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Análisis del sistema complejo gástrico mediante señales y redes fisiológicas

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dc.contributor.author Contreras Uribe, Tania Jetzabel
dc.date.accessioned 2021-08-18T22:18:21Z
dc.date.available 2021-08-18T22:18:21Z
dc.date.created 2017-12-18
dc.date.issued 2021-08-16
dc.identifier.citation Contreras Uribe, Tania Jetzabel. (2017). Análisis del sistema complejo gástrico mediante señales y redes fisiológicas. (Doctorado en Tecnología Avanzada). Instituto Politécnico Nacional, Sección de Estudios de Posgrado e Investigación, Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas, México. es
dc.identifier.uri http://tesis.ipn.mx/handle/123456789/29305
dc.description Tesis (Doctorado en Tecnología Avanzada), Instituto Politécnico Nacional, SEPI, UPIITA, 2017, 1 archivo PDF, (74 páginas). tesis.ipn.mx es
dc.description.abstract RESUMEN: El estudio de las señales fisiológicas, como las electrocardiográficas o electroencefalográficas, mediante técnicas de dinámica no lineal permite obtener información subyacente asociada a diferentes condiciones de salud. En este trabajo se plantea caracterizar al sistema gástrico a través de señales electrogastrográficas utilizando técnicas no lineales primero para obtener información espacio temporal así como evaluar la sincronización a lo largo del estómago, para finalmente evaluar la interconexión del sistema gástrico con otros subsistemas utilizando el concepto de redes fisiológicas. En la primera parte del trabajo se muestran los resultado del análisis de las señales electrogastrográficas utilizando técnicas no lineales, donde se aplican los factores de Fano y Allan a secuencias pico a pico obtenidas a partir de electrogastrogramas de personas sanas y personas con diabetes. Con lo cual encontramos que en condiciones sanas, las estadísticas de Fano y Allan muestran correlaciones a largo plazo, mientras que para el grupo enfermo, encontramos un comportamiento cercano a la dinámica descorrelacionada. Estos resultados se corroboraron utilizando el método de la dimensión fractal de Higuchi. Después se presentan los resultados del análisis mediante redes fisiológicas. Se encontró que al aplicar la entropía de muestras (SampEn) se observan distintos niveles de acplamiento durante las fases de ayuno (S1), agua (S2) y alimento (S3). Particularmente, se encuentra un cambio en el nivel de sincronización cuando se comparan sujetos sanos contra enfermos, siendo esto mayor bajo condiciones sanas mientras que para el grupo de de enfermos ocurre lo contrario, esto es, el comportamiento tiende a ser más aleatorio con un acoplamiento significativo. ABSTRACT: The study of physiological signals, as electrocardiographic or electroencephalographic, through nonlinear dynamics techniques allows to obtain underlying information associated with different gealth conditions. In this work we propose to characterize the gastric system through electrogastric signals using nonlinear techniques first to obtain temporal space information as well evaluate the synchronization along the stomach,and to finally evaluate the interconnection of the gastric system with other subsystems using the analysis of the electrogastric signals usign nonlinear techniques are presented, the Fano and Allan factors were applied to peak-to-peak sequences obtained from electrogastogams of healthy people and people with diabetes. In healthy conditions, the statistics of Fano and Allan show the presence of long-term correlations, whereas for the diseased group, we find a behavior close to an uncorrelated dynamics. These results were verified by means of the Higuchi´s fractal dimension method. Next, we present the results of the physiological network approach. We found that using Sample Entropy (SampEn) different levels of coupling are observed during the stages of fasting (S1), water (S2) and caloric food (S3). Particularly, these is a significant change in the leved of synchronization comparing healthy subjects against patients. The results show that syncronization under healthy conditions is greater whereas for the group of patients the opposite occurs, that is, the behavior tends to be more random with a significant coupling. es
dc.description.sponsorship CONACyT es
dc.language.iso es es
dc.subject Señales fisiológicas es
dc.subject Señales electroencefalográficas es
dc.subject Señales electrogastrográficas es
dc.title Análisis del sistema complejo gástrico mediante señales y redes fisiológicas es
dc.contributor.advisor Guzmán Vargas, Lev


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