TY - JOUR 
A1 - Escudero Prieto, Gustavo
T1 - Digital signal processing for early diagnostic of Parkinson's disease : temporal, spectral and non-Linear features of heart rate variability

Y1 - 2016
UR - http://hdl.handle.net/10317/6683
AB - El proyecto tiene los siguientes objetivos: a) Revisión del estado del arte en el procesamiento de las series de variabilidad de la frecuencia cardíaca (HRV o VFC). b)Identificación, documentación y puesta a punto de entornos y recursos software para la caracterización de la HRV. c)Implementación de algoritmos de procesamiento en el entorno del tiempo, la frecuencia y parámetros no-lineales de la HRV. d)Estudio básico sobre la capacidad de discriminación de la EP a través de los distintos parámetros de la HRV. Según datos estimados de la Sociedad Española de Neurología (SEN), en España, entre 120.000 y 150.000 personas padecen la Enfermedad de Parkinson (EP) y, cada año, se detectan unos 10.000 casos nuevos, lo que la convierte en la segunda patología neurodegenerativa, tras el Alzheimer, más numerosa. Pero además, se estima que el número de afectados, debido al progresivo envejecimiento de la población española, se duplicará en 20 años y se triplicará en 2050. A día de hoy, el coste de la Enfermedad de Parkinson en Europa se acerca a los 11 billones de euros anuales. El proyecto objeto de la propuesta tiene por objetivo la identificación de parámetros de caracterización de la señal que permitan su posterior estudio de cara a mejorar el diagnóstico temprano de la enfermedad. Para ello se trabajará sobre series temporales de frecuencia cardíaca que serán caracterizadas en el dominio del tiempo, frecuencia y mediante parámetros no lineales. Dichas series temporales serán extraídas de las tres bases de datos de señales de ECG obtenidas por el G.I. EIMED en estudios previos sobre la EP. Para sintonizar los algoritmos de procesamiento se contará con bases de datos estándar como la MIT-BIH y similares. Para el procesamiento de las series temporales se recurrirá a implementar los algoritmos necesarios bajo el entorno Matlab, haciendo uso de las librerías que a este fin se encuentren disponibles para la comunidad científica. Finalmente, se llevará a cabo un análisis estadístico básico para la identificación de parámetros susceptibles a ser usados en el diagnóstico de la enfermedad.
KW - Tecnología Electrónica
KW - Biometría
KW - Biometrics
KW - Algoritmos
KW - Algorithms
KW - Enfermedades del sistema nervioso
KW - Nervous system diseases
KW - Tecnología médica
KW - Medical technology
KW - 1206.01 Construcción de Algoritmos
KW - 1209.15 Series Temporales
KW - 3314 Tecnología Médica
LA - spa
ER -