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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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). 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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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