Blind source separation with prior source knowledge for the analysis of atrial tachyarrythmias. signal modelling, estimation and validation

Tesis doctoral de Francisco Sales Castells Ramón

La fibrilación auricular (fa) es la arritmia cardiaca más frecuente, con una preValencia alrededor del 10% entre la población mayor de 70 años, y se prevé que continué aumentando a medida que la esperanza de vida se incremente. A pesar de ser la arritmia cardiaca más frecuente, los mecanismos exactos que la generan y perpetúan todavía permanecen inciertos, y todos aquellos estudios que profundicen en el conocimiento de su naturaleza así como de los efectos de los tratamientos clínicos serán de gran importancia para el desarrollo de protocolos clínicos que mejoren el diagnóstico y la indicación del tratamiento más adecuado. esta tesis doctoral se enmarca dentro del análisis no invasivo de taruiarritmias auriculares, en particular de la fa y flutter auricular (fla), a partir del estudio del electrocardiograma de superficie (ecg). Para caracterizar correctamente estas arritmias, además de estudiar la actividad ventricular resulta de vital importancia analizar la actividad auricular (aa), ya que es precisamente en las aurículas donde se genera y desencadena esta patología. no obstante, cabe enfatizar que el análisis de la aa a partir del ecg no es una operación trivial, debido a que la aa resulta enmascarada por la mayor amplitud del qrs-t y el ruido. Por tanto, un procedimiento capaz de extraer la aa de forma exclusiva y sin interferencias, sobretodo del complejo qrs-t, es esencial. A lo largo de los últimos años se han propuesto en la literatura científica distintas técnicas de estimación y análisis de la aa, donde esta tesis doctoral supone una nueva aportación en esta dirección. Esta tesis tiene como objetivo principal el desarrollo de técnicas de estimación de la aa en registro de ecg, a partir de un modelo de separación ciega de fuentes (bss). Mediante estos algoritmos es posible separar la onda auricular de las componentes ventriculares a partir de un análisis estadístico de la señal multidimensio

 

Datos académicos de la tesis doctoral «Blind source separation with prior source knowledge for the analysis of atrial tachyarrythmias. signal modelling, estimation and validation«

  • Título de la tesis:  Blind source separation with prior source knowledge for the analysis of atrial tachyarrythmias. signal modelling, estimation and validation
  • Autor:  Francisco Sales Castells Ramón
  • Universidad:  Politécnica de Valencia
  • Fecha de lectura de la tesis:  24/05/2006

 

Dirección y tribunal

  • Director de la tesis
    • José Millet Roig
  • Tribunal
    • Presidente del tribunal: pablo Laguna lasaosa
    • Luis Castedo ribas (vocal)
    • leif Sornmo (vocal)
    • Francisco Javier Chorro gascó (vocal)

 

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