Las medidas de complejidad son un conjunto de métodos estadísticos que permiten
estimar la regularidad de un sistema. Estos métodos se basan en técnicas de
análisis no lineal de forma que se pueda caracterizar un señal sin hacer asunciones
implícitas de estacionariedad o ergocidad de la misma.
Estos métodos se están aplicando ampliamente sobre señales biológicas debido a la
naturaleza de las mismas. Las señales biológicas se caracterizan por ser irregulares,
no lineales y variables en el tiempo, de forma que los métodos tradicionales de
análisis lineal no consiguen caracterizar su comportamiento completamente.
Estas medidas funcionan muy bien en la práctica, ya que consiguen extraer información de las señales que de otra forma no es posible. Entre otras capacidades,
consiguen diferenciar estados patológicos, precedir la aparición de un ataque
epiléptico o distinguir entre estados del sueño. Pero su aplicación presenta cierta
controversia, ya que carecen de una caracterización que indique al usuario qué medida
aplicar en función de las características del registro, cómo debe ser aplicada
o incluso c´omo interpretar los resultados obtenidos.
En este trabajo se ha propuesto abordar una caracterización de algunas de las
medidas de complejidad de uso más común. Se muestra una caracterización de
la entropía aproximada (ApEn), la entropía muestral (SampEn), la entropía en
multiples escalas o multiescala (MSE), el análisis de fluctuaciones sin tendencias
(DFA), la entropía cuadrada de R´enyi (RSE) y el coeficiente de entropía muestral
(CosEn), ante situaciones en las que las señales han perdido muestras o cuya
longitud es limitada.
La pérdida de muestras es algo muy común en la actualidad, dónde la mayoría
de los registros se hacen de forma ambulatoria y el espacio de almacenamiento
es limitado (compresión de datos) o la transmisión se hace de forma inalámbrica,
donde el canal puede presentar condiciones inestables o interferencias que causen
la pérdida de muestras, bien de forma uniforme o aleatoria. La longitud limitada
de los registros puede deberse, entre otras posibilidades, a que la toma de datos se
ha realizado de forma manual o ´esta resulta incómoda para el paciente.
Se presenta una caracterización paramétrica de las medidas para las señales de
longitud reducidas y se proponen dos métodos de optimización no supervisada
para el análisis de registros de corta duración con RSE o CosEn.
Este trabajo muestra cómo las medidas de entropía consideradas, presentan un comportamiento
similar ante una misma situación, conservando las capacidad de separabilidad
entre clases, indepedientemente del registro biológico analizado, siempre
y cuando la medida se use de forma correcta.
SampEn se ha erigido como la medida más estable y de mayor aplicabilidad en
registros de duración media (300<N <5000) cuando las señales pierden muestras,
tanto de forma aleatoria, como uniforme manteniendo coeficientes de correlación
cruzados por encima de 0.8 hasta un 70% de pérdidas. Si las señales presentan
desviaciones estándar altas o gran variabilidad, se recomienda la aplicación de
MSE ya que introduce un suavizado y decorrelaci´on de los patrones.
En señales de corta duración (100 < N < 300) se recomienda el uso de DFA,
ya que permite una caracterización de la complejidad de forma estable y robusta
aunque con un coste computacional alto y la necesidad de realizar una inspección
visual para determinar el número de coeficientes de escalado necesarios.
Finalmente, en señales de muy corta duración (N < 100) se recomienda el uso de
CosEn. Se han conseguido segmentar señales de HTA en humanos de apenas 55
muestras, algo muy novedoso, con mejores estadísticos que RSE. / Cirugeda Roldán, EM. (2014). Medidas de entropía en el procesado de señales biológicas: robustez y caracterización frente a pérdida de muestras y longitud de los registros [Tesis doctoral]. Editorial Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/39343
| Identifer | oai:union.ndltd.org:upv.es/oai:riunet.upv.es:10251/39343 |
| Date | 03 September 2014 |
| Creators | Cirugeda Roldán, Eva María |
| Contributors | Cuesta Frau, David, Universitat Politècnica de València. Departamento de Informática de Sistemas y Computadores - Departament d'Informàtica de Sistemes i Computadors |
| Publisher | Editorial Universitat Politècnica de València |
| Source Sets | Universitat Politècnica de València |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| Source | Riunet |
| Rights | http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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