Análise do sinal de variabilidade da frequência cardíaca através de estatística não extensiva: taxa de q-entropia multiescala

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Silva, Luiz Eduardo Virgilio da
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: biomedical signals; entropia multiescala; entropia não aditiva; heart rate variability; multiscale entropy; nonadditive entropy; sinais biomédicos; variabilidade da frequência cardíaca
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-22032013-114045/

O corpo humano é um sistema complexo composto por vários subsistemas interdependentes, que interagem entre si em várias escalas. Sabe-se que essa complexidade fisiológica tende a diminuir com a presença de doenças e com o avanço da idade, reduzindo a capacidade de adaptação dos indivíduos. No sistema cardiovascular, uma das maneira de se avaliar sua dinâmica regulatória é através da análise da variabilidade da frequência cardíaca (VFC). Os métodos clássicos de análise da VFC são baseados em modelos lineares, como é o caso da análise espectral. Contudo, como os mecanismos fisiológicos de regulação cardíaca apresentam características não lineares, as análises utilizando tais modelos podem ser limitadas. Nos últimos tempos, várias propostas de métodos não lineares têm surgido. Porém, não se sabe de uma medida consistente com o conceito de complexidade fisiológica, onde tanto os regimes periódicos como aleatórios são caracterizados como perda de complexidade. Baseado no conceito de complexidade fisiológica, esta tese propõe novos métodos de análise não lineares para séries de VFC. Os métodos consistem da generalização de medidas de entropia já existentes, utilizando a mecânica estatística não aditiva de Tsallis e a técnica de geração de dados substitutos. Foi definido um método, chamado de qSDiff, que calcula a diferença entre a entropia de um sinal e a entropia média de suas séries substitutas. O método de entropia utilizado consiste de uma generalização da entropia amostral (SampEn), utilizando o paradigma não aditivo. Das séries qSDiff foram extraídos três atributos, que foram avaliados como possíveis índices de complexidade fisiológica. A entropia multiescala (MSE) também foi generalizada seguindo o paradigma não aditivo, e os mesmos atributos foram calculados em várias escalas. Os métodos foram aplicados em séries reais de VFC de humanos e de ratos, bem como em um conjunto de sinais simulados, formado por ruídos e mapas, este último em regimes caótico e periódico. O atributo qSDiffmax demonstrou ser consistente para baixas escalas ao passo que os atributos qmax e qzero para escalas maiores, separando e classificando os grupos quanto à complexidade fisiológica. Observou-se ainda uma possível relação entre estes q-atributos com a presença de caos, que precisa ser melhor estudada. Os resultados ainda apontam a possibilidade de que, na insuficiência cardíaca, ocorre maior degradação nos mecanismos de baixa escala, de curto período, ao passo que na fibrilação atrial o prejuízo se estenderia para escalas maiores. As medidas baseadas em entropia propostas são capazes de extrair informações importantes das séries de VFC, sendo mais consistentes com o conceito de complexidade fisiológica do que a SampEn (clássica). Reforçou-se a hipótese de que a complexidade se revela em múltiplas escalas de um sinal. Acreditamos que os métodos propostos podem contribuir bastante na análise da VFC e também de outros sinais biomédicos.