Título de la tesis


Tratamiento de señal en el análisis del sistema nervioso autónomo en condiciones no estacionarias

Doctorando


Michele Orini

Director


Pablo Laguna, Raquel Bailón y Luca Mainardi

Descripción


Esta tesis de investigación se enmarca en el área del estudio y del procesado de señales de origen biológico a través de instrumentos matemáticos innovadores. En esta tesis se quiere profundizar en la comprensión del sistema cardiovascular, respiratorio y somato-sensorial para alcanzar una mejor comprensión del funcionamiento del sistema nervioso autónomo. Se quiere estudiar las dinámicas que caracterizan estos sistemas en condiciones altamente no estacionarias y en relación con patología isquemicas.
El objetivo es doble:

1. Mejorar la comprensión de la fisiología del sistema nervioso autónomo e interpretar la interacción entre el sistema cardiovascular, el sistema respiratorio y los mecanismos de regulación de los barorreceptores.
2. Proponer nuevos índices clínicos que se empleen en campo diagnóstico y que ayuden al médico en la identificación de disfunciones y problemas cardiacos, en relación con la prueba de esfuerzo.

El estudio se centrará principalmente en el análisis de la señal de variabilidad cardiaca (Herat Rate Variability, HRV), de respiración y de presión, para proponer un modelo multivariado que tenga en cuenta las interacciones entre los distintos sistemas.
El estudio de las dinámicas de estos sistemas en condiciones non estacionarias requiere el empleo de instrumentos matemáticos de análisis y modelado variantes en el tiempo. Estas técnicas se evaluarán sobre señales registrados en condiciones dinámicas: prueba de esfuerzo, pruebas de emociones inducidas, tilt test, maniobra de Valsava … La aplicación clínica se basará en la búsqueda de las características espectrales y temporales del conjunto de señales estudiadas que permitan discriminar, de manera automática y non invasiva, entre sujetos patológicos y sujetos sanos.


Estado


Defendida - 2012

Calificación


Sobresaliente Cum Laude



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