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Characterization and processing of atrial fibrillation episodes by convolutive blind source separation algorithms and nonlinear analysis of spectral features

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Characterization and processing of atrial fibrillation episodes by convolutive blind source separation algorithms and nonlinear analysis of spectral features

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dc.contributor.advisor Rieta Ibañez, José Joaquín es_ES
dc.contributor.author Vayá Salort, Carlos es_ES
dc.date.accessioned 2010-06-28T06:47:57Z
dc.date.available 2010-06-28T06:47:57Z
dc.date.created 2010-06-14T08:00:00Z es_ES
dc.date.issued 2010-06-28T06:47:53Z es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/8416
dc.description.abstract Las arritmias supraventriculares, en particular la fibrilación auricular (FA), son las enfermedades cardíacas más comúnmente encontradas en la práctica clínica rutinaria. La prevalencia de la FA es inferior al 1\% en la población menor de 60 años, pero aumenta de manera significativa a partir de los 70 años, acercándose al 10\% en los mayores de 80. El padecimiento de un episodio de FA sostenida, además de estar ligado a una mayor tasa de mortalidad, aumenta la probabilidad de sufrir tromboembolismo, infarto de miocardio y accidentes cerebrovasculares. Por otro lado, los episodios de FA paroxística, aquella que termina de manera espontánea, son los precursores de la FA sostenida, lo que suscita un alto interés entre la comunidad científica por conocer los mecanismos responsables de perpetuar o conducir a la terminación espontánea de los episodios de FA. El análisis del ECG de superficie es la técnica no invasiva más extendida en la diagnosis médica de las patologías cardíacas. Para utilizar el ECG como herramienta de estudio de la FA, se necesita separar la actividad auricular (AA) de las demás señales cardioeléctricas. En este sentido, las técnicas de Separación Ciega de Fuentes (BSS) son capaces de realizar un análisis estadístico multiderivación con el objetivo de recuperar un conjunto de fuentes cardioeléctricas independientes, entre las cuales se encuentra la AA. A la hora de abordar un problema de BSS, se hace necesario considerar un modelo de mezcla de las fuentes lo más ajustado posible a la realidad para poder desarrollar algoritmos matemáticos que lo resuelvan. Un modelo viable es aquel que supone mezclas lineales. Dentro del modelo de mezclas lineales se puede además hacer la restricción de que estas sean instantáneas. Este modelo de mezcla lineal instantánea es el utilizado en el Análisis de Componentes Independientes (ICA). es_ES
dc.language Inglés es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.source Riunet
dc.subject Procesado de señales biomédicas es_ES
dc.subject Características espectrales es_ES
dc.subject Entropía muestral es_ES
dc.subject Distribuciones tiempo-frecuencia es_ES
dc.subject Ecg es_ES
dc.subject Análisis multivariante es_ES
dc.subject Separación ciega de fuentes es_ES
dc.subject Transformada wavelet es_ES
dc.subject Fibrilación auricular es_ES
dc.subject Análisis no lineal es_ES
dc.subject Mezclas convolutivas es_ES
dc.subject.classification TECNOLOGIA ELECTRONICA es_ES
dc.title Characterization and processing of atrial fibrillation episodes by convolutive blind source separation algorithms and nonlinear analysis of spectral features
dc.type Tesis doctoral es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/Thesis/10251/8416 es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Electrónica - Departament d'Enginyeria Electrònica es_ES
dc.description.bibliographicCitation Vayá Salort, C. (2010). Characterization and processing of atrial fibrillation episodes by convolutive blind source separation algorithms and nonlinear analysis of spectral features [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. doi:10.4995/Thesis/10251/8416. es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/acceptedVersion es_ES
dc.relation.tesis 3305 es_ES


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