Procesamiento no lineal de señales cardiovasculares: marco conceptual para la detección de patologías

Abstract

El sistema cardiovascular (SCV) constituye una de las estructuras más complejas y estudiadas, sobre el cual se desarrollan las patologías que mayor mortalidad generan a nivel mundial. Las enfermedades vasculares se ponen de manifiesto a partir de eventos particulares, dado que los procesos intervinientes en su evolución pasan totalmente inadvertidos. Derivado de ello,

las consecuencias resultan implacables y frecuentemente irreversibles. Las variables hemo- dinámicas que gobiernan la conducta del SCV, son relacionadas a partir de modelos explicativos, concebidos en virtud de suposiciones asociadas a información empírica. No obstante,

la heterogeneidad y anisotropía propia de los materiales biológicos son limitantes en virtud

de la carga conceptual impuesta por los enfoques propuestos. La descripción integral del fenómeno subyacente por parte del modelo empleado, demanda la consideración simultánea

de propiedades de carácter estructural y dinámico. En el presente estudio, se ha evaluado la

complejidad estructural de formas de onda de carácter biomecánico, a partir de técnicas proporcionadas por la dinámica no lineal. Su implementación denota amplitud para la descripción

de los fenómenos observados, en virtud de lineamientos que se adecúan naturalmente a su concepción. Los hallazgos obtenidos han permitido relacionar estados morfológicos alterados con la presencia de arteriopatías y cardiopatías, las cuales han sido inducidas bajo condiciones experimentales específicas.

Cardiovascular system (CVS) is one of the most complex structures that have been exten- sively studied, to gain insight into the worldwide highest mortality diseases. Cardiovascular

diseases manifest themselves through specific events and could remain asymptomatic for

decades. In this sense, their consequences become severe and often irreversible. Hemody- namic parameters that control CVS dynamic are related through descriptive models obtained

by associated assumption to empirical data. Nevertheless, the heterogeneity and anisotropy of the biological materials constitute conceptual restraints in the proposed approaches. The

comprehensive description of the underlying mechanisms imposes the simultaneous consi- deration of functional and structural properties. In the present study, structural complexity

of the CVS waveforms has been evaluated by means of non-linear dynamics techniques. Its implementation supports the description of the observed phenomena due to the robustness that characterizes the data analysis methods. The present findings have shown the ability of the non-linear signal theory to identify altered morphological states with the presence of cardiovascular diseases, which have been induced under specific experimental conditions. Key Words: arterial pressure, fractal dimension, vascular stiffness, wave reflection, arterial tree