Extracción y selección de características de la señal de saturación de oxígeno en sangre para la ayuda al diagnóstico de la apnea obstructiva del sueño
- Autores: Daniel Álvarez González
- Directores de la Tesis: Roberto Hornero Sánchez (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Valladolid ( España ) en 2011
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Miguel López-Coronado (presid.), Jesús Poza Crespo (secret.), Fernando Cruz Roldán (voc.), Laura María Roa Romero (voc.), Manuel Blanco Velasco (voc.)
- Materias:
- Texto completo no disponible (Saber más ...)
- Resumen
El Síndrome de la Apnea Obstructiva del Sueño (SAOS) es un trastorno respiratorio caracterizado por la oclusión total o parcial de la vía aérea superior durante el sueño. La sucesión repetitiva de estos ceses respiratorios impide el desarrollo normal de la arquitectura del sueño, limitando el descanso del paciente. Aunque la prevalencia del SAOS es muy elevada en los individuos adultos de países industrializados, ésta es una enfermedad infradiagnosticada. Las consecuencias de no diagnosticar la enfermedad incluyen somnolencia diurna excesiva, trastornos neuro-psiquiátricos e hipertensión. El SAOS está relacionado con las principales causas de mortalidad en adultos, como son los accidentes cardio-vasculares y cerebro-vasculares. Además, esta enfermedad es considerada responsable de numerosos accidentes laborales y de tráfico debido a la somnolencia.
El método de diagnóstico estándar es la polisomnografía (PSG) nocturna en una unidad del sueño especializada. Sin embargo, esta prueba presenta numerosas limitaciones en cuanto a disponibilidad, complejidad, tiempo y coste. Estos inconvenientes han generado grandes listas de espera que retrasan significativamente el diagnóstico y tratamiento de la enfermedad. Esta situación ha puesto de manifiesto la necesidad de nuevas metodologías diagnósticas que puedan ayudar en la detección del SAOS. En este sentido, la pulsi-oximetría nocturna (NPO) se ha convertido en una de las principales alternativas a la PSG debido a su sencillez y bajo coste. El estudio de la señal de saturación de oxígeno en sangre (SaO2) y frecuencia cardiaca (HR) procedentes de la NPO proporciona información muy valiosa sobre los eventos de apnea. Existen diferentes índices de oximetría convencionales derivados de la señal de SaO2 comúnmente empleados por los neumólogos. Sin embargo, estos índices presentan limitaciones, principalmente por la falta de una definición estándar de desaturación. La investigación realizada durante esta Tesis Doctoral se ha desarrollado bajo la hipótesis de que los índices de oximetría convencionales no son suficientes para caracterizar completamente la información procedente de la NPO. La aplicación de nuevos métodos automáticos de procesado de la señal podría contribuir con información adicional y relevante en la ayuda al diagnóstico del SAOS.
En esta Tesis Doctoral se ha realizado un estudio exhaustivo de la señal de SaO2 con el objetivo de incrementar la utilidad de los registros proporcionados por la NPO en la ayuda al diagnóstico del SAOS. Para ello se han analizado 2 grandes bases de datos compuestas por registros de PSG nocturnos correspondientes a sujetos sospechosos de padecer la enfermedad. Los estudios del sueño fueron realizados en el Hospital Universitario de Santiago de Compostela (187 sujetos: 76 SAOS negativo y 111 SAOS positivo) y en el Hospital Universitario Pío del Río Hortega de Valladolid (240 sujetos: 80 SAOS negativo y 160 SAOS positivo). Se han aplicado métodos de diferente naturaleza para obtener información útil en la identificación de los patrones patológicos y de normalidad presentes en los registros nocturnos de SaO2: momentos estadísticos de primer a cuarto orden (M1 - M4) para la caracterización estadística de los datos en el dominio del tiempo y de la frecuencia, análisis estadístico del espectro de potencias mediante la frecuencia mediana (MF) y la entropía espectral (SE), estudio de la naturaleza periódica de las desaturaciones mediante la potencia absoluta (PT), potencia relativa (PR) y amplitud de pico (PA) del espectro, análisis no lineal de la irregularidad, variabilidad y complejidad mediante la entropía muestral (SampEn), la medida de la tendencia central (CTM) y la complejidad de Lempel - Ziv (LZC), respectivamente. En una segunda etapa del estudio se ha seleccionado un conjunto reducido de parámetros para sintetizar de manera óptima toda la información útil relativa al diagnóstico. Para ello se han evaluado diferentes metodologías de reducción de la dimensionalidad y selección de características: análisis de componentes principales (PCA), selección de características paso a paso hacia delante mediante regresión logística (FSLR) e inspección exhaustiva del espacio de características mediante algoritmos genéticos (GAs). Para la evaluación de la capacidad diagnóstica de la metodología se ha empleando un clasificador basado en un modelo de regresión logística (LR). Paralelamente, se ha estudiado la relación entre las variaciones en las señales de SaO2 y HR registradas mediante el equipo de NPO, con el objetivo de incrementar el valor diagnóstico de la prueba. Para ello se ha aplicado la medida lineal de magnitud de la coherencia espectral (MSC) en el dominio de la frecuencia y la medida no lineal de entropía aproximada cruzada (cross-ApEn) en el dominio del tiempo.
Los resultados alcanzados mediante esta metodología de extracción y selección óptima de características han mejorado significativamente la precisión diagnóstica obtenida por los índices de oximetría convencionales. El modelo LR con PR y CTM alcanzó una sensibilidad del 90.6%, una especificidad del 95.8% y una precisión del 92.4%. Además, el estudio conjunto de las señales de SaO2 y HR proporcionó información sobre el sincronismo de ambos registros muy útil en la ayuda al diagnóstico del SAOS. Estos resultados sugieren que el procesado automático de los registros de SaO2 y HR procedentes de la NPO podría proporcionar información relevante en la ayuda al diagnóstico de la enfermedad. En este sentido, los métodos de extracción de características de diferente naturaleza (tiempo vs. frecuencia y lineal vs. no lineal) podrían proporcionar información complementaria. Además, los métodos de inspección exhaustiva del espacio de características como los GAs podrían ser herramientas muy apropiadas para la selección de un subconjunto óptimo de parámetros. Por lo tanto, podemos concluir que la información contenida en los registros derivados de la NPO podría ser muy útil para discriminar entre sujetos SAOS negativo y pacientes SAOS positivo. La alta capacidad diagnóstica de esta metodología podría simplificar la prueba de diagnóstico estándar, reduciendo las listas de espera y los costes hospitalarios asociados, limitando el tiempo hasta la identificación y tratamiento del SAOS.
