrophysiology, “Heart rate variability: standars of measurement, physiological interpretation and clinical use”, Anals of Noninvasive Electrocardiology, vol. 1, no. 2, pp. 151-181, 1996. Brown TE, Beightol LA, Koh J, and Eckberg DL,(1998) Important influence of respiration on human R-R interval power spectra is largely ignored. J Physiol, 113: 167-179. Andrés Arcentales, Beatriz F. Giraldo(2011). “Recurrence Quantification Analysis of Heart Rate Variability and Respiratory Flow Series in Patients on Weaning Trials” 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. J. Almasi and O. H. Schmitt, (1974). Basic technology of voluntary cardiorespiratory synchronization in electrocardiology IEEE Trans. Biomed. Eng. 21, 264. Erich Steiner, “Matemáticas para las ciencias aplicadas”, Editorial Reverte, 2003 Cap 20. Pag. 512 Oscar J. Olarte, Daniel A. Sierra, (2007), Determinación de los Parámetros Asociados al Filtro Wavelet por Umbralización Aplicado a Filtrado de Interferencias Electrocardiográficas.
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Se implementa Algoritmos Genéticos (AG) y Forward Selection (FS), como técnicas de selección de características, para la obtención de variables relevantes, explicativas del sistema cardiorrespiratorio. Se estudian 66 pacientes asistidos mediante ventilación mecánica fueron estudiados: Grupo 1 (33 pacientes con éxito en la extubación) y Grupo 2 (33 pacientes que fallaron en el proceso de extubación). Al seleccionar las características más significativas, y evaluar los diferentes clasificadores obtenidos el mejor presento un porcentaje de clasificación del 79% considerando únicamente 4 de las 21 características.1 Objetivo General 9 1.1 Objetivos Específicos 9 2 Justificación 10 3 Antecedentes 11 4 Estado del Arte 14 5 Marco Teórico 18 5.1 Sistema Respiratorio 18 5.2 Neumotacografía 20 5.3 La señal electrocardiográfica (ECG) 20 5.4 La Ventilación mecánica 21 5.5 Destete o extubación 22 5.6 Métodos de extubación de pacientes 22 5.7 Interacción cardiorrespiratoria. 23 5.8 Base de datos 23 5.9 Procesamiento de las señales 24 5.10 Métodos de remuestreo 25 5.10.1 Interpolación cuadrática 25 5.11 Extracción de características 26 5.11.1 La Transformada Wavelet 26 5.12 Selección de características 27 5.12.1 Forward Selection (FS) 28 5.12.2 Algoritmo Genético (AG) 29 5.13 Clasificador 29 5.14 Clasificación con redes neuronales 30 5.15 Redes Neuronales (RNs) 30 5.16 Prueba U de Mann-Whitney 31 6 Metodología 33 6.1 Introducción 33 6.2 Esquema de la metodología 33 7 Desarrollo del proyecto 39 7.1 Patrón Respiratorio 39 7.1.1 Estadísticos 39 7.1.2 Transformada Wavelet. 47 7.2 Interacción Cardiorrespiratoria 53 7.2.1 Estadísticos 56 7.2.2 La transformada Wavelet. 60 8 Conclusiones 63 9 Bibliografía 67 10 Anexos 75PregradoOne of the challenges in intensive care is the weaning process from mechanical ventilation. This paper presents an application of Artificial Intelligence (AI) techniques in the field of computer analysis of Biomedical signals and aids in diagnosis. Neural Networks (NR) have been applied in order to develop a classifier for the analysis of patients undergoing extubation after being connected to Mechanical Ventilation (MV). Genetic Algorithms (AG) and Forward Selection (FS) are implemented as characteristics selection techniques, to obtain relevant variables, explanatory of the cardiorespiratory system. 66 patients assisted by mechanical ventilation were studied: Group 1 (33 patients with successful extubation) and Group 2 (33 patients who failed in the extubation process). When selecting the most significant characteristics, and evaluating the different classifiers obtained, the best one presented a classification percentage of 79% considering only 4 of the 21 characteristics.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 de la interacción entre el patrón respiratorio y la frecuencia cardíaca, en pacientes asistidos mediante ventilación mecánica, para la estimación del momento óptimo en la extubaciónAnalysis of the interaction between respiratory pattern and heart rate, in patients assisted by mechanical ventilation, to estimate the optimal moment in extubationIngeniero 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 therapy serviceHospitalsInvestigationsAnalysisMechanical ventilationRespiratory patternMethodsIngeniería mecatrónicaRespiración artificialServicio de terapia respiratoriaHospitalesInvestigacionesAnálisisVentilación mecánicaPatrón respiratorioMétodosOrtiz, Juan David (2014). Análisis de la interacción entre el patrón respiratorio y la frecuencia cardiaca, en pacientes asistidos mediante ventilación mecánica, para la estimulación del momento optimo en la extubación. Bucaramanga (Santander, Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNABwest j. fisiologia respiratoria. Editorial medica panamericana. Sexta edición, Buenos aires, 2004.frutos i alia m r lorenzo j garcía pardo m nolla j ibáñez j p tirapu s macias j blanco s benito a anzueto a esteban (2003). Utilización de la ventilación mecánica en 72 unidades de cuidados intensivos en España, medicina intensiva vol. 27 núm. 1 pág. 1-12cristancho, g. w. (2003). Fundamentos de la fisioterapia respiratoria y ventilación mecánica manual moderna: 419-435.b. 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.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.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.dirk cysark, arndt büssing (2005) cardiorrespiratory symchronization during zenial s meditation eur j appl physiol, 95: 88-95benito s. net a., (1990). “función pulmonar en paciente ventilado”. ed.doyma. barcelona-españaCarlos J. Finlay (2011). “Protocolo para el destete de pacientes acoplados a ventilación mecánica” tesis para grado científico.Dr. F. Ramos (2007). “Desconexión de ventilación mecánica”. Tomado de la web 20 de noviembre 2013. http://chguv.san.gva.es/Inicio/ServiciosSalud/ServiciosHospitalarios/AnestRea/Documents/RAMOS_Prot_DesconVentMecanica_CHGUV130307.pdfharitz zabaleta rekondo (2013). “análisis de interacción entre patrón respiratorio y frecuencia cardíaca, mediante dinámica simbólica conjunta, en pacientes durante el proceso de extubación de ventilación mecánica”. Proyecto maestría.carlos j. arizmendi (2007). “técnicas de análisis del patrón respiratorio y cardiorrespiratorio para la extracción de índices en pacientes en proceso de extubación” tesis doctoral upcb. giraldo1, c. arizmendi, e. romero, r. alquezar, p. caminal,s. benito, d. ballesteros. “clasificación de pacientes en proceso de extubacion mediante redes neuronales y selección características”b. giraldo giraldo, c. arizmendi pereira, p. caminal magrans, i. díaz, s. benito vales. “análisis de cluster aplicado a clasificación de pacientes en proceso de extubación”.Carlos Arizmendi, Enrique Romero, René Alquezar, Pere Caminal, Ivan Díaz, Salvador Benito,Beatriz F. Giraldo, Member, IEEE, 2009. “Data Mining of Patients on Weaning Trials from Mechanical Ventilation Using Cluster Analysis and Neural Networks”fransisca llobel. “algoritmo de extubacion” tomado de la web el dia 21 de septiembre del 2013. http://es.scribd.com/doc/52022291/cuando-y-como-extubar-algoritmo-extrategia-definitivoP. CAMINAL, B. F. GIRALDO,M. VALLVERDU´ , S. BENITO,5.(2010). “Symbolic Dynamic Analysis of Relations Between Cardiac and Breathing Cycles in Patients on Weaning Trials”.Andrés Arcentales, Beatriz F. Giraldo(2011). “Recurrence Quantification Analysis of Heart Rate Variability and Respiratory Flow Series in Patients on Weaning Trials”M. G. Rosenblum, A. S. Pikovsky, and J. Kurths, (2004). Autocorrelation function and spectral linewidth of spiral chaos in a physical experiment Fluct. Noise Lett. 4, L53.M. G. Rosenblum and A. S. Pikovsky, (2004) Controlling Synchronization in an Ensemble of Globally Coupled Oscillators Phys. Rev. Lett. 92, 114102.T. Schreiber, (2001) detecting direction of coupling in interacting oscillators Phys. Rev. Lett. 85, 461.Miguel Zamorano C., Higinio Rubio A. (2010), Análisis de señales mediante STFT y Wavelet. Aplicación a defectologia en rodamiento.J. Jamsek, A. Stefanovska, and P. V. E. (2004). Nonlinear cardio-respiratory interactions revealed by time-phase bispectral analysis McClintock, Phys. Med. Biol. 49, 4407.M. Richter, T. Schreiber, and D. T. Kaplan, (1998) Human Ecg: Nonlinear Deterministic Versus Stochastic Aspects.IEEE Eng. Med. Biol. Mag. 45, 133.G.D. Pinna’, R. Maestri’, S. Caponiolla’, M. T. La Rovere’, D. Andrews’, P. Johnson’, A. Mortara, (2003) “home telemonitomng of vital signs and cardiorespiratory signals in chronic heart failure patients” IEEE Eng. Med. Biol. Mag. 20, 55.B. 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.SRR Vieira, AD Costa and MM Rieder, (2003) Cardiorespiratory measurements during weaning from mechanical ventilation in critical care patients: comparison of pressure support ventilation and T-piece, 23rd International Symposium on Intensive Care and Emergency Medicine Critical Care 2003, 7(Suppl 2):P176. doi:10.1186/cc2065.S Rzeczinski, NB Janson, AG Balanov, PVE ,(2002) Regions of cardiorespiratory synchronization in humans under paced respiration- Physical Review E, 2002 - APS.Dirk cysark, Arndt Büssing (2005) Cardiorrespiratory symchronization during zenial s meditation Eur J Appl Physiol, 95: 88-95M . Susan. Barman and Gerard L. Gebber (2000) "Rapid" Rhythmic Discharges of Sympathetic Nerves: Sources, Mechanisms of Generation, and Physiological Relevance”J Biol Rhythms; 15; 365 DOI: 10.1177/074873000129001468Larsen PD, Booth P, Gallety DC (1999). Cardioventilatory coupling in atrial fibrilation. Br J Anaesth;82:685-90.Carlos J. Finlay (2003). “El método de remuestreo y su aplicación en la investigación biomédica”. Trabajo para optar por el título de especialista en bioestadística.Francisco Gomez. “Procesamiento Digital de Señales”. tomado de la web el día 4 de diciembre del 2013. http://arantxa.ii.uam.es/~taao1/teoria/tema5/tema5.pdfInterpolación, Universidad de los andes. Tomado de la web el día 4 de diciembre del 2013 de la url: http://wwwprof.uniandes.edu.co/~gprieto/classes/compufis/interpolacion.pdfMuestreo. Interpolación y diezmado, tomado de la web el dia 4 de diciembre del 2013. http://www.gts.tsc.uvigo.es/ssd/practicas/practica5.pdfMartinez, J. P., Almeida, R., Olmos Gasso, S., Rocha, A. P., Laguna, P., (2004) “A Wavelet-Based ECG Delineator: Evaluation on Standard Databases”, IEEE Transactions on biomedical engineering.C.K,Chui, (1997)“Wavelets: a Mathematical Tool for Signal Analysis”. Texas A&M University College Station, Texas. SIAM. Philadelphia.Robi Polikar, tomado de la web el día 15 de diciembre del 2013 del a url: “http://users.rowan.edu/~polikar/WAVELETS/WTpart1.html”.C.K,Chui, (1997)“Wavelets: a Mathematical Tool for Signal Analysis”. Texas A&M University College Station, Texas. SIAM. Philadelphia.variable selection. Tomado de la web el día 15 de diciembre del 2013.http://www.biostat.jhsph.edu/~iruczins/teaching/jf/ch10.pdfFiszelew, A. & García-Martínez, (2011). “GENERACIÓN AUTOMÁTICA DE REDES NEURONALES CON AJUSTE DE PARÁMETROS BASADO EN ALGORITMOS GENÉTICOS”.M. Paz Sesmero Lorente (2012)“Diseño, Análisis y Evaluación de Conjuntos de Clasificadores basados en Redes de Neuronas”. Tesis doctoral.“algoritmos genéticos”. Tomado de la web en noviembre del 2013, http://www.sc.ehu.es/ccwbayes/docencia/mmcc/docsAlfonso Pitarque, Juan Carlos Ruiz y Juan Francisco Roy (2003). “Las redes neuronales como herramientas estadísticas no paramétricas de clasificación”.Cherkassky, V., Friedman, J.H. y Wechsler, H. (eds.) (1994). From statis -tics to neural networks. Springer- Verlag. Berlin.Croall, I.F. y Mason, J.P. (1992). Industrial applications of neural net -works. Springer-Verlag. N.Y.Raquel Flórez López (2008). “Las Redes Neuronales Artificiales fundamentos teóricos y aplicaciones prácticas”. Netbiblo. Pag. 43Rodolfo Rivas-Ruiz, Jorge Moreno-Palacios, Juan O. Talaveraa,(2013) “Investigación clínica XVI Diferencias de medianas con la U de Mann-Whitney”Raquel Flórez López (2008). “Las Redes Neuronales Artificiales fundamentos teóricos y aplicaciones prácticas”. Netbiblo. Pag. 43matlab neuronal toolbox. COPYRIGHT 1992 - 2002 by The MathWorks, Inc.S.A. Salah, M.A. Duarte-Mermoud, N.H. Beltrán, M.A. Bustos, A.I. Peña-Neira, E.A. Loyola, (2007) “Selección de Características usando Algoritmos Genéticos para Clasificación”, departamento de ingeniería electrónica Universidad de Chile.Selección de características, tomado de las web el dia 20 de noviembre del 2013, http://isa.umh.es/asignaturas/iarp/transparencias/teoria_RP_EXTRAC%20-%201.pdfCarlos García, Edwin García y Fernando Villada (2012). “Algoritmo Evolutivo Eficiente Aplicado a la Planeación de la Expansión de Sistemas de Distribución”Andrés Arcentales, Beatriz F. Giraldo(2011). “Recurrence Quantification Analysis of Heart Rate Variability and Respiratory Flow Series in Patients on Weaning Trials”L. S. Correa, B. F. Giraldo(2010). “Multi-parameter Analysis of ECG and Respiratory Flow Signals to Identify Success of Patients on Weaning Trials”.P. CAMINAL, B. F. GIRALDO,M. VALLVERDU´ , S. BENITO,5.(2010). “Symbolic Dynamic Analysis of Relations Between Cardiac and Breathing Cycles in Patients on Weaning Trials”.Dr. Orlando Díaz P. “Liberación del Paciente de Ventilación Mecánica” tomado de la web el dia 22 de noviembre del 2013, http://escuela.med.puc.cl/publ/MedicinaIntensiva/Liberacion.htmlRaquel Flórez López (2008). “Las Redes Neuronales Artificiales fundamentos teóricos y aplicaciones prácticas”. Netbiblo. Pag. 43Task Force of The European Society of Cardiology and the North American Society for Pacing and Electrophysiology, “Heart rate variability: standars of measurement, physiological interpretation and clinical use”, Anals of Noninvasive Electrocardiology, vol. 1, no. 2, pp. 151-181, 1996.Brown TE, Beightol LA, Koh J, and Eckberg DL,(1998) Important influence of respiration on human R-R interval power spectra is largely ignored. J Physiol, 113: 167-179.Andrés Arcentales, Beatriz F. Giraldo(2011). “Recurrence Quantification Analysis of Heart Rate Variability and Respiratory Flow Series in Patients on Weaning Trials”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.J. Almasi and O. H. Schmitt, (1974). Basic technology of voluntary cardiorespiratory synchronization in electrocardiology IEEE Trans. Biomed. Eng. 21, 264.Erich Steiner, “Matemáticas para las ciencias aplicadas”, Editorial Reverte, 2003 Cap 20. Pag. 512Oscar J. Olarte, Daniel A. Sierra, (2007), Determinación de los Parámetros Asociados al Filtro Wavelet por Umbralización Aplicado a Filtrado de Interferencias Electrocardiográficas.ORIGINAL2014_Tesis_Ortiz_Viviescas_Juan_David.pdf2014_Tesis_Ortiz_Viviescas_Juan_David.pdfTesisapplication/pdf2364825https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1582/1/2014_Tesis_Ortiz_Viviescas_Juan_David.pdf7fcbb14a08a5a66da52af6aebffd665eMD51open access2014_Presentacion_Ortiz_Viviescas_Juan_David.pdf2014_Presentacion_Ortiz_Viviescas_Juan_David.pdfPresentaciónapplication/pdf2137613https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1582/2/2014_Presentacion_Ortiz_Viviescas_Juan_David.pdfbb478c05da77de410cc51bd524730ebbMD52open access2014_Anexos_Ortiz_Viviescas_Juan_David.zip2014_Anexos_Ortiz_Viviescas_Juan_David.zipAnexosapplication/octet-stream13566366https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1582/3/2014_Anexos_Ortiz_Viviescas_Juan_David.zip25c61c927e244963acb8573f800d5218MD53open accessTHUMBNAIL2014_Tesis_Ortiz_Viviescas_Juan_David.pdf.jpg2014_Tesis_Ortiz_Viviescas_Juan_David.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4768https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1582/4/2014_Tesis_Ortiz_Viviescas_Juan_David.pdf.jpg2139c1132a044ff9dd4e6f39461b7ce9MD54open access2014_Presentacion_Ortiz_Viviescas_Juan_David.pdf.jpg2014_Presentacion_Ortiz_Viviescas_Juan_David.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg10046https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/1582/5/2014_Presentacion_Ortiz_Viviescas_Juan_David.pdf.jpg201c5e1ece10fbdb0bc71b9d0a017579MD55open access20.500.12749/1582oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/15822024-01-21 10:43:11.605open accessRepositorio Institucional \| Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.co

Análisis de la interacción entre el patrón respiratorio y la frecuencia cardíaca, en pacientes asistidos mediante ventilación mecánica, para la estimación del momento óptimo en la extubación

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