Decodificación de fotoplesogramas para expandir las técnicas de monitoreo de la salud

El desarrollo de aplicaciones potenciales para la fotogrametría, una tecnología óptica utilizada para medir la frecuencia cardíaca, en el control cardiovascular y la salud mental requiere el análisis de datos no lineales complejos de fotogramas fotovoltaicos (PPG). Para eludir los métodos analíticos tradicionales para resolver señales PPG complejas y dinámicas, los investigadores de la Universidad de Ciencias de Tokio utilizaron análisis no lineales para determinar la precisión de las características dinámicas estimadas mediante señales PPG cortas.

Con la carga cada vez mayor de trastornos cardiovasculares y mentales en todo el mundo, la necesidad de una detección temprana y un seguimiento oportuno de la salud es cada vez más relevante. Los dispositivos portátiles sirven como un enfoque práctico, asequible y no invasivo para el control regular de la salud a largo plazo. La fotopletismografía, una tecnología óptica simple basada en señales de ondas fotoeléctricas pulsadas, se ha utilizado durante décadas para monitorear parámetros como la frecuencia cardíaca, la frecuencia de oxígeno y los cambios en el volumen sanguíneo en entornos clínicos, así como en dispositivos portátiles. Estas medidas se basan en el procesamiento y análisis de señales básicas, como el filtrado de ruido y la reducción de movimiento.

La información extraída de la dinámica de los diagramas fotodinámicos (PPG) y las grabaciones de señales biológicas realizadas en imágenes fotográficas se pueden utilizar para monitorear la salud mental y fisiológica, pero estas aplicaciones avanzadas se ven obstaculizadas por el alto ruido de medición y los artefactos de movimiento en los PPG, particularmente aquellos obtenido utilizando dispositivos portátiles.

Entonces, ¿cómo se puede analizar la compleja dinámica no lineal de los PPG para expandir sus aplicaciones clínicas?

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Al profundizar en el análisis de las propiedades complejas de los PPG, un equipo de investigadores de Japón evaluó la aplicabilidad del análisis no lineal de señales PPG cortas en mediciones clínicas y la precisión con la que pueden estimar las propiedades dinámicas de los PPG. Un grupo de investigadores dirigido por el Dr. La universidad publicó sus hallazgos en el número especial «Análisis de datos para la salud móvil» de la revista Sensors. El estudio se publicó en el volumen 22, número 14 de la revista el 9 de julio de 2022.

«Las señales filtradas se pueden usar para aplicaciones de imágenes ópticas convencionales; sin embargo, no son adecuadas para análisis avanzados. Como alternativa, solo se pueden usar secciones cortas y de alta calidad de señales PPG, pero la aplicabilidad del análisis no lineal para grabaciones tan cortas no se ha investigado en detalle”, explica la Dra. Sviridova.

Los métodos avanzados de análisis no lineal que se utilizan para estimar la dinámica de los PPG suelen estar limitados por la longitud de los datos aplicados. Estudios anteriores indican que el análisis cuantitativo repetitivo (RQA), un enfoque analítico no lineal, no se ve afectado por la longitud de la señal. En este estudio, los investigadores utilizaron RQA para extraer las propiedades dinámicas de los PPG, como el determinismo, la divergencia, la predicción y la complejidad de las señales cortas. Se obtuvieron registros de PPG de treinta individuos sanos midiendo la transmisión de luz infrarroja cercana de las superficies de la piel. Estas grabaciones se submuestrearon para generar datos de series de tiempo escasos. Además, se utilizó un «modelo de Rossler» caótico (un modelo utilizado para describir el caos continuo en sistemas dinámicos no lineales) para calcular el error relativo, teniendo en cuenta el ruido.

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Los resultados sugirieron que las propiedades dinámicas como el ‘determinismo’, la ‘previsibilidad’ y la ‘entropía’ se pueden estimar con buena precisión (menos del 1 % de error) utilizando señales de series temporales cortas. Las comparaciones con el ruidoso sistema de Rossler sugirieron que, en ausencia de ruido, la longitud de la serie temporal más baja es aceptable para medir con precisión estas propiedades. Sin embargo, para algunas características como la ‘diferencia’, los PPG cortos no fueron suficientes para una estimación precisa con un error aceptable (<1%).

Estas observaciones pueden ayudar a estimar el error asociado con las propiedades dinámicas en los casos en que solo se dispone de señales PPG de corta longitud, y ayudar en futuras investigaciones utilizando fotodetectores y otros estudios en diversos entornos experimentales y reales. Comprender las características complejas de los PPG podría mejorar las aplicaciones clínicas de las tecnologías portátiles de monitoreo de la salud.

Destacando las aplicaciones más amplias de su estudio, la Dra. Sviridova dice: «Los resultados de este estudio ayudarán a mejorar la estimación de los parámetros de salud utilizando dispositivos portátiles y, en última instancia, acelerarán el objetivo de la OMS de detección temprana de enfermedades cardiovasculares y mentales».

Referencia:

  1. Nina Sviridova, Tejun Chao, Akimasa Nakano, Toru Ikeguchi. Longitud de grabación de fotogrametría: Defina el requisito de longitud mínima de las características dinámicas. Sensores, 2022; 22 (14): 5154 doi: 10,3390/seg 22145154
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