Caracterização quantitativa do sistema nervoso autônomo : estimação da taxa respiratória a partir do sinal de eletrocardiograma (ECG)

Abstract

Este trabalho propõe o estudo de uma abordagem alternativa e não invasiva para se obter características oriundas do sinal de respiração e de suas influências sobre o Sistema Nervoso Autônomo (SNA). Especificamente, procura-se verificar a validade do uso de um sinal respiratório extraído de um sinal de eletrocardiograma em um sistema que correlaciona sinais cardíacos e respiratórios e o grau de apneia do sono de um certo indivíduo. Para se alcançar tal objetivo, usaram-se dois conjuntos de dados: o primeiro consiste na seleção de 6 pacientes de um banco de 53 pacientes de unidades de tratamento intensivo; o segundo continha sinais de eletrocardiograma e respiração de 8 pacientes, divididos em 4 indívíduos com apneia e 4 pacientes sem apneia. Por meio da estimação da resposta ao impulso pelos métodos autoregressivo (ARX) e de funções base de Laguerre (FBL), foi possível obter parâmetros quantitativos que refletem a modulação do SNA a partir de um sistema com o sinal de respiração estimado. A partir desses modelos, foi possível compará-los com os parâmetros extraídos de um sistema com sinais de respiração obtidos por métodos convencionais, os quais foram tratados nesse estudo como sinais de referência. Assim, compararam-se esses sinais estimados e de referência por diferentes métricas: uma correlação cruzada foi aplicada entre os sinais estimado e de referência para se obter o nível de semelhança entre eles. Em seguida, realizou-se uma correlação entre os parâmetros de descrição da resposta ao impulso (RI) tanto para os modelos estimados quanto os de referência, com o intuito de se obter uma medida de similaridade no comportamento entre eles. Finalmente, procurou-se utilizar as técnicas ANOVA e K-Means com a finalidade de verificar a possibilidade de distinção entre pacientes apneicos e não-apneicos para esses parâmetros estimados e de referência. Nos resultados obtidos, observou-se uma diferença sensível na correlação cruzada dos sinais e na correlação dos parâmetros para bases de dados diferentes. Para o método ANOVA, foi possível observar que os parâmetros oriundos dos modelos criados com os sinais de respiração estimados não apresentaram diferença estatística na distinção entre pacientes apneicos e não-apneicos, algo que foi alcançado para os parâmetros provindos dos modelos com sinais de referência. Todavia, essa incerteza poderia ser possivelmente explicada por um número reduzido de amostras. Ademais, o método K-Means obteve 100% de acertos na segregação dos pacientes apneicos e não apneicos utilizando os parâmetros descritivos de RI dos modelos de referência; para os modelos com sinais estimados, dois pacientes apneicos foram incorretamente classificados. Pelos resultados obtidos, sugere-se a aplicação das metodologias descritas em uma base de dados maior e em diferentes bases de dados, a fim de se verificar algumas da questões levantadas ao longo dessa pesquisa.