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Caracterización de la relación entre la actividad eléctrica cerebral y cardíaca en pacientes pediátricos con síndrome de apnea/hipopnea durante el sueño empleando medidas no lineales de causalidad


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Fecha
2020-12-07

Directores
Orjuela Cañón, Alvaro David

ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad del Rosario

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Resumen
Los trastornos del sueño son afecciones que provocan cambios en los patrones normales del sueño y que pueden generar consecuencias sobre la salud del ser humano tanto a corto como a largo plazo. Estos se agrupan dependiendo de sus causas y afecciones que generen, siendo el síndrome de apnea/hipopnea durante el sueño (SAHS, del inglés Sleep Apnea-Hypopnea Syndrome) parte de los trastornos respiratorios. El SAHS es un trastorno caracterizado por la presencia de varias pausas respiratoriaspor bloqueo de las vías aéreas durante el sueño, ocasionando una disminución del oxígeno en circulación. El método estándar de tratamiento para el SAHS pediátrico es la adenoamigdalectomía, cirugía que según diversos estudios ha demostrado una alta efectividad, eliminando las desaturaciones de oxígeno y contribuyendo a el retorno de las funciones normales del sistema nervioso autónomo y la actividad cardiaca. Actualmente, y debido a las alteraciones en la actividad eléctrica del cerebro y el corazón causadas por el SAHS, ha crecido el interés en el uso de la polisomnografía para caracterizar la interacción entre la actividad eléctrica del cerebro y el corazón. Esta cuantificación de dichas características topológicas se realiza comúnmente mediante la Granger Causality(GC). Esta medida es una noción estadística de influencia causal, basada en la predicción a través de la autorregresión vectorial. Sin embargo, en la última década se han presentado propuestas alternativas para la obtención de medidas similares, basadas en arquitecturas de redes neuronales, para encontrar relaciones no lineales en dicha influencia causal. El presente documento recopila el planteamiento del proyecto en el que se buscó caracterizar la relación entre la actividad eléctrica cardíaca y cerebral en pacientes pediátricos con SAHS en etapas de pre- y post-tratamiento. El proyecto se encuentra dividido en cuatro etapas: la primera corresponde al preprocesamiento de las señales, en donde al final de esta etapa se obtuvieron ocho series de tiempo de potencias normalizadas de cada registro de polisomnografía, representadas en cinco subbandas de EEG(α,β,δ,θ,γ) y tres de la variabilidad de la frecuencia cardiaca(VLF,LF,HF). En la segunda, se realizó el cálculo de causalidades de Granger mediante dos métodos: uno lineal haciendo uso de la toolbox MVGC y otro no lineal mediante el desarrollo de redes neuronales artificiales. Posteriormente, en la etapa tres se realizó la prueba estadística chi-cuadrado de McNemar, con la cual se logró identificar cada uno de los pares de subbandas en los que el tratamiento indujo cambios significativos. Por último, en la etapa cuatro se realizó el correspondiente análisis de los resultados obtenidos y una posterior comparación de ambos métodos, teniendo en cuenta sus ventajas y limitaciones. Finalmente, los resultados mostraron que el tratamiento permitió la recuperación de conexiones principalmente en las interacciones corazón-cerebro y cerebro-cerebro, en donde las subbandas gamma y delta presentaron un alto nivel de restauración. Adicionalmente, se evidenció como la adenoamigdalectomía no solo promueve en general una topología similar a la de sujetos sanos, sino como afecta algunas de las interacciones analizadas, generando alteraciones que no se encontraron previamente, como lo fue en el caso de la red corazón-corazón. Por último, se evidenció una diferencia notoria entre los métodos empleados, donde el análisis no lineal arrojó resultados complementarios e identificó de mejor manera interacciones informadas en estudios previos en comparación con la metodología lineal.
Abstract
Sleep disorders are conditions that cause changes in normal sleep patterns and that can have consequences on human health both in the short and long term. These are grouped depending on their causes and conditions, being sleep apnea/hypopnea syndrome (SAHS) part of respiratory disorders. SAHS is a disorder characterized by the presence of several respiratory pauses due to blockage of the airways during sleep causing a decrease in circulating oxygen. The standard treatment method for pediatric SAHS is adenotonsillectomy, a surgery that, according to various studies, has shown high effectiveness. This eliminates oxygen desaturations and contributes to the return of normal functions of the autonomic nervous system and cardiac activity. Currently, and due to the alterations in the electrical activity of the brain and the heart caused by SAHS, interest has grown in the use of polysomnography to characterize the interaction between the electrical activity of the brain and the heart. The quantification of these topological characteristics is commonly done using Granger Causality (GC). This measure is a statistical notion of causal influence, based on the prediction through vector autoregression. However, in the last decade, alternative proposals have been presented to obtain similar measurements, based on neural network architectures, to find non-linear relationships in said causal influence. This document compiles the approach of the project in which it was sought to characterize the relationship between cardiac and cerebral electrical activity in pediatric patients with SAHS in pre- and post-treatment stages. The project is divided into four stages. The first corresponds to the preprocessing of the signals, where at the end of this stage eight time series of normalized powers were obtained from each polysomnography record, represented in five EEG subbands (α,β,δ,θ,γ) and three of the heart rate variability (VLF, LF, HF). In the second, the calculation of Granger causalities was performed using two methods: one linear using the MVGC toolbox and the other non-linear using the development of artificial neural networks. Subsequently, in stage three, McNemar's Chi-Square statistical test was performed, with which it was possible to identify each of the pairs of subbands in which the treatment induced significant changes. Finally, in stage four, the corresponding analysis of the results obtained and a subsequent comparison of both methods was carried out, taking into account their advantages and limitations. Finally, the results showed that the treatment allowed the recovery of connections mainly in the heart-brain and brain-brain interactions, where the gamma and delta subbands presented a high level of restoration. Additionally, it was evidenced that adenotonsillectomy not only promotes a general topology similar to that of healthy subjects, but also affects some of the interactions analyzed, generating alterations that were not previously found, as it was in the case of the heart-heart network. Finally, a noticeable difference was evidenced between the methods used, where the non-linear analysis yielded complementary results and better identified interactions reported in previous studies compared to the linear methodology.
Palabras clave
Granger Causality , Polisomnografía , Redes Neuronales , Trastornos del sueño , Síndrome de apnea/hipopnea del sueño , Actividad eléctrica cerebral , Actividad eléctrica cardíaca
Keywords
Granger Causality , Polysomnography , Neural Networks , Sleep disorders , Sleep apnea / hypopnea syndrome , Brain electrical activity , Cardiac electrical activity
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