Imagen de Portada

Técnicas basadas en medidas de complejidad para el análisis de señales biomédicas

Fil: Restrepo, Juan Felipe. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas; Argentina.

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Restrepo, Juan Felipe
Otros Autores: Torres, María Eugenia
Formato: Tesis
Lenguaje:Spanish
Spanish
Publicado: 2017
Materias:
Approximate entropy
Nonlinear dinamics
Correlation dimension
Entropy
Biomedical signals
Dinámicas no lineales
Medidas de complejidad
Señales biomédicas
Integral de correlación
Entropía aproximada
Entropía
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11185/948
id oai:bibliotecavirtual.unl.edu.ar-handle:11185-948
recordtype dspace
institution Universidad Nacional del Litoral
collection Biblioteca de tesis
language Spanish
Spanish
topic Approximate entropy
Nonlinear dinamics
Correlation dimension
Entropy
Biomedical signals
Dinámicas no lineales
Medidas de complejidad
Señales biomédicas
Integral de correlación
Entropía aproximada
Entropía
spellingShingle Approximate entropy
Nonlinear dinamics
Correlation dimension
Entropy
Biomedical signals
Dinámicas no lineales
Medidas de complejidad
Señales biomédicas
Integral de correlación
Entropía aproximada
Entropía
Restrepo, Juan Felipe
Técnicas basadas en medidas de complejidad para el análisis de señales biomédicas
description Fil: Restrepo, Juan Felipe. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas; Argentina.
author2 Torres, María Eugenia
author_facet Torres, María Eugenia
Restrepo, Juan Felipe
format Thesis
author Restrepo, Juan Felipe
author_sort Restrepo, Juan Felipe
title Técnicas basadas en medidas de complejidad para el análisis de señales biomédicas
title_short Técnicas basadas en medidas de complejidad para el análisis de señales biomédicas
title_full Técnicas basadas en medidas de complejidad para el análisis de señales biomédicas
title_fullStr Técnicas basadas en medidas de complejidad para el análisis de señales biomédicas
title_full_unstemmed Técnicas basadas en medidas de complejidad para el análisis de señales biomédicas
title_sort técnicas basadas en medidas de complejidad para el análisis de señales biomédicas
publishDate 2017
url http://hdl.handle.net/11185/948
_version_ 1728547938666283008
spelling oai:bibliotecavirtual.unl.edu.ar-handle:11185-9482022-03-23T16:50:27Z Técnicas basadas en medidas de complejidad para el análisis de señales biomédicas Complexity measures for the analisys of biomedical signals Restrepo, Juan Felipe Torres, María Eugenia Moiola, Jorge Luis Pessana, Franco Martín De Micco, Luciana Schlotthauer, Gastón Approximate entropy Nonlinear dinamics Correlation dimension Entropy Biomedical signals Dinámicas no lineales Medidas de complejidad Señales biomédicas Integral de correlación Entropía aproximada Entropía Fil: Restrepo, Juan Felipe. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas; Argentina. There exist evidence suggesting that the dynamics of physiological systems is complex and nonlinear. The degree of complexity of the system is linked to normal or pathological states of the organism. It is important to quantitatively measure the complexity of a physiological system from its biomedical signals.The objective is to introduce two different approaches that allow us to characterize the complexity of a system, in particular, in presence of noise. The first one is related with the approximate entropy (ApEn) of a temporal series and the second one with the correlation dimension (D) and correlation entropy (K2). The ApEn measures the regularity osf a time series. The mayor of its problems is related tho the high dependency of the value of its parameters and the noise level. As a solution we have proposed the estimator hmax, that is defined as the value of the scale h at which ApEn achieves its maximum value. We conclude that hmax provides valuable information useful for classification purposes. Furthermore, we have developed an ictal episode detector from EEG signals, and a pathological voice detector. They outperform the results already reported. The second result is related with the estimation of D and K2. We have proposed the noise assisted correlation integral (NCI) and we have shown that the classical and Gaussian correlation integrlas are particular cases of the NCI. Moreover, we have developed the U correlation integral which is able to incorporate information about the embedding dimension in its kernel function, improving the estimation of K2. Existe evidencia que sugiere que la dinámica de los sistemas fisiológicos es compleja y no lineal. El grado de complejidad está relacionado con los estados normales y patológicos. Es importante medir cuantitativamente la complejidad de un sistema fisiológico a partir de señales biomédicas. El objetivo de esta tesis doctoral es presentar dos desarrollos diferentes que permiten caracterizar la complejidad de un sistema. El primero esta relacionado con la entropía aproximada (ApEn) de una serie temporal y el segundo con la dimensión de correlación (A) y la entropía de correlación (K2) de un sistema. La ApEn puede medir la regularidad de una serie temporal. Su mayor problema es la alta dependencia al valor de sus parámetros y al nivel de ruido. En respuesta propusimos el estimador hmax, este provee valiosa información para diferenciar entre dinámicas, especialmente en casos con alto nivel de ruido. Hemos desarrollado dos aplicaciones: una para la detección de episodios ictales a partir de señales de electroencefalografía y un detector de voces patológicas a partir de señales de voz, superando los desempeños reportados en la literatura. El segundo desarrollo guarda relación con la estimación de D y K2. Proponemos una nueva integral de correlación, denominada la integral de correlación asistida por ruido (ICAR). Hemos demostrado que la integral de correlación estándar y la de núcleo Gaussiano pueden considerarse casos particulares de la ICAR. Además proponemos la integral de correlación U que es un caso particular de la ICAR y mejora la estimación de K2. Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnólogica Universidad Nacional de Entre Ríos Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas 2017-05-16 2017-05-16 2016-09-22 info:eu-repo/semantics/doctoralThesis info:ar-repo/semantics/tesis doctoral info:eu-repo/semantics/acceptedVersion SNRD http://hdl.handle.net/11185/948 spa spa info:eu-repo/semantics/openAccess Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es application/pdf application/pdf
score 11.8626

Ejemplares similares