Examinando por Materia "Variabilidad cardiaca"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Coherencia fisiológica en ciclistas aficionados
    (Universidad EIA, 2020) Guarín García, Laura Sofía; Torres Villa, Róbinson Alberto
    RESUMEN: El ciclismo es un deporte que comprende grandes desafíos tanto físicos como psicológicos, por lo cual, entrenadores, especialistas en deporte y ciclistas están en constante búsqueda de entrenamientos más eficientes y personalizados que le permitan al deportista mantener un rendimiento alto sin caer en sobre entrenamientos o lesiones. La coherencia fisiológica es un estado de acoplamiento entre varios sistemas oscilatorios del cuerpo que ha demostrado tener beneficios psicofisiológicos como generar sensación general de bienestar y potenciar las capacidades sociales, físicas y cognitivas de las personas. Este trabajo de grado tiene como objetivo proponer un protocolo que permita la medición de la coherencia fisiológica en ciclistas aficionados durante el desarrollo de la actividad física, para encontrar una posible relación entre el rendimiento del deportista y su nivel de coherencia fisiológica; de esta manera podemos evaluar si la coherencia fisiológica puede convertirse en un indicador del rendimiento y del estado general del deportista. Se presenta una revisión de los protocolos existentes en la literatura, tanto de la evaluación del rendimiento en el ciclismo como de la medición de la coherencia fisiológica. Con la información recopilada se propone un protocolo para medir la coherencia fisiológica en el deportista durante la actividad física. Posteriormente, se realiza la implementación y la evaluación del protocolo propuesto mediante un caso de estudio, tomando registro se las señales de electrocardiografía, fotopletismografía y respiración, para calcular la variabilidad de la frecuencia cardiaca, el tiempo de tránsito de pulso y la frecuencia respiratoria. Luego se procesan los datos para hallar los coeficientes de coherencia fisiológica y coherencia armónica global, los cuales serán contrastados con los valores de potencia generados por el deportista y con una encuesta de percepción del esfuerzo. El análisis de estos resultados contribuye a concluir si la coherencia fisiológica está relacionada o no con el rendimiento de los ciclistas.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Detección de ataques epilépticos a partir de señales fisiológicas
    (Universidad EIA, 2019) Carrizosa Botero, Susana; Mejía Mejía, Elisa
    More than 60 million people suffer from epilepsy, a disease due to neuronal hypersynchronous discharges. Refractory epilepsy is defined when patients do not respond to antiepileptic medications. Therefore, it is necessary to find other methods to control and monitor epileptic seizures. Physiological signals are alternatives to do this. Electroencephalography (EEG) is considered the gold standard method for seizure identification. EEG has the disadvantage of time-limited ambulatory recording. On the other hand, the autonomic nervous system (ANS) exercises control over the heart rate evaluable by electrocardiography (ECG). Epileptic seizures exert an autonomous effect on heart rate variability (HRV) that is a measurable, continuous and non-invasive indicator In this project, different systems of recognition of epileptic seizures were evaluated through ECG signals using characteristics of the HRV and morphological, statistical and frequency characteristics of the ECG. This, implemented in a device that records ECG in real time, could help patients keep better control of their lives and provide information to doctors for a proper diagnosis and follow up. For the development of the project, ECG signals were collected from databases available in free repositories and from institutions providing health services. The use of these signals was endorsed by the Institutional Ethics Committee of the EIA University. These signals were processed and filtered according to different signals quality indexes (SQI), and 56 characteristics of the HRV and ECG were extracted of the entire signal. These characteristics were analyzed by means of statistical methods to choose which contributed to the detection of epileptic seizures. Different neural network classifiers, support vector machines (SVN) and nearest neighbor methods (k-NN) that recognize these patterns were designed and, finally, the validity of these systems was evaluated to differentiate seizures. The SVN with polynomial function of third order obtained 82.8% ± 8.9% sensitivity and 80.78% ± 11.75% specificity. The neural network with three hidden layers obtained 79.8% ± 5.1% sensitivity and 74.1% ± 6.8% specificity. Finally, the k-NN method with k = 3 obtained 75.6% ± 12.6% sensitivity and 68.3% ± 6.4% specificity. These systems of identification of epileptic seizures can contribute to the implementation of new non-invasive technologies for diagnosis and monitoring of patients with epilepsy. The best performing system was the support vector machine.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Sistema para la estimación del bienestar a partir de la monitorización de signos vitales
    (Universidad EIA, 2022) Castro Montano, Mariana; Cortés Ospina, Manuela; Torres Villa, Róbinson Alberto
    RESUMEN: El propósito de este estudio es desarrollar un sistema para la estimación del bienestar de forma cuantitativa a partir del procesamiento de variables fisiológicas. Para esto se utilizaron indicadores previamente reportados en la literatura como el índice de coherencia global (ICG) y una ecuación estimada del estrés. La metodología implementada consistió en un protocolo experimental con 47 voluntarios 18 hombres y 29 mujeres. El estudio se dividió en 3 fases: en el primer y último encuentro se les solicitó a los participantes llenar una encuesta de 72 preguntas, las cuales fueron propuestas por HeartMath Institute para la estimación cualitativa del bienestar, y, a continuación, se les midieron las variables fisiológicas en intervalos de a 5 minutos en estado basal, realizando la prueba de colores de Stroop y estado basal nuevamente. En la segunda fase se les brindó a los participantes un entrenamiento para aprender a enfrentar el estrés y alcanzar un estado resiliente por medio de un programa de desarrollo de resiliencia personal. Finalmente, se obtuvo como resultado principal que el ICG ayuda a identificar qué está sucediendo a nivel emocional y, por tanto, eventualmente puede usarse con certeza como un estimador del estado de bienestar de una persona. Asimismo, se puede decir que la relación entre el ICG y la ecuación de estrés es inversa.