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International audience; A new method for myocardial ischemia detection is proposed in this communication. The originality of this method relies on the consideration of the dynamics of times series extracted from the ECG whereas traditionnal methods are simply based on static measures. After the extraction of a feature vector, the dynamics are caracterised with an Hidden Semi-Markovian Model (HSMM). The ischemic detector uses a reference HSMM and an ischemic HSMM and then compare the likelihood of the time series. Results obtained with PTCA (percutaneous transluminal coronary angioplasty) records of the STAFF3 database show a very good detection rate (96% of sensibility and 80% of specificity).

L'electrocardiograma (ECG) és el registre no invasiu més utilitzat per a estudiar l'activitat elèctrica del cor. L'anàlisi d'aquests senyals per computador ha estat un camp d'investigació recent de la Bioenginyeria, amb la finalitat d'ajudar en l'estudi i diagnòstic de cardiopaties. L'ECG d'alta resolució (ECGAR) és el producte de tècniques, basades en computador, que milloren la relació senyal-soroll dels senyals provinents del cor, i és utilitzat per a registrar potencials de molt baixa amplitud i alts continguts freqüencials. La principal aplicació del ECGAR està associada amb la detecció de potencials tardans ventriculars (LP) que sobrepassen el període normal del QRS. La presència de LP en el ECGAR ha estat relacionada amb substrats de re-entrada en teixits danyats del miocardi, causants de taquicàrdia ventricular.En aquesta tesi s'han desenvolupat nous indicadors de despolaritzacions ventriculars anormals que ocorren al llarg del complex QRS del ECGAR. S'ha presentat el concepte de potencials anormals intra-QRS (AIQP), estenent el concepte de senyals patofisiològiques, com els LP, sobre el període normal del QRS. Les principals aportacions realitzades en aquest treball es troben en el processat de senyals ECGAR mitjançant tècniques de modelatge i identificació de sistemes, la caracterització dels AIQP, i les seves aplicacions en l'avaluació de cardiopatíes.En el primer capítol es presenta el problema abordat i els objectius de la tesi, així com una descripció dels principis fisiològics i característiques del ECG.En el segon capítol es fa una revisió dels antecedents del ECGAR. Es presenta l'estat de l'art d'aquesta tècnica quant a mètodes d'obtenció clàssics i tendències actuals, i en l'anàlisi de potencials tardans en els dominis temporal i freqüencial, i mitjançant representacions temps-freqüència.En el tercer capítol es desenvolupa un mètode per a caracteritzar potencials anormals intra- QRS, mitjançant tècniques de modelatge del ECGAR, amb estructures paramètriques lineals, utilitzant el domini de la transformada discreta del cosinus (DCT). Es presenta el concepte dels AIQP i s'estudien les seves bases patofisiològiques, justificant el seu ús en aplicacions clíniques. L'habilitat de la tècnica va ser demostrada en un estudi simulat i en senyals reals de pacients.En el capítol quart es presenta un enfocament nou per a modelar senyals ECGAR amb estructures paramètriques no lineals. Aquestes tècniques són aplicades en la caracterització dels AIQP. El mètode utilitzat està basat en tècniques d'identificació de sistemes no lineals per a modelar la part normal del QRS. Es va emprar una estructura auto-regressiva amb entrada exògena no lineal (NARX), parametritzada amb una xarxa neuronal tipus perceptrón multicapa. El modelatge no lineal va permetre caracteritzar els AIQP en senyals reals de pacients sense el pre-processat del ECGAR en el domini de la DCT. En el capítol cinquè s'analitzen tècniques de classificació de grups de pacients, emprant funcions discriminants trobades amb mètodes d'optimització no lineal. Aquestes tècniques permeten proposar valors crítics AQIP per a separar els grups de senyals ECGAR d'estudi, amb la finalitat d'optimitzar l'exactitud en la predicció clínica.En el sisè capítol s'apliquen les tècniques de caracterització dels AIQP en l'avaluació de pacients amb taquicàrdia ventricular (TV), posterior a un infart de miocardi (IM). Els resultats obtinguts amb els nous índexs AIQP representen un aporti significatiu per a detectar potencials provenint de substrats de re-entrada. En un estudi sobre una població de 173 pacients post IM, amb una prevalença típica de TV, els índexs AIQP han aportat un increment de l'exactitud (90 %) i del valor predictiu positiu (47 %) del ECGAR.En el setè capítol es presenten dues aplicacions clíniques. En primer lloc, es realitza una avaluació de potencials anormals amidats en el ECGAR de pacients en diferents etapes de miocarditis chagásica. Els resultats obtinguts amb els índexs AIQP demostren diferències altament significatives entre diferents grups de pacients, classificats d'acord a l'avanç de la malaltia. Es presenta un segon estudi on s'avaluen esdeveniments isquémics transitoris durant angioplàstia coronària transluminal percutània (PTCA). Els resultats mostren canvis dinàmics en els ECGAR, obtinguts de seqüències de batecs consecutius, a l'utilitzar els índexs AIQP. L'aplicació dels mètodes desenvolupats en aquesta tesi, per al processat del ECGAR, ha permès la caracterització i quantificació de senyals provinents de despolaritzacions ventriculars anormals. L'aplicació clínica d'aquests mètodes ha produït un aporti significatiu en l'avaluació no invasiva amb el ECGAR de diferents cardiopaties., El electrocardiograma (ECG) es el registro no invasivo más utilizado para estudiar la actividad eléctrica del corazón. El análisis de estas señales por computador ha sido un campo de investigación reciente de la Bioingeniería, con la finalidad de ayudar en el estudio y diagnóstico de cardiopatías. El ECG de alta resolución (ECGAR) es el producto de técnicas, basadas en computador, que mejoran la relación señal-ruido de las señales provenientes del corazón, y es utilizado para registrar potenciales de muy baja amplitud y altos contenidos frecuenciales. La principal aplicación del ECGAR está asociada con la detección de potenciales tardíos ventriculares (LP) que sobrepasan el periodo normal del QRS. La presencia de LP en el ECGAR ha estado relacionada con substratos de reentrada en tejidos dañados del miocardio, causantes de taquicardia ventricular.En esta tesis se han desarrollado nuevos indicadores de despolarizaciones ventriculares anormales que ocurren a lo largo del complejo QRS del ECGAR. Se ha presentado el concepto de potenciales anormales intra-QRS (AIQP), extendiendo el concepto de señales patofisiológicas, como los LP, sobre el periodo normal del QRS. Las principales aportaciones realizadas en este trabajo se encuentran en el procesado de señales ECGAR mediante técnicas de modelado e identificación de sistemas, la caracterización de los AIQP, y sus aplicaciones en la evaluación de cardiopatías.En el primer capítulo se presenta el problema abordado y los objetivos de la tesis, así como una descripción de los principios fisiológicos y características del ECG.En el segundo capítulo se hace una revisión de los antecedentes del ECGAR. Se presenta el estado del arte de esta técnica en cuanto a métodos de obtención clásicos y tendencias actuales, y en el análisis de potenciales tardíos en los dominios temporal y frecuencial, y mediante representaciones tiempo-frecuencia. En el tercer capítulo se desarrolla un método para caracterizar potenciales anormales intra QRS, mediante técnicas de modelado del ECGAR, con estructuras paramétricas lineales, utilizando el dominio de la transformada discreta del coseno (DCT). Se presenta el concepto de los AIQP y se estudian sus bases patofisiológicas, justificando su uso en aplicaciones clínicas. La habilidad de la técnica fue demostrada en un estudio simulado y en señales reales de pacientes.En el capítulo cuarto se presenta un enfoque novedoso para modelar señales ECGAR con estructuras paramétricas no lineales. Estas técnicas son aplicadas en la caracterización de los AIQP. El método utilizado está basado en técnicas de identificación de sistemas no lineales para modelar la parte normal del QRS. Se empleó una estructura auto-regresiva con entrada exógena no lineal (NARX), parametrizada con una red neuronal tipo perceptrón multicapa. El modelado no lineal permitió caracterizar los AIQP en señales reales de pacientes sin el pre-procesado del ECGAR en el dominio de la DCT. En el capítulo quinto se analizan técnicas de clasificación de grupos de pacientes, empleando funciones discriminantes halladas con métodos de optimización no lineal. Estas técnicas permiten proponer valores críticos AQIP para separar los grupos de señales ECGAR de estudio, con el fin de optimizar la exactitud en la predicción clínica.En el sexto capítulo se aplican las técnicas de caracterización de los AIQP en la evaluación de pacientes con taquicardia ventricular (TV), posterior a un infarto de miocardio (IM). Los resultados obtenidos con los nuevos índices AIQP representan un aporte significativo para detectar potenciales provenientes de substratos de reentrada. En un estudio sobre una población de 173 pacientes post IM, con una prevalencia típica de TV, los índices AIQP han aportado un incremento de la exactitud (90 %) y del valor predictivo positivo (47 %) del ECGAR.En el séptimo capítulo se presentan dos aplicaciones clínicas. En primer lugar, se realiza una evaluación de potenciales anormales medidos en el ECGAR de pacientes en distintas etapas de miocarditis chagásica. Los resultados obtenidos con los índices AIQP demuestran diferencias altamente significativas entre distintos grupos de pacientes, clasificados de acuerdo al avance de la enfermedad. Se presenta un segundo estudio donde se evalúan eventos isquémicos transitorios durante angioplastia coronaria transluminar percutánea (PTCA). Los resultados muestran cambios dinámicos en los ECGAR, obtenidos de secuencias de latidos consecutivos, al utilizar los índices AIQP. La aplicación de los métodos desarrollados en esta tesis, para el procesado del ECGAR, ha permitido la caracterización y cuantificación de señales provenientes de despolarizaciones ventriculares anormales. La aplicación clínica de estos métodos ha producido un aporte significativo en la evaluación no invasiva con el ECGAR de diferentes cardiopatías., The electrocardiogram (ECG) is the most widely non-invasive record used for studying the electrical activity of the heart. The computer analysis of these signals has been a recent and important field of research of Bioengineering in order to help in the study and diagnosis of cardiopathies. The high resolution ECG (HRECG) is the result of computer based techniques which improve the signal-to-noise ratio of electrical signals coming from the heart, and it is used to characterize low-amplitude and high-frequency potentials. The main HRECG application is used in ventricular late potentials (LP) detection that that outlast the period of normal ventricular depolarization (QRS). The presence of LP in the HRECG has been linked with the presence of a reentry substrate for ventricular tachycardia (VT) after a myocardial infarction.In this thesis new indexes of abnormal ventricular depolarization occurring within the QRS period of the HRECG have been developed. The concept of abnormal intra-QRS potentials (AIQP) has been presented, extending the concept of pathophysiological late signals, as LP, over the whole QRS period. The main contributions done in this work are related with: HRECG signal processing using modelling and identification systems techniques; AIQP characterization; and its application on the assessment of cardiopathies.In the first chapter the treated problem is presented and the objectives of the thesis, as well as a description of the physiological principles and characteristics of the ECG.The second chapter shows a revision of the antecedents of the HRECG. The state-of-the-art of this technique is presented as classic and actual tendencies of the methods, the analysis of late potentials in temporal and frequency domains, and by means of time-frequency representations.In the third chapter a method is developed to characterize abnormal intra-QRS potentials, by means of ECGAR modelling techniques, with parametric linear structures, using the discrete cosine transform (DCT) domain. The concept of the AIQPs is presented and their pathophysiological bases are analyzed, justifying their use in clinical applications. The ability of the technique was demonstrated in a simulated study and real signals of patients. In chapter four a novel approach is presented to model ECGAR signals with nonlinear parametric structures. These techniques are applied in the characterization of AIQP. The used method is based on techniques of nonlinear systems identification to model the normal part of the QRS. An auto-regressive nonlinear structure with exogenous input (NARX) was used, parameterized by a multilayer feed-forward neural network (multilayer perceptron). The nonlinear modelling allowed to characterize AIQPs in real signals of patients without the pre-processing the HRECG in the DCT domain.Chapter five presents analyzing techniques for patient groups, using found discriminant functions with nonlinear optimization methods. These techniques allow proposing critical AQIP values to separate the study HRECG signal groups, with the purpose of optimizing the accuracy in clinical prediction.The sixth chapter shows the application of AIQP characterization techniques in the evaluation of patients with ventricular tachycardia (VT), after myocardial infarct (MI). The results obtained with these new AIQP indices represent a significant contribution to detect abnormal potentials from re-entry substrate. In a study on a population of 173 patients with post IM, with a typical prevalence of VT, AIQP indices have contributed an increase of the accuracy (90 %) and positive predictive value (47 %) of the HRECG.In the seventh chapter two clinical applications appear. Firstly, an evaluation of abnormal potentials measured in the HRECG of patients in different stages of chagasic myocarditis is made. Results obtained with AIQP indices show highly significant differences among different groups of patients, classified according to the advance of the disease. A second study is presented where transient ischemic events are evaluated during percutaneous transluminal coronary angioplasty (PTCA). Results show dynamic changes in the HRECG, obtained from consecutive beats sequences, when using AIQP indices.The application of the methods developed in this thesis, for the HRECG signal processing, has allowed to characterize and quantified abnormal ventricular depolarization signals. The clinical application of these methods has produced a significant contribution to the non-invasive evaluation of different cardiopathies using the HRECG technique.

El síndrome de Brugada es una enfermedad hereditaria caracterizada por un patrón electrocardiográfico característico, así como por un aumento del riesgo de sufrir arritmias cardíacas y muerte súbita. No existen actualmente indicadores objetivos que permitan determinar el riesgo individual, por lo que la elegibilidad para la implantación de desfibriladores automáticos implantables con el fin de prevenir eventos de muerte súbita genera todavía gran controversia. Dado que el electrocardiograma (ECG) proporciona información cardíaca de forma no invasiva, se presenta un algoritmo automático capaz de detectar parámetros electrocardiográficos relevantes en la enfermedad. De este modo, futuros estudios que incluyan grandes series de pacientes permitirán determinar el valor pronóstico de las diferentes variables detectadas. El algoritmo integra funciones disponibles previamente desarrolladas para la lectura y delineación de señales ECG y propone una expansión centrada en la detección de parámetros como la carga de latidos con patrón de Brugada, elevación del segmento ST, duración del segmento ST y de los intervalos PR, QRS y QTc, la variabilidad del ritmo cardíaco (VRC), la alternancia de la onda T o la carga de extrasístoles ventriculares, entre otros. El código se testeó en registros ECG continuos de 12 derivaciones y 24 horas de duración de dos pacientes con diferentes grados de severidad y un caso control, obteniendo tendencias relacionadas con la VRC y la carga de latidos con patrón de Brugada. Asimismo, se analizaron diferentes colocaciones de los electrodos con el objetivo de concluir la configuración más sensible para la detección del patrón característico.

La Síndrome de Brugada (BrS) és un trastorn cardiovascular poc comú però greu que pot causar batecs perillosament ràpids i es caracteritza per presentar un conjunt particular de patrons d'electrocardiograma (ECG) als seus pacients. És una condició molt impredictible. Moltes persones no presenten cap símptoma, mentre que per altres, lamentablement, el primer símptoma és la mort. Per a pacients d'alt risc es recomana col•locar un desfibril•lador cardioversor implantable. Desafortunadament, això té greus riscos associats, com infeccions i descàrregues inadequades, per la qual cosa és clau identificar aquests pacients d'alt risc correctament. L'objectiu d'aquest projecte ha estat desenvolupar eines basades en aprenentatge automàtic que poguessin diferenciar els pacients amb Síndrome de Brugada simptomàtics dels quals no ho són. Es van considerar pacients simptomàtics aquells que s'havien recuperat de mort cardíaca, van patir un síncope arritmogènic o taquicàrdia sostinguda. Per fer-ho, després d'una investigació de l'estat de l'art dels temes pertinents, es van extreure diversos biomarcadors relacionats amb els patrons d'ECG de Brugada a partir de registres d'ECG de 24 hores de 45 pacients diferents, després d'haver estat processats per mitjà de promediat de senyal per reduir el soroll. Aquests biomarcadors, juntament amb algunes dades clíniques, es van separar de diferents maneres per entrenar i provar diferents models de classificació automatitzats basats en aprenentatge automàtic. Els resultats obtinguts dels models han estat molt pobres. Cap d'ells no ha pogut classificar de manera fiable els pacients amb BrS com es desitjava. Això no obstant, d'aquesta primera aproximació es poden extreure conclusions valuoses per assolir l'objectiu del projecte, i s’han desenvolupat eines útils que poden permetre un processament més ràpid de la base de dades utilitzada. El Síndrome de Brugada (BrS) es un trastorno cardiovascular poco común pero grave que puede causar latidos peligrosamente rápidos y se caracteriza por presentar un conjunto particular de patrones de electrocardiograma (ECG) en sus pacientes. Es una condición muy impredecible. Muchas personas no presentan ningún síntoma, mientras que para otras, lamentablemente, el primer síntoma es la muerte. Para pacientes de alto riesgo se recomienda la colocación de un desfibrilador cardioversor implantable. Desafortunadamente, eso tiene graves riesgos asociados, como infecciones y descargas inapropiadas, por lo que es clave identificar a esos pacientes de alto riesgo correctamente. El objetivo de este proyecto era desarrollar herramientas basadas en aprendizaje automático que puedan diferenciar a los pacientes con Síndrome de Brugada sintomáticos de aquellos que no lo son. Se consideraron pacientes sintomáticos aquellos que se habían recuperado de muerte cardiaca, sufrieron un síncope arritmogénico o una taquicardia sostenida. Para ello, tras una investigación del estado del arte de los temas relevantes, se extrajeron varios biomarcadores relacionados con los patrones de ECG de Brugada a partir de registros de ECG de 24h de 45 pacientes diferentes, después de haber sido procesados mediante promedio de señal para reducir su ruido. Estos biomarcadores, junto con algunos datos clínicos, se separaron de diferentes maneras para entrenar y probar diferentes modelos de clasificación automatizados basados en aprendizaje automático. Los resultados de los modelos obtenidos han sido muy pobres. Ninguno de ellos pudo clasificar de manera confiable a los pacientes con BrS como se deseaba. No obstante, de esta primera aproximación se pueden extraer valiosas conclusiones para continuar avanzando hacia el objetivo perseguido, y se desarrollaron herramientas útiles que permitirán un procesamiento más rápido de la base de datos utilizada. The Brugada Syndrome (BrS) is a rare but serious cardiovascular disorder that can cause dangerously fast heartbeats and is characterized by a particular set of electrocardiogram (ECG) patterns. It’s a very unpredictable condition. Many people don’t present symptoms at all, while for others, unfortunately, the first symptom is death. For high risk patients, having an implantable cardioverter-defibrillator placed is recommended. Unfortunately, that has severe risks associated, like infections and inappropriate shocks, so it’s key to identify those high risk patients. The objective of this project was to develop machine learning based tools that are able to tell symptomatic Brugada Syndrome patients apart from those who are not. Symptomatic patients were considered those who had recovered from cardiac death, suffered an arrhythmogenic syncope or sustained tachycardia. In order to do so, after an investigation of the state of the art of the relevant subjects, several biomarkers related with Brugada ECG patterns were extracted from 24h ECG recordings of 45 different patients, after having been processed by signal averaging in order to reduce their noise. Those biomarkers, alongside some clinical data, were then separated in different ways in order to train and test different machine learning based automated classifier models. The performances of those models were very poor. None of them was able to reliably classify BrS patients as desired. Nevertheless, valuable conclusions can be extracted from this first approach to pursue the intended goal further, and useful tools were developed that would allow for a faster processing of the database used.

La cardiopatia arritmogènica de ventricle Esquerre (AVLC) és una afecció cardíaca que provoca el creixement del teixit fibrogras en aquest ventricle del cor. Aquesta malaltia pot arribar a provocar greus complicacions i inclús la mort sobtada de pacients joves. El coneixement d'aquesta malaltia és reduït, sobretot envers les seves afeccions als senyals electrocardiogràfics. La majoria de la informació que es coneix de la seva caracterització és sobre altres proves mèdiques, com la ressonància magnètica. En aquest projecte, una vegada es va portar a terme una investigació minuciosa sobre l'estat de l'art de la malaltia i els coneixements actuals, es va començar el desenvolupament del codi en Matlab. S'ha automatitzat el procés de detecció d'un llistat de biomarcadors mitjançant dos mètodes d'obtenció de marques: Single Lead (SL) i la Single Lead + Rule (SLR). Aquests biomarcadors són: el ritme cardíac, l'interval PR, el voltatge pic a pic, la duració del complex QRS, l'interval QT, l'interval QT corregit, l'àrea en valor absolut, l'energia i la potencia mitja del complex QRS. Posteriorment, s'hi ha elaborat dues anàlisis estadístiques, el codi del qual també ha estat automatitzat. En aquestes proves s'ha comparat els registre electrocardiogràfics de diferents grups amb la intenció de caracteritzar la malaltia. La primera anàlisi és una comparació entre registres d'un mateix pacient amb una diferència temporal entre els ECGs. El segon anàlisis elabora una comparació entre registre de dos grups de pacients amb diferents característiques. Els resultats mostren que els biomarcadors del voltatge pic a pic, l'àrea en valor absolut, l'energia i la potència del QRS mostren diferències significatives a major diferència de temps entre registres; disminuint el seu valor amb el temps. Per altra banda, els resultats de l'anàlisi intergrupal entre homes i dones, i hipertensos i no hipertensos; no mostren diferències significatives. La cardiopatía arritmogénica de ventrículo izquierdo (AVLC) es una afección cardíaca que provoca un crecimiento del tejido fibrograso en este ventrículo del corazón. Esta enfermedad puede llegar a provocar complicaciones graves o incluso muerte súbita en pacientes jóvenes. El conocimiento al respecto es reducido, sobretodo sobre su afección sobre las señales electrocardiográficas. La mayoría de la información se conoce sobre su caracterización en otras pruebas médicas, como la resonancia magnética. En este proyecto, una vez se llevó a cabo una investigación minuciosa sobre el estado del arte de la enfermedad y los conocimientos actuales, se empezó el desarrollo de código en Matlab. Se automatizó el proceso de detección de un listado de biomarcadores mediante dos métodos de detección de marcas: la Single Lead (SL) y la Single Lead + Rule (SLR). Estos biomarcadores son: el ritmo cardiaco, el intervalo PR, el voltaje pico a pico, la duración del complejo QRS, el intervalo QT, el intervalo QT corregido, el área en valor absoluto, la energía y la potencia media del complejo QRS. Posteriormente, se realizó dos análisis estadísticos, cuyo código también está automatizado. En estas pruebas se comparan registros electrocardiográficos de diferentes grupos con la intención de caracterizar la enfermedad. El primer análisis es una comparación entre registros de un mismo paciente con una diferencia temporal entre los ECGs. El segundo análisis efectúa una comparación entre registros de grupos de pacientes con diferentes características. Los resultados muestran que los biomarcadores del voltaje pico a pico, el área en valor absoluto, la energía y la potencia media del QRS, muestran diferencias significativas a mayor diferencia de tiempo entre registros; disminuyendo sus valores con el tiempo. Por otra banda, los resultados del análisis intergrupal entre hombres y mujeres, e hipertensos y no hipertensos no muestran diferencias significativas. Arrhythmogenic left ventricular cardiomyopathy (AVLC) is a heart condition that causes the growth of fibro-fatty tissue in this ventricle. This disease can lead to severe complications, even sudden death in young patients. And the knowledge about this illness is limited, especially in relation to electrocardiographs. Thus, most information about its characterization is about other medical tests, such as magnetic resonance imaging. Firstly, it was carried out a thorough investigation of the state of the art of the disease and current knowledge. Secondly, the code development in Matlab was started about the signal processing. The process of detecting a list of biomarkers was automated using two methods of tag detection: Single Lead (SL) and Single Lead + Rule (SLR). These biomarkers are: heart rate, PR interval, peak-to-peak voltage, QRS complex duration, QT interval, corrected QT interval, the absolute area, energy and mean QRS complex power. Subsequently, two statistical analyses have been performed, also with automated code. These tests compare electrocardiographic recordings from different groups with the intention of characterizing the disease. The first analysis is between recordings from the same patient with a time difference between ECGs. The second analysis is a comparison of recordings from groups of patients with different characteristics. The results show that the biomarkers of peak-to-peak voltage, absolute area, energy and the power of the QRS show significant differences with the increment of time; when their values gradually decrease. On the other hand, the results of the intergroup analysis between men and women, and hypertensives and non-hypertensives show no significant differences.

This doctoral thesis was developed within the joint Ph.D. program in biomedical engineering at Universitat Politècnica de Catalunya (Barcelona, Spain) and University of Zaragoza (Zaragoza, Spain) in the framework of Doctorats Industrials program co-financed by Laboratorios Rubió S.A. (Castellbisbal, Spain) and Agència de Gestió d’Ajuts Universitaris i de Recerca, Generalitat de Catalunya (Spain). This thesis was performed in partnership with the Nephrology ward from Hospital Clínico Universitario Lozano Blesa (Zaragoza, Spain) and in collaboration with Dr J. Ramírez from the William Harvey Research Institute, Queen Mary University of London (London, UK). End-stage renal disease (ESRD) patients demonstrate an increased incidence of sudden cardiac death (SCD) with declining kidney functioning as a consequence of blood potassium ([K+]) homeostasis impairment, which is restored by hemodialysis (HD) therapy. The clinically established method for the diagnosis of [K+] imbalance is blood tests, an invasive and costly procedure that limits continuous monitoring of ESRD patients. A non-invasive ambulatory index, able to quantify changes in [K+] level is an open issue. In this context, the electrocardiogram (ECG) and in particular, the T wave (TW) morphology, has been shown to be strongly correlated with [K+] imbalance. Therefore, the aim of this dissertation is to investigate and to propose TW-derived markers able to monitor changes in [K+] levels in ESRD patients undergoing HD. For that purpose, the time warping analysis, a technique that allows the comparison and quantification of differences between two different TW shapes, was investigated. The application of TW time warping based markers in monitoring [K+ ] variations (Δ [K+]) and the derivation of a heart-rate corrected marker is proposed and compared with respect to two well-established Δ [K+]-related TW-based indexes. All the markers are evaluated in a single lead approach and after having emphasised the TW energy content through spatial transformation by Principal Component Analysis (PCA). Results demonstrate that the proposed biomarkers outperform the already proposed indexes, also proving that the use of PCA transformed lead generates markers with a higher correlation with Δ [K+] than the single lead approach. The possibility to improve markers robustness in the case of low signal-to-noise ratio ECGs, by spatially transforming the signal maximising the beat-to-beat TW periodicity criteria through the so-called Periodic Component Analysis (pCA), is then explored. pCA-based markers show superior performance during and after the HD than those obtained by PCA suggesting improved stability for continuous Δ [K+] tracking. The thesis studies also the application of regressions models to quantify Δ [K+] from pCA-based time warping markers. The accuracy of the regression models is evaluated by correlation and estimation error between the actual and the corresponding model-estimated Δ [K+] values, and the smallest estimation error is found for quadratic regression models. Being the time warping derived markers sensitive to TW boundary delineation errors, which may endanger their prognostic power, the advantages of using a weighting stage is investigated for their robust computation. The performance of two weighting functions (WF)s is tested and compared with respect to the control no weighting case, in simulated scenarios and in real scenarios (i.e. for [K+] monitoring and SCD risk stratification). No improvements in [K+] monitoring are found, probably due to the considerable marked [K+]-induced TW morphological changes. On the contrary, both simulation tests and SCD risk stratification analysis show that the proposed WFs can enhance the robustness of TW time warping analysis against TW delineation errors. In conclusion, this Doctoral Thesis confirms the hypothesis that enhanced perforce in Δ [K+] tracking and quantification can be achieved by analysing the overall TW morphology by time warping analysis. The simplicity of the technology, together with its low cost and ease of acquisition, should provide a new opportunity for TW analysis to reach standard clinical practice. Moreover, the use of WFs to minimise the undesired effects of TW delineation errors on the computation of time warping markers revealed a noticeable improvement of the SCD risk stratification power of time warping derived indexes. Los pacientes con enfermedad renal en etapa terminal (ESRD) demuestran una mayor incidencia de muerte cardíaca súbita (SCD) tras el deterioro del funcionamiento renal como consecuencia del desequilibrio del potasio ([K+]) en sangre. Este último se restablece mediante la terapia de hemodiálisis (HD). El desequilibrio de [K+] se diagnostica a través del análisis de sangre, un procedimiento invasivo y costoso que limita la monitorización de los pacientes con ESRD. Se necesita un índice ambulatorio no invasivo, capaz de cuantificar los cambios en el nivel de [K+] (Δ [K+]). En este contexto, se ha demostrado que el electrocardiograma (ECG) y en particular la onda T (TW), están correlacionados con Δ [K+]. El objetivo de esta tesis es evaluar marcadores derivados de la TW capaces de monitorizar ¿[K+] en pacientes con ESRD sometidos a HD. Para ello, se aplicó el análisis time warping, una técnica que permite la comparación de dos formas diferentes de TW. En primer lugar, se evalúa la aplicación de marcadores basados en el time warping para el seguimiento de Δ [K+] así como la derivación de un marcador corregido por la frecuencia cardíaca, comparando los marcadores con respecto a dos índices basados en TW bien establecidos y relacionados con Δ [K+]. Todos los marcadores se evalúan en las derivaciones independientes y después de haber enfatizado el contenido de energía de TW a través del Análisis de Componentes Principales (PCA). Los resultados demuestran mejores prestaciones de los marcadores time warping respecto a los ya propuestos y que el uso de PCA genera marcadores con una correlación más alta con Δ [K+] respecto a las derivaciones independientes. A continuación, se explora la posibilidad de mejorar la robustez de los marcadores en el caso de ECG con una relación señal/ruido baja, maximizando la periodicidad de TW latido a latido mediante el Análisisde Componentes Periódicos (pCA). Los marcadores basados en pCA muestran un rendimiento superior durante y después de la HD que los obtenidos por PCA, lo que sugiere una estabilidad mejorada para el seguimiento continuo de Δ [K+]. Luego, se evalúan modelos de regresión para cuantificar [K+] a partir de marcadores basados en pCA. La precisión de los modelos de regresión se evalúa mediante el error de estimación entre valores reales de Δ [K+] y los correspondientes estimados por el modelo. Con el error de estimación más pequeño, el modelo cuadrático es el más adecuado para la cuantificación de [K+].Siendo el análisis time warping sensible a los errores de delineación de los límites de TW, lo que supone un riesgo para su poder pronóstico, se investigan las ventajas de usar una etapa de ponderación para el cálculo de marcadores time warping. El rendimiento de dos funciones de ponderación (WF) se prueba y se compara con respecto al caso de control sin ponderación, en escenarios simulados y en escenarios reales (para el seguimiento de [K+] y la estratificación del riesgo de SCD). No se encontraron mejoras en la monitorización de [K+] debido a los considerables cambios morfológicos de TW inducidos por Δ [K+]. Por otro lado, tanto las pruebas de simulación como el análisis de estratificación de riesgo de SCD muestran que los WF propuestos pueden mejorar la robustez del análisis time warping de TW contra los errores dedelineación de TW. En conclusión, esta tesis doctoral confirma la hipótesis de que se puede lograr un mejor seguimiento y cuantificación de Δ [K+] mediante el análisis de la morfología de TW mediante el análisis time warping. La simplicidad de la tecnología, junto con su bajo costo y facilidad de adquisición del ECG, debería brindar una nueva oportunidad para que el análisis de TW en la práctica clínica rutinaria. Además, el uso de WF para minimizar los efectos no deseados de errores de delineación de TW en el cálculo de los marcadores time warping reveló una mejora del poder de estratificación del riesgo

La variabilitat de l'ritme cardíac es descriu com la variació de temps entre batec i batec i està expressada en mil·lisegons, aquesta és una dada que a més de mesurar la salut cardíaca, mesures la Progressió en l'entrenament. Aquest treball se centra en l'anàlisi de la variabilitat de la freqüència cardíaca (HRV) en un grup de corredores durante la marató de Barcelona de 2017. Mitjançant les dades obtingudes per mitjà de l'holter d'ECG Nuubo s'analitza el senyal obtingut, implementant un programa per llegir senyals ECG de grans dimensions en format .hl7, utilizándo per a la lectura un programari per al Processament de senyals biomèdics (Biosig) que posteriorment es convertirà en un Codigo por mitjà de Matlab per a acer a la correcta lectura, Tractament del senyal i realitzar una anàlisi estadística dels resultats. Per a l'anàlisi, es dividirà en diferents etapes: abans de Començar la carrera, començant la carrera, meitat de la cursa, finalitzant la carrera i repòs, comparant els biomarcadors de la HRV en homes i dones, i en tots els corredors classificant en 2 grups: (i) els primers corredores en arribar a la meta i (ii) els últims corredores. Finalment, es van analitzar els diferents marcadors de la HRV entre les diferents etapes de la carrera o entre els grups en alguna etapa de la cursa i avaluar si van existir diferències significatives en cadascuna dels Resultats obtinguts. La variabilidad del ritmo cardiaco se describe como la variación de tiempo entre latido y latido y está expresada en milisegundos, este es un dato que además de medir la salud cardiaca, mide la progresión en el entrenamiento. Este trabajo se centra en el análisis de la variabilidad de la frecuencia cardiaca (HRV) en un grupo de corredores durante la maratón de Barcelona de 2017. Mediante los datos obtenidos por medio del Holter de ECG Nuubo se analiza la señal obtenida, implementando un programa para leer señales ECG de gran tamaño en formato .hl7, utilizando para la lectura un software para el procesamiento de señales biomédicas (Biosig) que posteriormente se convertirá en un código por medio de Matlab para hacer la correcta lectura, tratamiento de la señal y realizar un análisis estadístico de los resultados. Para el análisis, se dividirá en diferentes etapas: antes de comenzar la carrera, empezando la carrera, mitad de la carrera, finalizando la carrera y reposo, comparando los biomarcadores de la HRV en hombres y mujeres, y en todos los corredores clasificándolos en 2 grupos: (i) los primeros corredores en llegar a la meta y (ii) los últimos corredores. Finalmente, se analizaron los diferentes marcadores de la HRV entre las diferentes etapas de la carrera o entre los grupos en alguna etapa de la carrera y evaluar si existieron diferencias significativas en cada una de los resultados obtenidos. Heart rate variability is described as the time variation between beats and is expressed in milliseconds, this is a data that in addition to measuring cardiac health, measures the progress in training. This work focuses on the analysis of heart rate variability (HRV) in a group of runners during the 2017 Barcelona Marathon. Using the data obtained by the Nuubo ECG Holter, the signal obtained was analyzed to implement a program to read the large ECG signals in .hl7 format. Using the software’s information for biomedical signal processing (Biosig) that later will be converted into a Matlab code to make the correct reading, signal processing and perform a statistical analysis of the results. For the analysis, it will be divided into different stages: before starting the race, starting the race, mid-race, finishing the race and rest, comparing HRV biomarkers in men and women, and in all runners classifying them into 2 groups: (i) the first runners to reach the finish line and (ii) the last runners. Finally, the different HRV markers were analyzed between the different stages of the race or between groups at any stage of the race and to evaluate if there were significant differences in each of the results obtained.

El síndrome de Brugada es una patología cardiaca eléctrica primaria genéticamente determinada. Esta se caracteriza por alteraciones electrocardiográficas distintivas, en donde el paciente puede llegar a presentar muerte súbita cardiaca secundaria a taquicardia ventricular polimórfica/ fibrilación ventricular, afectando mayormente a personas en la cuarta década de la vida. Pese a la creciente información sobre el síndrome de Brugada, en la actualidad persisten controversias en los ámbitos como la base fisiopatológica o en el de estratificación de riesgo arrítmico en pacientes asintomáticos. El presente estudio se basa en la evaluación de la variabilidad de la frecuencia cardiaca (VFC) como método electrocardiográfico simple y no invasivo para evaluar el equilibrio simpatico-vagal, con el fin de detectar diferencias entre los periodos diurnos y nocturnos, diferencias entre hombres y mujeres que padecen del síndrome de Brugada y diferencias entre aquellos pacientes sintomáticos de los asintomáticos. La VFC implica el uso de métricas en el dominio del tiempo que se aplican de manera directa a la serie de tiempo de intervalos RR. La métrica más evidente es el promedio de los intervalos RR (𝑅����𝑅����̅̅̅̅). La desviación estándar de los intervalos NN (SDNN) reflejan la variación global dentro de la serie RR. Cuando se mide la VFC en un tiempo determinado, se utiliza como indicadores la raíz cuadrática media de las diferencias sucesivas de intervalos NN (RMSSD). En el análisis espectral de la VFC, se analizan los componentes HF Y LF, donde el HF, proviene de las arritmias sinusales respiratorias, que es cuando hay una oscilación de alta frecuencia entre 0.15 y 0.4 Hz, relacionada con las fases de respiración y mediada casi que por la actividad parasimpática del nódulo sinoauricular. El otro componente, se relaciona con la presión sanguínea, que es cuando hay una oscilación de baja frecuencia (LF) entre 0.04 y 0.15 Hz considerada de origen simpático y parasimpático. Al ser las oscilaciones poco pronunciadas y los picos en el espectro de potencia son indistinguibles, se cuantifica en su lugar la potencia en las bandas de frecuencia LF y HF. Un aumento en la potencia LF se asocia a un aumento de la actividad simpática y contrariamente un aumento en la potencia HF se asocia a un aumento de la actividad parasimpática y la relacion entre estas dos variables LF/HF, se utiliza como indicador del equilibrio autonómico. Los resultados obtenidos de los intervalos diurnos y nocturnos de 5 minutos de los registros de ECG de 24 horas de los 32 pacientes con Sindrome de Brugada, muestran valores más altos de la VFC durante la noche que durante el día, así como también una VFC más baja en pacientes sintomáticos en comparación con asintomáticos. También se ha podido observar un aumento del tono vagal nocturno. Sin embargo, no hubo diferencias significativas, en cuanto a sexo y sintomatología, debido a las limitaciones del estudio, debido a que había muy pocos participantes femeninos y sintomáticos. La síndrome de Brugada és una patologia cardíaca elèctrica primària genèticament determinada. Aquesta es caracteritza per alteracions electrocardiogràfiques distintives, on el pacient pot arribar a presentar mort sobtada cardíaca secundària a taquicàrdia ventricular polimòrfica / fibril·lació ventricular, afectant principalment a persones en la quarta dècada de la vida. Tot i la creixent informació sobre la síndrome de Brugada, en l'actualitat persisteixen controvèrsies en els àmbits com la base fisiopatològica o en el d'estratificació de risc arrítmic en pacients asimptomàtics. El present estudi es basa en l'avaluació de la variabilitat de la freqüència cardíaca (VFC) com a mètode electrocardiogràfic simple i no invasiu per avaluar l'equilibri simpàtic-vagal, per tal de detectar diferències entre els períodes diürns i nocturns, diferències entre homes i dones que pateixen de la síndrome de Brugada i diferències entre aquells pacients simptomàtics dels asimptomàtics. La VFC implica l'ús de mètriques en el domini de el temps que s'apliquen de manera directa a la sèrie de temps d'intervals RR. La mètrica més evident és la mitjana dels intervals RR ((𝑅��𝑅��̅̅̅̅) ).La desviació estàndard dels intervals NN (SDNN) reflecteixen la variació global dins de la sèrie RR. Quan es mesura la VFC en un temps determinat, s'utilitza com a indicadors l'arrel quadràtica mitjana de les diferències successives d'intervals NN (RMSSD). En l'anàlisi espectral de la VFC, s'analitzen els components HF I LF, on el HF, prové de les arítmies sinusals respiratòries, que és quan hi ha una oscil·lació d'alta freqüència entre 0.15 i 0.4 Hz, relacionada amb les fases de respiració i intervinguda gairebé que per l'activitat parasimpàtica de l'nòdul sinoauricular. L'altre component, es relaciona amb la pressió sanguínia, que és quan hi ha una oscil·lació de baixa freqüència (LF) entre 0.04 i 0.15 Hz considerada d'origen simpàtic i parasimpàtic. A l'ésser les oscil·lacions poc pronunciades i els pics en l'espectre de potència són indistingibles, es quantifica en el seu lloc la potència en les bandes de freqüència LF i HF. Un augment en la potència LF s'associa a un augment de l'activitat simpàtica i contràriament un augment en la potència HF s'associa a un augment de l'activitat parasimpàtica i la relació entre aquestes dues variables LF / HF, s'utilitza com a indicador de l'equilibri autonòmic . Els resultats obtinguts dels intervals diürns i nocturns de 5 minuts dels registres d'ECG de 24 hores dels 32 pacients amb Síndrome de Brugada, mostren valors més alts de la VFC durant la nit que durant el dia, així com també una VFC mes baixa en pacients simptomàtics en comparació amb asimptomàtics. També s'ha pogut observar un augment de el to vagal nocturn. No obstant això, no hi va haver diferències significatives, pel que fa a sexe i simptomatologia, a causa de les limitacions de l'estudi, pel fet que havien molt pocs participants femenins i simptomàtics. Brugada syndrome is a genetically determined primary electrical cardiac pathology. It is characterized by distinctive electrocardiographic alterations, in which the patient may present sudden cardiac death secondary to polymorphic ventricular tachycardia/ventricular fibrillation, affecting mostly people in the fourth decade of life. Despite the growing information on Brugada syndrome, controversies persist in areas such as the pathophysiological basis or arrhythmic risk stratification in asymptomatic patients. The present study is based on the evaluation of heart rate variability (HRV) as a simple, noninvasive electrocardiographic method to assess sympathovagal balance, in order to detect differences between daytime and nighttime periods, differences between men and women with Brugada syndrome, and differences between those patients who are symptomatic and those who are asymptomatic. HRV involves the use of time domain metrics that apply directly to the time series of RR intervals. The most obvious metric is the average of RR intervals ((𝑅�𝑅�̅̅̅̅) ). The standard deviation of NN intervals (SDNN) reflect the overall variation within the RR series. When measuring HRV at a given time, the root mean square root of successive NN interval differences (RMSSD). In the spectral analysis of HRV, the HF and LF components are analyzed, where HF comes from respiratory sinus arrhythmias, which is when there is a high frequency oscillation between 0.15 and 0.4 Hz, related to the respiratory phases and mediated almost exclusively by the parasympathetic activity of the sinoatrial node. The other component, related to blood pressure, when there is a low frequency oscillation (LF) between 0.04 and 0.15 Hz considered to be of sympathetic and parasympathetic origin. As the oscillations are not very pronounced and the peaks in the power spectrum are indistinguishable, power in the LF and HF frequency bands is quantified instead. An increase in LF power is associated with an increase in sympathetic activity and conversely an increase in HF power is associated with an increase in parasympathetic activity and the ratio between these two variables, LF/HF used as an indicator of autonomic balance. The results obtained from the daytime and night time 5-minute intervals of the 24-hour ECG recordings of the 32 patients with Brugada Syndrome show higher HRV values during the night than during the day, as well as lower HRV in symptomatic patients compared to asymptomatic patients. Increased nocturnal vagal tone could also be observed. However, there were no significant differences, in terms of sex and symptomatology, due to the limitations of the study, because there were very few female and symptomatic participants.

El síndrome de Brugada es una enfermedad de origen genético que provoca anormalidades en el funcionamiento del sistema eléctrico cardíaco que pueden derivar en complicaciones como las arritmias, síncopes o, en los casos más graves, la muerte súbita. Hoy en día estratificar los riesgos derivados de este síndrome sigue siendo un gran reto debido a su naturaleza compleja influenciada por diversos factores. Hasta la fecha, las principales investigaciones de este trastorno se han centrado en la evaluación del sistema autonómico nervioso en los pacientes con síndrome de Brugada. Dichas investigaciones han podido obtener evidencias del papel que juega el desequilibrio autonómico en la patología que muestra la enfermedad. Tras llevar a cabo una investigación de los métodos que existen actualmente para detectar este síndrome, se procederá a elaborar un código de Matlab a partir de algoritmos previos para el análisis de diferentes biomarcadores obtenidos mediante un simple y no invasivo procedimiento como lo es el ECG o electrocardiograma. En el siguiente trabajo se midió de cada derivación de los ECGs de los pacientes, las duraciones, áreas absolutas y amplitudes RMS del complejo QRS y de la onda T y las duraciones de los segmentos QT y QTc. Se realizó un estudio estadístico con el software SPSS para analizar las diferencias que podían existir entre los valores de los biomarcadores de los pacientes asintomáticos frente a los sintomáticos y también comparar los valores que adquirían estas medidas en momentos diferentes del día y de la noche de las 24 horas del registro de los ECGs.

Maintaining an adequate level of anesthesia during a surgical procedure has been proofed to be of great importance for both intraoperative and postoperative safety of the patient. Depth of anesthesia monitors are trustworthy tools to assist anesthesiologist inducing general anesthesia. These monitors are based on the processing of the electroencephalogram (EEG) signal to obtain an indicator of the level of consciousness. However, not all anesthetics have the same effects on the EEG, and so under some drugs these monitors can be misled and provide a result not consistent with the clinical state of the patient. This is the effect produced by Ketamine, a dissociative anesthetic. In order to determine its effects to the brain activity, the EEG energy spectrum and three depth of anesthesia indexes (qCON, qNOX and BIS) have been analyzed in the different clinical states of a surgery. The results obtained are compared providing boxplots with other two anesthetics, Propofol and Desflurane, to see the differences between anesthetic drugs. Statistical analyses are performed, as Mann-Whitney U and Wilcoxon tests, to find differences between the groups. Significant differences between anesthetics and also between different clinical states have been obtained for all the parameters considered. However, it has been determined that Ketamine has its greatest effect during the first twenty minutes after its administration as a bolus, where high frequency bands as beta (14-30 Hz) and gamma (30-40 Hz) increase until they reach values related to an awake state. It is presumed that the depth of anesthesia monitors interpret the activity of this bands as if the patient is recovering consciousness.

El síndrome de Brugada és una malaltia del cor d'origen genètic que pot ser causant d'arrítmies ventriculars i morts sobtades sense cardiopatia estructural evident. En la majoria dels casos, aquests esdeveniments succeeixen durant períodes de descans, en els que el sistema nerviós parasimpàtic té una major activitat que el sistema nerviós simpàtic. L'objectiu d'aquest projecte és desenvolupar algorismes que permetin evaluar la resposta del sistema nerviós autònom en pacients amb síndrome de Brugada (SB). S'han analitzat un total de 20 senyals de electrocardiograma de pacients que pateixen SB. Aquestes senyals tenen una duració de, aproximadament, 24 hores. Les senyals han sigut condicionades per a eliminar la línia de deriva de base i, posteriorment, s'han processat amb els algorismes dissenyats per obtenir els índexs temporals i freqüencials de la Variabilitat de la Freqüènica Cardíaca (VFC o HRV). Els resultats obtinguts indiquen que existeixen diferències estadísticament significatives en la resposta del sistema nerviós autònom en relació al dia i la nit.

La monitorización de la actividad eléctrica cardíaca se está empezando a utilizar como un parámetro de monitorización en la práctica deportiva. Mediante los datos obtenidos con un holter en la Maratón de Barcelona 2017, se implementa un programa capaz de leer archivos de gran tamaño en formato .hl7 con diferentes canales de registro y varias derivaciones con formas de señal diferentes. Por tal de analizar las señales se han implementado dos métodos de detección de ondas R, incluyendo la transformada discreta de wavelet con el symlet4. Tratamientos posteriores acaban de identificar los factores característicos de la señal (ondas P y T, índices HRV), así como almacenar posibles alteraciones durante el tratamiento a un archivo de log. Debido a las características del dispositivo de registro, los resultados durante la maratón no han sido concluyentes, pese a que el programa ha tenido buenos resultados durante su ejecución sobre señales de muestra obtenidas de bases de datos externas.

Anàlisi dels marcadors cardíacs i variabilitat del ritme cardíac d'un grup d'esportistes durant una competència de marató (Barcelona 2016), a partir de l'estudi del senyal electrocardiogràfic enregistrat amb el monitor portàtil de última generació (Nuubo) i considerant índexs temporals i freqüencials.

Brugada syndrome (BS) is a genetic arrhythmogenic disease characterized by a distinctive electrocardiographic pattern, associated with a high risk for sudden cardiac death (SCD) due to ventricular fibrillation (VF) in absence of structural cardiopathies. Its complex and multifactorial nature turns risk stratification into a major challenge. Although variations in autonomic modulation are commonly related to arrhythmic events in this population, novel markers with higher predictive values are still needed so as to identify those patients at high risk. The autonomic function can be better characterized through the application of standardized maneuvers stimulating the autonomic nervous system (ANS), such as exercise testing or the head-up tilt (HUT) test. Therefore, in this PhD thesis a thorough evaluation of the cardiovascular response to ANS modulations overnight is proposed, as well as in response to exercise and HUT testing, on a clinical database composed of BS patients with different levels of risk (symptomatic and asymptomatic subjects). In this context, the autonomic function was assessed by three main approaches. First, through the characterization and comparison of previously described methods capturing heart rate complexity, baroreflex sensitivity, and non-stationary heart rate variability, never before studied in the context of BS patients; in order to identify new markers capable of distinguishing between symptomatic and asymptomatic patients. According to the results, a lower variability and complexity overnight, as well as a higher vagal tone and a lower sympathetic activity both during exercise and HUT testing, was observed in the symptomatic group. In a second analysis, in order to address the multifactorial nature of the disease, a multivariate approach based on a step-based machine learning method was introduced. By employing features extracted at signal-processing analysis, robust classifiers capable of identifying patients at high risk were proposed. The classifier based on autonomic features extracted during nighttime analysis presented the best performance (AUC=95%), improving previously reported predictive models of risk in BS based on non-invasive parameters. Finally, the third part of this work was focused on the implementation of novel mathematical models and the associated model analysis methods, so as to study the autonomic mechanisms regulating the mechanical and circulatory functions of the cardiovascular system in this population. First, by the integration and evaluation of a computational model capturing the cardiovascular system's dynamics and its autonomic regulation in response to HUT testing. Likewise, a second model-based approach based on a recursive identification of the sympathetic and parasympathetic contributions to ANS regulation was proposed in order to estimate the time-varying autonomic response to exertion and subsequent recovery. The results showed a reduced contractility function, as well as a significantly greater parasympathetic activity during exercise, in symptomatic patients. Finally, in order to combine characteristics extracted from model-based approaches, a prospective study introduced a multivariate classifier based on estimated model parameters. Overall, the obtained results indicate important trends of clinical relevance that provide new insights into the underlying autonomic mechanisms regulating the cardiovascular system in BS, improving physiopathology and prognosis interpretation, with a potential future impact on therapeutic strategies. The proposed approach is presented as a potential instrument for the identification of those asymptomatic patients at high risk who may benefit from a cardioverter defibrillator implantation., El síndrome de Brugada (SB) es una enfermedad genética asociada a un patrón electrocardiográfico característico y a un elevado riesgo de muerte súbita cardíaca (MSC), causada por fibrilación ventricular (FV) en ausencia de cardiopatías estructurales. Debido a su naturaleza compleja y multifactorial, la estratificación del riesgo supone, en la actualidad, uno de los aspectos más controvertidos. Ciertas alteraciones en la modulación del sistema nervioso autónomo (SNA) se han relacionado con eventos arrítmicos en esta población; no obstante, nuevos marcadores con valores predictivos más elevados que permitan identificar a aquellos pacientes con un alto riesgo de sufrir MSC son todavía necesarios. El uso de maniobras estandarizadas con el objetivo de estimular el SNA permiten mejorar la caracterización de la función autonómica. Por ello, en esta tesis doctoral se propone una evaluación exhaustiva de la respuesta cardiovascular a la modulación del SNA durante la noche, así como en respuesta al ejercicio y a la prueba de mesa inclinada, en una base de datos clínicos compuesta por sujetos con diferentes niveles de riesgo (pacientes sintomáticos y asintomáticos). En este contexto, la evaluación de la función autonómica se llevó a cabo mediante tres estrategias principales. En primer lugar, se caracterizaron y compararon la variabilidad y complejidad del ritmo cardíaco, así como la sensibilidad barorrefleja, en pacientes sintomáticos y asintomáticos, con el objetivo de identificar nuevos marcadores capaces de distinguir entre grupos de pacientes. Los resultados mostraron, en el grupo sintomático, una menor variabilidad y complejidad durante la noche, así como un mayor tono vagal y una menor actividad simpática tanto durante el ejercicio como en respuesta a la prueba de mesa inclinada. En un segundo análisis, se abordó la etiología multifactorial del síndrome mediante un enfoque multivariado basado en un método de aprendizaje automático por etapas. A partir de marcadores extraídos en la etapa anterior, se propusieron modelos predictivos capaces de clasificar pacientes diagnosticados con SB en función de su nivel de riesgo. El mejor clasificador (AUC = 95%) fue diseñado a partir de marcadores autonómicos obtenidos durante la noche, superando modelos predictivos previamente descritos para la estratificación del riesgo en el SB a partir de la combinación de parámetros no invasivos. Finalmente, se analizaron las interacciones entre las funciones mecánica, circulatoria y autonómica de estos pacientes a partir de modelos fisiológicos. En primer lugar, mediante la implementación y evaluación de un modelo computacional integrando la dinámica del sistema cardiovascular y su respuesta autonómica a la prueba de mesa inclinada. Asimismo, se propuso la identificación recursiva de un modelo implementado para el análisis de la evolución temporal de las contribuciones simpática y parasimpática del SNA durante una prueba de esfuerzo. Los resultados mostraron una menor contractilidad, así como una actividad parasimpática significativamente mayor durante el ejercicio, en pacientes sintomáticos. Con el objetivo de combinar características extraídas del modelado fisiológico, un último estudio prospectivo propuso el diseño de un clasificador multivariado integrando los parámetros estimados en esta última etapa. Los resultados obtenidos indican importantes tendencias de relevancia clínica que aportan nuevos conocimientos sobre los mecanismos autonómicos encargados de regular el sistema cardiovascular en el SB. Su interpretación permite mejorar la estratificación del riesgo en estos pacientes y, por tanto, optimizar las estrategias terapéuticas aplicadas. La metodología propuesta se presenta como un instrumento para la identificación de aquellos pacientes con alto riesgo de MSC que podrían beneficiarse de la implantación de desfibriladores automáticos., Le syndrome de Brugada (BS) est une maladie cardiaque caractérisée par la survenue d’une syncope ou mort subite, provoquées par une arythmie cardiaque, chez les patients avec un coeur structurellement normal, mais présentant des altérations électrocardiographiques spécifiques. Cependant, ces modifications sont intermittentes et varient avec la température ou les traitements appliqués, ce qui rend particulièrement difficile le diagnostic chez un patient donné. En outre, elles sont fortement modulées par le système nerveux autonome (SNA), partie du système nerveux périphérique responsable de la régulation des organes internes. Les défibrillateurs implantables (DI) sont le traitement principal pour les patients symptomatiques, c’est-à-dire les patients documentés d’arythmie ventriculaire, syncope ou ayant survécu à un épisode de mort subite. Cependant, la décision d’implanter un DI peut être très difficile pour des patients asymptomatiques sans antécédents familiaux de morte subite. Dans ce contexte, l’objectif de la thèse était d’améliorer la compréhension de l’influence du SNA chez les patients souffrant du BS. Une méthodologie globale fusionnant traitement du signal, machine learning et modélisation a été proposée durant la thèse. Cette chaine de traitement originale a pu être mise en oeuvre sur trois bases de données de patients BS symptomatiques et asymptomatiques. Les bases de données cliniques utilisées dans ce travail sont le résultat d’une étude prospective, multicentrique dont l’objectif était de provoquer des modifications de l’activité du SNA chez les patients BS. L’acquisition des données s’est déroulée entre 2009 et 2013 dans le service de cardiologie du CHU de Rennes et les participants provenaient de 8 hôpitaux français situés à La Rochelle, Angers, Bordeaux, Brest, Nantes, Rennes, Poitiers et Tours. Afin de caractériser les patients présentant différents niveaux de risque, les participants ont été classés en patients symptomatiques et asymptomatiques, selon leurs historiques cliniques. Les patients symptomatiques devaient présenter les symptômes documentés suivants : arrêt cardiaque dû à une fibrillation ventriculaire, syncopes, vertiges, palpitations et convulsions nocturnes. La base de données est constituée des ECG (12 dérivations) de 87 patients, collectés pendant 24 heures, incluant un test d’orthostatisme (tilt-test) et une épreuve d’effort. L’acquisition était réalisée à l’aide d’un moniteur Holter (ELA medical, Sorin Group, Le Plessis Robinsson, France) à une fréquence d’échantillonnage de 1000 Hz. Par ailleurs, des tilt-tests ont été réalisés sur 32 patients en mesurant de manière non-invasive la pression artérielle et l’ECG avec le moniteur Task Force (CN Systems, Graz, Autriche) à une fréquence d’échantillonnage de 100 Hz et 1000 Hz, respectivement. Des signaux ECG à 12 dérivations échantillonnés à 1000 Hz ont été acquis chez 36 autres patients BS lors d’un test d’exercice avec le moniteur ECG (Cardionics, Webster, Texas). Par conséquent, l’analyse de l’activité du système nerveux autonome est basée sur 3 périodes différentes : 1) une épreuve d’effort, 2) un test d’orthostatisme (tilt-test) et 3) un recueil de données pendant la nuit. La réponse du système nerveux autonome, à ces trois tests, a tout d’abord été évaluée avec des méthodes d’estimation du gain du baroréflexe, de variabilité et de complexité cardiaque. L’une des difficultés du traitement des signaux associés à l’épreuve d’effort et au test d’orthostatisme réside dans leurs natures non-stationnaires. L’analyse spectrale de ces signaux nécessite la mise en oeuvre d’outils spécifiques permettant de décrire une évolution temporelle des caractéristiques fréquentielles. Des analyses temps-fréquence, basées sur la transformée de Wigner-Ville, ont ainsi été utilisées afin d’étudier conjointement, le contenu spectral des signaux, et leurs évolutions temporelles. Cependant, ces méthodes classiques d’analyse de la variabilité cardiaque ne permettent pas de capturer la non-linéarité de la dynamique cardiovasculaire. Ainsi, des méthodes spécifiques d’analyse de la complexité des séries cardiaques ont pu être utilisées. La sensibilité du baroréflexe de ces patients a été évaluée à partir de différentes méthodes proposées dans la littérature. Une série d’indices a ainsi été déduite des signaux avant d’être analysée pour trouver des différences significatives entre les patients symptomatiques et asymptomatiques. Les résultats ont mis en évidence que les indices calculés chez les patients symptomatiques sont associés à une baisse de la variabilité et de la complexité cardiaque pendant la nuit. Par ailleurs, pendant le test d’exercice, les patients symptomatiques ont montré une activité vagale augmentée et un tonus sympathique réduit. Lors de la réponse au tilt-test, les patients symptomatiques ont présenté une augmentation du tonus parasympathique et une réduction de l’équilibre sympatho-vagal par rapport aux patients asymptomatiques. L’étiologie multifactorielle du BS nécessite l’utilisation d’approches complexes capables de capturer les multiples mécanismes sous-jacents à la maladie. Ainsi, une analyse multivariée a été réalisée à partir de la série d’indices calculés précédemment. L’approche globale, basée sur des méthodes de machine learning, permet de combiner de manière optimale les indices autonomiques extraits précédemment, afin de concevoir des classificateurs capables de différencier les patients BS, en fonction de leur symptomatologie. La sélection de ces indicateurs autonomiques, permettant une meilleure caractérisation du BS, peut être difficile surtout lorsque le nombre de sources dépasse la quantité d’observations et que les variabilités entre patients sont significatives. Ainsi, une approche robuste basée sur un processus de sélection de paramètres en deux étapes a été mise en oeuvre. La méthodologie proposée a été optimisée, évaluée et comparée sur les données extraites lors de différents tests autonomiques. Les résultats montrent que le meilleur classificateur (AUC = 95%) a été conçu à partir de marqueurs autonomiques obtenus pendant la nuit, améliorant des modèles prédictifs décrits précédemment pour la stratification du risque dans le BS à partir de la combinaison de paramètres non invasifs. Bien que l’analyse multivariée proposée montre une amélioration des performances de classification par rapport à la littérature, les méthodes utilisées n’intègrent pas de connaissance physiologique dans le traitement des données. Or le BS étant une pathologie complexe et multifactorielle, l’utilisation de modèles mathématiques de connaissance peut s’avérer pertinente car cela permet l’intégration d’information physiologique dans le traitement des données et l’analyse de mécanismes sous-jacents qui sont difficiles ou impossibles à observer en clinique avec des méthodes non-invasives, comme le tonus vagal ou sympathique. Une analyse à base de modèle a été proposée durant la thèse afin : 1) d’étudier la réponse autonomique et hémodynamique au test d’orthostatisme chez des sujets sains et des patients BS, 2) de simuler les réponses vagales et sympathiques durant l’épreuve d’effort chez les patients BS symptomatiques et asymptomatiques. Concernant l’étude de la réponse au test d’orthostatisme, un modèle a été proposé de manière à intégrer les représentations : i) de l’activité électrique cardiaque, ii) de la mécanique des ventricules et des oreillettes, iii) des circulations systémique et pulmonaire et iv) du baroréflexe incluant les voies vagale et sympathique. Le modèle complet permet de simuler les réponses hémodynamiques et autonomiques au test d’orthostatisme. Des analyses de sensibilité, basées sur des méthodes globales et de criblage, ont mis en évidence l’importance de certains paramètres du baroréflexe et en lien avec la description des propriétés diastoliques des ventricules. Ces paramètres ont pu être identifiés, à l’aide d’algorithmes évolutionnaires, afin de créer des modèles spécifiques-patients de 8 sujets sains et 12 patients BS. Les résultats ont montré des différences significatives concernant la réponse sympathique au tilt-test entre sujets sains et BS. Par ailleurs, les patients symptomatiques et asymptomatiques sont associés des modifications significatives des paramètres diastoliques ventriculaires. Concernant les simulations de la réponse autonomique durant l’épreuve d’effort, un algorithme d’identification récursif a pu être mis en oeuvre sur un modèle composé des cavités cardiaques, des circulations systémique et pulmonaire, couplées au baroréflexe. L’identification récursive réalisée sur le modèle a permis une estimation des activités vagale et sympathique durant l’effort chez 13 patients BS symptomatiques et 31 asymptomatiques. Les patients symptomatiques ont montré une élévation significative de l’activité vagale, spécialement à la fin de l’échauffement. Les analyses réalisées sur les modèles proposés, concernant le test d’orthostatisme et l’épreuve d’effort, ont permis une exploration de variables physiologiques, difficilement observables. Les résultats obtenus avec les modèles mettent en évidence des modifications de la réponse hémodynamique cardiaque et confirment des modifications de la balance sympatho-vagale entre les patients symptomatiques et asymptomatiques. En résumé, les résultats obtenus mettent en évidence un déséquilibre de la balance sympathovagale entre les patients symptomatiques et asymptomatiques et montrent l’utilité des indices de variabilité cardiaque pour la classification des patients en fonction de la symptomatologie. Les résultats obtenus sont cohérents avec la littérature, rapportant un tonus vagal plus élevé, ainsi qu’une activité sympathique, variabilité et complexité cardiaques plus faibles, chez les patients symptomatiques. Des études précédentes ont rapporté que la plupart des événements cardiaques majeurs se produisent au repos et pendant le sommeil, ainsi que l’apparition des altérations électrocardiographiques caractéristiques du BS augmente avec la stimulation vagale. Les résultats obtenus pendant la nuit, lorsque l’activité parasympathique est prédominante, ont montré des résultats particulièrement pertinents pour la différentiation des populations de patients. De plus, étant donnée qu’il existe une activité parasympathique significativement plus élevée chez les patients symptomatiques pendant les tests d’exercice et d’orthostatisme par rapport aux sujets asymptomatiques, les résultats soulignent le rôle de l’analyse du tonus vagal pour la stratification du risque dans cette population. Enfin, l’analyse basée sur un modèle du système cardiovasculaire a permis de mettre en évidence des différences concernant les propriétés diastoliques cardiaques et la réponse du baroréflexe pendant le test d’orthostatisme. L’ensemble des résultats de la thèse permet une meilleure caractérisation des profils autonomiques des patients atteints du syndrome de Brugada et laisse envisager une amélioration de la sélection des patients pour implantation d’un DI.

En este proyecto se realiza un estudio de diferentes parámetros característicos de la señal electrocardiográfico (ECG), obtenido por un Holter durante 24 horas, para analizar la existencia de una relación con la altura, índice de masa corporal y la realización de ejercicio físico, en personas jóvenes (20-30 años) y sanas. El proyecto comienza con una introducción teórica sobre la señal electrocardiográfico. Se explica cuál es la morfología de la señal resultante que se denomina señal electrocardiográfica. Para comprender si hay cambios en la actividad del corazón es necesaria la correcta interpretación del ECG y por este motivo se hace una introducción a los diversos parámetros que se pueden visualizar en un ECG. A continuación se describe cómo ha sido el registro y posterior procesado de la señal para poder obtener los datos que luego serán analizados mediante técnicas estadísticas. Durante el desarrollo del proyecto ha sido necesario modificar algoritmos existentes para adecuarlos a las necesidades que requiere el proyecto, como en el caso del registro de la señal, así como la creación de otros nuevos, como en el caso del guardado de la información en Excel. Por último, para los análisis estadísticos se usará el programa SPSS 15.0 (SPSS, Chicago, IL, USA). Con este software se analizan los parámetros anteriormente mencionados para observar si existen diferencias significativas entre las medidas tomadas en dos diferentes momentos del día y si existe correlación con las características antropométricas de cada voluntario. Las variables se incluirán en el modelo final tras un análisis multivariado utilizando un procedimiento por pasos, precisando para la inclusión un valor P

Las prácticas médicas modernas cada vez se sustentan más en la tecnología, con todas las especialidades médicas dependiendo de ella en mayor o menor medida para cumplir sus objetivos. La importancia que han adquirido los equipos médicos tanto a nivel económico como funcional, obliga a los centros Hospitalarios a centrar cada vez más esfuerzos en la gestión de estos activos. En el presente proyecto se pretende obtener indicadores válidos para hacer el seguimiento del estado técnico de los equipos de las base de datos de entidades hospitalarias. Se proponen dos metodologías, las Redes Neuronales y el Proceso Analítico Jerárquico, para tratar estos indicadores y obtener finalmente un valor que proporcione la prioridad de remplazo (PR) de los equipos. Para ser el máximo de realistas posibles, ambos modelos consideran parámetros cuantitativos y estadísticos obtenidos directamente de la base de datos de dos centros con años en funcionamiento. Los modelos validados con una base 560 equipos respaldan el uso de esta herramientas para la toma de decisiones en el remplazo de equipos. Por último, también se muestra en este estudio la capacidad de estos modelos de trasladar los estadísticos de hospitales con un largo recorrido a bases de datos de hospitales nuevos.

El següent treball final de grau es part d’un projecte d’investigació realitzat per L’Hospital Clínic de Barcelona y el CREB (Centre de Recerca en Enginyeria Biomèdica), en ell s’intenta trobar una relació de l’alçada amb l’equilibri simpàtic-vagal del sistema nerviós autònom. Per dur a terme aquest treball es va necessitar d’un grup de voluntaris joves, un equip Holter, el programa MATLAB y el software d’anàlisis estadístic SPSS. Aquest treball consta de tres parts, a la primera veurem un recorregut per els sistemes involucrats en el HRV (Heart Rate Variability) el sistema cardiovascular i el sistema nerviós autònom. Una segona part d’ingenieria on extraurem les dades d’un Holter aplicat a 73 joves voluntaris i el seu posterior exportació a Matlab per el ser processat de senyals. La tercera i última consta d’un estudi estadístic, on s’analitzaran els índex extrets amb Matlab de cada voluntari, evidenciant les conclusions detallades al final d’aquesta memòria.

Myocardial ischemia, consequence of coronary artery disease, is the major health problem leading to myocardial infarction (MI), arrhythmias and death. Autonomic nervous system (ANS) regulates several physiological functions including the heart rate. Characterization of the complexity of the autonomous nervous system (ANS) response by means of multifractal techniques over RR interval time series, and the analysis of such intervals before and during induced myocardial ischemia is valuable to understand the cardiac autonomic control mechanisms. To date, however, the use of such multifractal measures has been practically negligible for the clinic diagnosis of diseases such as myocardial ischemia assessment and others. In the same way, some indices derived from both the ventricular repolarization and depolarization intervals in the electrocardiogram (ECG) signal have been commonly used to detect ischemic heart diseases. This thesis has three main aims. Firstly, to characterize the nonlinear response of the ANS during induced myocardial ischemia by analysing the nonlinear dynamics involved in the fluctuations of the short-term RR interval time series. For that, fractal (mono and multifractal) methods and surrogate data techniques are going to be used. Secondly, to analysis ventricular repolarization and depolarization indices from the high-resolution ECG signal to identify which of these indices describe better myocardial ischemia events. The analysis of the indices is going to be based in terms of the individual statistical discriminant power, the effect size measured, and the interaction degree collectively. Thirdly, building a highly robust prediction model of ischemia and myocardial infarction (MI) by using machine learning techniques based on the previously identified measures. The database used in this thesis contains ECG signals from patients underwent elective coronary angioplasty to open obstructed coronary arteries. The symptoms occurred during a complete coronary occlusion by the angioplasty balloon inflation are similar to those found in patients suffering MI. Therefore, the coronary angioplasty represents an excellent model to study myocardial ischemia and infarction changes. The procedure of angioplasty practiced here is unique in the sense that the coronary occlusion duration was longer than usual. This fact has allowed studying transient myocardial ischemic events as well as the early phase of a MI. In a general way, results show an increase in both the multifractal complexity and the nonlinearity of the ANS response during induced myocardial ischemia. It has been interpreted as a beneficial adaptive mechanism for increasing coronary blood flow to the damaged zones of myocardium. The research done from the standpoint of the assessment of the autonomic changes by means of short-term RR interval time series analysis represents a novel approach for studying the database used here. All this, jointly with the particularity of the procedure of angioplasty practiced, provides a special relevance to the research developed here. On the other hand, it has been observed that several ventricular repolarization and depolarization indices are closely interrelated, providing in consequence little different value than others that have proven to be most significant in identifying patients with myocardial ischemia at risk of suffering heart attack. Finally, the methodology carefully planned to build the different prediction models has allowed the model built with the most important measures shows a better performance in comparison with that observed for models previously developed., La isquemia de miocardio, consecuencia de la enfermedad de las arterias coronarias, es el principal problema de salud que conduce a infarto de miocardio, arritmias y muerte. El sistema nervioso autónomo (SNA) regula la mayoría de funciones del organismo, entre éstas la frecuencia cardiaca. La caracterización de la complejidad de la respuesta del SNA con técnicas multifractales sobre la serie de intervalos RR, y su análisis antes y durante isquemia de miocardio inducida es un aporte valioso para la comprensión de los mecanismos autónomos de control cardiaco. Sin embargo, hasta el momento, el uso de tales técnicas en el diagnóstico clínico de enfermedades como la isquemia de miocardio y otras ha sido prácticamente nulo. Así mismo, el uso de índices derivados de los intervalos de despolarización y repolarización ventricular en la señal de electrocardiograma (ECG) es una de las vías habituales de detección de enfermedades isquémicas cardiacas. El trabajo desarrollado en esta tesis tiene tres objetivos fundamentales. El primero es caracterizar la respuesta no lineal del SNA durante isquemia de miocardio inducida a través del análisis de la dinámica no lineal presente en las fluctuaciones de la serie de intevalos RR de corta duración, utilizando métodos de análisis fractal (mono y multifractal) y técnicas de surrogate data. El segundo objetivo es analizar índices de repolarización y despolarización ventricular a partir de la señal de ECG de alta resolución para identificar cuáles de éstos describen mejor los episodios de isquemia de miocardio en términos de la potencia estadística discriminatoria de cada uno por separado, del tamaño del efecto, así como su grado de interacción. Por último, costruir un modelo altamente robusto de predicción de isquemia e infarto de miocardio (MI) con métodos de aprendizaje automático basados en las medidas anteriormente identificadas. La base de datos empleada en esta tesis contiene señales de ECG de pacientes admitidos a angioplastia coronaria electiva para aumentar la luz de las arterias coronarias obstruidas. Los síntomas observados durante la oclusión coronaria completa producida por el inflado del balón de angioplastia son similares a los encontrados en pacientes que sufren MI, de ahí que la técnica es un modelo excelente para estudiar la isquemia y el MI. El procedimiento practicado aquí es único pues la duración de la oclusión ha sido más larga que lo habitual, lo cual permite estudiar episodios de isquemia transitoria de miocardio y la fase temprana de un MI. En general, los resultados obtenidos muestran un aumento en la complejidad multifractal y la no linealidad del SNA durante isquemia, lo cual ha sido interpretado como un mecanismo de adaptación beneficioso para incrementar el flujo de sangre hacia las zonas afectadas del miocardio. El análisis desde la perspectiva de la evaluación de los cambios autónomos a través de la serie de intervalos RR de corta duración representa un enfoque novedoso en el estudio de la base de datos aquí empleada. Ello, unido a la particularidad de la angioplastia practicada, brinda una relevancia especial a la investigación. Por otra parte, se ha observado que muchos de los índices de repolarización y despolarización están muy relacionados entre sí y por tanto aportan poco valor diferente al de otros que han resultado ser más significativos para identificar pacientes con isquemia en riesgo de sufrir MI. Finalmente, la cuidadosa metodología seguida para crear los diferentes modelos de predicción ha permitido que el modelo construido con las medidas más importantes tenga una mejor capacidad de generalización que la de otros modelos desarrollados previamente. El modelo puede servir como complemento a otros métodos estándar de diagnóstico de este tipo enfermedades.

El reemplaçament de genoll és una de les intervencions quirúrgiques més comuns al nostre país i amb perspectives de gran creixement en el futur. Actualment existeix un ampli ventall d'estudis relacionats amb la pròtesi de genoll que fan d'aquesta tècnica una pràctica cada vegada més eficient i segura. En el present projecte s'ha realitzat un estudi computacional del component tibial d'un model de pròtesi de genoll, observant la influència que comporten les modificacions geomètriques del vàsteg tibial. Per a això, es van analitzar les reaccions o conseqüències mecàniques en la tíbia implantada. Així mateix, es van efectuar canvis en la geometria del vàsteg tibial observant les diferències produïdes en relació al model original. El model de la tíbia es va extreure a partir de la reconstrucció d'imatges de tomografia computeritzada i el de la pròtesi mitjançant un escaner làser. Aquest últim va ser tractat amb un software CAD per ajustar les possibles incompatibilitats amb el programa d'anàlisi. L'estudi s'ha focalitzat en la reabsorció òssia provocada per la inserció d'una pròtesi. Concretament, s'ha analitzat la influència de la geometria del vàsteg tibial. Finalment, s'ha pogut obtenir un model tridimensional que mostra una aproximació del comportament ossi davant diverses pròtesis comercials.

S’ha conegut que durant una angioplàstia coronària transluminal percutània (PTCA), intervenció que té l’objectiu de “desbloquejar” l’obstrucció auricular, en alguns pacients produeix una oclusió accidental en les aurícules coronàries. Actualment s’està investigant però no existeixen estudis específics previs. Per aquest motiu, en aquest projecte s’estudia si és possible detectar aquesta oclusió a partir de senyals elèctrics del cor (ECG) mitjançant l’ús del electrocardiògraf. Amb aquesta finalitat, a partir dels registres del senyal ECG de 64 pacients, que s’han sotmès a la PTCA de l’Hospital de Sant Pau i Santa Creu, es realitza el preprocessament i el processament amb l’objectiu de caracteritzar les alteracions elèctriques, manifestades en el ECG i en les senyals R-R, i amb el propòsit d’estudiar la variabilitat del ritme cardíac i, en conseqüència, el comportament del sistema nerviós autònom.

La substitució de l’articulació del genoll per una prótesis és un fet cada vegada més comú i per això són cada vegada més els estudis realitzats al voltant d’aquest tipus de pròtesi. L’objectiu d’aquest projecte és avaluar mitjançant elements finits el comportament de l’os al implantar-se una pròtesi total de genoll. S’ha estudiat la influència en l’os de diferents implants així com de diferents materials, tenint especial importància el stress-shielding, efecte provocat per la pròtesi al ser implantada en l’os. La gravetat d’aquest efecte, entre d’altres, pot decidir l’èxit o el fracàs de la pròtesi. Els models comercials empleats en l’estudi es van obtenir a través d’escàner làser i el model tridimensional de la tíbia natural es va obtenir a partir d’una reconstrucció de tomografies computeritzades. El centre d’estudi ha estat el material conegut com a metall trabecular, és a dir, tàntal porós, comercialitzat per Zimmer y empleat en el present estudi. Finalment, s’ha obtingut un model capaç de proporcionar informació sobre la influència del material de la pròtesi i les seves conseqüències en el comportament ossi.

Aquest projecte ha tingut com objectiu el condicionament de senyals electrocardiogràfiques provinents de pacients sans i de pacients amb isquèmia auricular. Aquestes senyals van ser adquirides amb el holter DigiTrak Recorder, de Philips, mitjançant la tecnologia EASI i guardades en format binari. Les senyals van ser convertides a un format llegible pel programa MatLab i posteriorment filtrades. Les senyals adquirides pel holter tenen tres canals, els quals mitjançant combinació lineal permeten obtenir les dotze derivacions estàndard del electrocardiograma (ECG). Per acabar de condicionar les senyals electrocardiogràfiques es va haver d’usar un programa que fa la mitjana de la senyal per eliminar el soroll blanc. Finalment, amb un batec més net, el projecte es podrà ampliar en un futur per fer un anàlisis estadístic que comprovi la hipòtesis de si a través del ECG es pot verificar que hi hagi isquèmia auricular o no, partint de l’extracció de característiques de la onda P (amplitud i components freqüencials), longitud del segment PR i desviació del segment PR respecte la línia isoelèctrica, potencial zero volts, (considerat pels metges com a tal el segment TP).

Els pacients amb enfermetat de Chagas pateixen una afectació cardíaca que produeix una variabilitat del ritme cardíac (VRC) i una alteració en el funcionamient dels sistemes simpàtic i parasimpàtic. En aquest projecte es proposa estudiar el comportament del sistema cardíac així com la seva influència sobre el Sistema Nerviós Autònom en pacients amb aquesta patologia. Mitjançant una base dades d'ECG, que registra l'activitat elèctrica del cor en diferents pacients, s'ha portat a terme el processat d'aquestes senyals i l'extracció d'índexs i paràmetres que ens permeten diferenciar i classificar entre grups de pacients. Procedint amb un estudi estadístic realitzat amb proves paramètriques i no paramètriques, es determinen els índexs que serviran com a punt de partida per avaluar i estratificar el nivell de risc d'aquests pacients segons el seu estat d'avanç de l'enfermetat.

En aquest projecte s’analitzen les senyal de l’electrocardiograma i del ritme cardíac adquirides de pacients als que se’ls ha practicat una intervenció coronaria percutània en el Hospital de Sant Pau i de la Santa Creu. L’anàlisi pretén buscar si existeixen anomalies cardíaques en aquells pacients que, degut a la intervenció se’ls ha generat una oclusió en una de les ramificacions coronaries auriculars. Amb aquest propòsit, s’han extret els paràmetres de la variabilitat del ritme cardíac, així com alguns punts d’interès en l’electrocardiograma que descriuen l’activitat elèctrica auricular. Per aconseguir discernir els paràmetres que ens permeten diagnosticar les oclusions ha sigut necessari processar les senyals adquirides i realitzar un anàlisi estadístic que compari els pacients amb oclusió auricular i els pacients del grup de control.