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Título: Identificação de sistemas fisiológicos : técnicas univariáveis e multivariáveis
Autor(es): Mendes, Iracema Siqueira
Orientador(es): Oliveira, Flávia Maria Guerra de Sousa Aranha
Assunto: Sistema cardiopulmonar
Sistema nervoso autônomo
Processamento de sinais
Síndrome das apnéias do sono
Data de apresentação: 10-Jul-2019
Data de publicação: 31-Jul-2020
Referência: MENDES, Iracema Siqueira. Identificação de sistemas fisiológicos: técnicas univariáveis e multivariáveis. 2019. 58 f. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia de Controle e Automação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.
Resumo: Aplicando técnicas de identificação de sistemas é possível construir modelos capazes de representar o sistema cardiorrespiratório. A análise desses modelos fornece informações importantes em relação ao desempenho do sistema nervoso autônomo (SNA). Neste trabalho, foram analisados dados da respiração, da pressão arterial e dos batimentos cardíacos de pacientes em duas bases de dados: a Apnea-ECG Database, focada em pacientes com e sem apneia obstrutiva do sono e a Fantasia Database, cujos sinais são distribuídos entre grupos de jovens e idosos. Estes sinais foram, então, utilizados para a obtenção de índices para caracterização do funcionamento do SNA. A primeira técnica implementada para avaliação do comportamento do SNA foi a análise da variabilidade da frequência cardíaca (VFC) a partir da densidade espectral de potência (DEP) do sinal de intervalos RR (RRI, do inglês R-R Interval) nas regiões de baixa (LF) e alta (HF) frequência. No entanto, a análise tradicional da VFC possui uma desvantagem: a influência da respiração sobre o RRI. Esta influência da respiração é independente da atividade do SNA, logo, pode prejudicar sua correta avaliação. Para contornar este problema, o sinal RRI foi decomposto em duas componentes, uma componente correlacionada a respiração e outra não correlacionada. A componente do RRI não correlacionada a respiração foi utilizada para análise da VFC. Além disso, também foram analisados os resultados para a resposta ao impulso de sistemas com a respiração ou a pressão arterial como entrada e com o RRI como saída (foram construídos sistemas com o RRI original como saída e também com o componente do RRI não correlacionado a respiração como saída). Ao contrário da análise VFC pela DEP, que envolve a análise de uma única variável, o RRI; a resposta ao impulso aplica um modelo multivariável que permite a estimação das relações dinâmicas que conectam alterações na respiração e na pressão a flutuações no RRI. Nesta técnica, foram obtidos os índices magnitude da resposta ao impulso (IRM) e ganhos dinâmicos na faixa de alta (HF) e baixa (LF) frequência. Os resultados da Apnea-ECG Database obtidos pelas análise da VFC não apontaram uma diferença estatística entre os grupos de estudo. Porém, o valor médio do parâmetro HF foi consideravelmente menor nos pacientes apneicos. Para esta base de dados, a remoção da influência da respiração sobre o RRI não alterou significativamente os resultados obtidos a partir da VFC. Já para a resposta ao impulso, no modelo LBF, percebeu-se uma diferença significativa entre os grupos ao analisar o parâmetro IRM. Porém, após a remoção da influência da respiração sobre o RRI, o IRM foi capaz de distinguir os grupos em todos os modelos. Este resultado sugere que os índices obtidos após a remoção da influência da respiração são mais sensíveis à detecção de alterações no SNA. Além disso, notou-se que a média do índice IRM foi menor no grupo de apneicos. Os valores reduzidos do IRM e HF em pacientes apneicos indicam uma atenuação na modulação vagal dos mesmos. Para os pacientes da Fantasia Database, os parâmetros HF e LF foram capazes de distinguir os pacientes jovens e idosos nos dois métodos utilizados, Welch e AR, para análise do VFC. Além disso, após a remoção da influência da respiração, a razão LF/HF também apresentou significância estatística com o uso do método Welch. Dos resultados obtidos, observa-se que os pacientes idosos apresentaram LF e HF menores que os pacientes jovens. Como o parâmetro HF está associado à atividade vagal, este resultado indica que os voluntários idosos apresentaram uma atividade vagal reduzida quando comparado aos voluntários jovens, isto pode ser um efeito natural do processo de envelhecimento, visto que todos os voluntários desta base são saudáveis. Além disso, como LF pode ser uma medida da atividade simpática, estes resultados sugerem que os idosos também apresentam uma atividade simpática reduzida quando comparado aos voluntários jovens. Na análise da resposta ao impulso dos pacientes da Fantasia Database, foram considerados dois sistemas, um com a respiração como entrada e outro em que a pressão arterial atua como entrada. Para estes sistemas, pelo menos um dos parâmetros IRM, DG-HF e DG-LF apontou diferenças estatisticamente significativas nos modelos discutidos. Ademais, os valores médios dos parâmetros IRM e DG-HF foram maiores no grupo de jovens nos dois sistemas simulados para esta base de dados. Estes resultados podem ser interpretados como uma indicação de maior atividade vagal em pacientes jovens.
Abstract: Applying techniques to identify systems, it is possible to construct models capable of representing the cardiorespiratory system. The analysis of these models provides important information regarding the performance of the autonomic nervous system (ANS). In this work, data on respiration, blood pressure and heart rate of patients were analyzed in two databases: the Apnea-ECG Database, focused on patients with and without obstructive sleep apnea, and Fantasy Database , whose signs are distributed among groups of young and old. These signals were then used to obtain indices to characterize the functioning of the ANS. The first technique implemented to evaluate the behavior of the SNA was the analysis of the heart rate variability (HRV) from the power spectral density (DEP) of the RR interval signal (RRI) in the regions low (LF) and high (HF) frequency. However, traditional HRV analysis has a drawback: the influence of breathing on RRI. This influence of breathing is independent of the activity of the ANS, therefore, it can impair its correct evaluation. To circumvent this problem, the RRI signal was decomposed into two components, one component correlated to respiration and the other uncorrelated. The non-respiratory correlated RRI component was used for HRV analysis. In addition, we also analyzed the results for the impulse response of systems with respiration or blood pressure as input and with RRI as output (systems were constructed with the original RRI as output and also with the RRI component not correlated to breath as output). Unlike the VFC analysis by DEP, which involves the analysis of a single variable, the RRI; the impulse response applies a multivariate model that allows the estimation of the dynamic relationships that connect changes in respiration and pressure to fluctuations in RRI. In this technique, the magnitude of impulse response (MRI) and dynamic gains in the high (HF) and low (LF) frequency bands were obtained. The results of the Apnea-ECG Database obtained by the HRV analysis did not indicate a statistical difference between the study groups. However, the mean value of the HF parameter was considerably lower in apneic patients. For this database, the removal of the influence of respiration on the RRI did not significantly alter the results obtained from the HRV. For the impulse response, in the LBF model, a significant difference was observed between the groups when analyzing the MRI parameter. However, after removing the influence of respiration on RRI, MRI was able to distinguish groups in all models. This result suggests that the indices obtained after the removal of the influence of respiration are more sensitive to the detection of changes in the ANS. In addition, it was noted that the mean MRI index was lower in the apneic group. Reduced values of MRI and HF in apneic patients indicate an attenuation in the vagal modulation of the same. For patients from Fantasy Database, the HF and LF parameters were able to distinguish the young and elderly patients in the two methods used, Welch and AR, for HRV analysis. In addition, after removing the influence of respiration, the LF/HF ratio also presented statistical significance with the use of the Welch method. From the results obtained, it can be observed that patients the elderly had lower LF and HF than the younger patients. As the HF parameter is associated with vagal activity, this result indicates that the elderly volunteers have a reduced vagal activity when compared to young volunteers, this may be a natural effect of the aging process, since all of the patients are healthy. In addition, since LF may be a measure of sympathetic activity, these results suggest that the elderly also have a reduced sympathetic activity when compared to young volunteers. In the analysis of patientsímpulse response of the Fantasy Database, two systems were considered, one with breathing as input and another where the blood pressure acts as input. For these systems, at least one of the IRM, DGHF and DGLF parameters pointed out statistically significant differences in the models discussed. In addition, the mean values of the MRI and DG-HF parameters were higher in the group of youngsters in the two simulated systems for this database. These results may be interpreted as an indication of increased vagal activity in young patients.
Informações adicionais: Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Curso de Graduação em Engenharia de Controle e Automação, 2019.
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