Análisis de la dinámica no lineal y cambios de complejidad en la variabilidad del ritmo cardíaco y en señales electroencefalográficas

El análisis de complejidad es un nuevo enfoque en el estudio de los sistemas dinámicos no lineales que permiten extraer información oculta en las señales, Diferentes técnicas de análisis decomplejidad han demostrado ser útiles en una amplia variedad de aplicaciones científicas, principalmente en el campo de la física y actualmente en ciertos procesos fisiológicos.

Dentro delos procesos fisiológicos el análisis de complejidad en la variabilidad del ritmo cardíaco y en las señales electroencefalográficas están siendo de particular interés debido a su posibleaplicación al diagnóstico y pronóstico clínico. Entre los índices de complejidad que permiten describir la dinámica no lineal de las serie temporales se encuentran: la entropía y los índices deinformación que miden el grado de desorden de una señal, la representación del espacio de fase que permite visualizar la trayectoria del sistema y la dinámica simbólica que permite cuantificar laregularidad de una señal.

En esta tesis se aplican estas técnicas del análisis no lineal a dos tipos de señales, la variabilidad del ritmo cardíaco (HRV) de pacientes chagáicos, y loscambios de la actividad cerebral en señales electroencefalográficas (EEG) de pacientes anestesiados. El uso de estos dos tipos de señales permitirá profundizar en el alcance de las metodologíasdesarrolladas en esta tesis, las cuales podrían ser aplicadas a diferentes señales fisiológicas y constituirían nuevas técnicas para un mejor diagnóstico médico.

La entropía de Shannon y lainformación mutua están basadas en el evaluación de funcionales de la teoría de la información, las cuales reflejan propiedades que especifican los cambios de complejidad y aparentecomportamiento caótico de la variabilidad del ritmo cardíaco. La entropía aproximada permite detectar diferencias en la variabilidad (regularidad) de señales biológicas. La idea básica de la dinámica simb