Linea di Ricerca 1 - Fondazione Don Carlo Gnocchi

Sviluppo di nuovi algoritmi e procedure
per l’analisi della dinamica dei segnali fisiologici
Responsabile: Castiglioni Paolo
INTRODUZIONE E OBIETTIVI
Il progetto nasce dalla richiesta di metodiche innovative per
valutare la funzionalità dei meccanismi fisiologici di controllo
dell’analisi dei biosegnali da essi generati. In particolare,
parte della ricerca si è focalizzata su metodi detti di “analisi
di complessità”. Molti segnali fisiologici sono assimilabili
a processi stocastici frattali e quindi caratterizzabili da una
specifica dimensione frattale (o coefficiente di scala). Alcuni
segnali sembrano però essere meglio descritti da due (o
più) coefficienti di scala. In questo contesto un obiettivo del
progetto è stato sviluppare un metodo per descrivere appropriatamente
la struttura di autosomiglianza di segnali con
natura multifrattale.
Un altro aspetto che caratterizza la “complessità” dei biosegnali
è il grado di impredittibilità. Un popolare metodo di stima
dell’impredittibilità della frequenza cardiaca è l’entropia approssimata.
Questo indice misura la probabilità che segmenti
di m dati consecutivi con dinamica simile (cioè all’interno della
distanza r nello spazio delle fasi a m-dimensioni), rimangano
simili quando si aggiunge un dato al segmento. Più bassa è la
probabilità, meno predicibile è il segnale e maggiore è l’entropia.
In letteratura non esistono criteri precisi per la scelta di r
(tradizionalmente fissata tra il 10% e il 25% della deviazione
standard del segnale). Scopo della ricerca è stato quindi valutare
se una scelta arbitraria di r rappresenti una seria criticità
nell’uso di questo strumento in ambito clinico.
La ricerca ha anche riguardato l’analisi dei tracciati elettrooculografici,
fondamentali per classificare le fasi del sonno.
Un metodo di classificazione automatica permetterebbe di
evitare il tedioso processo di classificazione manuale, e sarebbe
indipendente dall’operatore. Ulteriore obiettivo della
ricerca è stato quindi lo sviluppo di un algoritmo di classificazione
automatica dei movimenti oculari.
METODI
L’algoritmo per ottenere uno spettro di coefficienti di autosomiglianza
a differenti scale temporali è basato sulla Detrended
Fluctuations Analysis ed è illustrato in Fig. 1. Per valutare gli ef-
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fetti di una progressiva attivazione simpatica il metodo è stato
applicato su 60 volontari sani registrando pressione arteriosa e
frequenza cardiaca in tre condizioni sperimentali: in posizione
supina; in posizione seduta; e durante un leggero esercizio fisico
da seduti.
Effetti dell’invecchiamento sono stati valutati confrontando
il primo e il terzo terzile di età dell’intero gruppo di volontari.
Inoltre la capacità del metodo di evidenziare effetti dell’ipossia
durante il sonno è stata valutata su 8 volontari partecipanti
a una missione scientifica sul Monte Everest. La frequenza
cardiaca è stata registrata durante il riposo notturno a livello
del mare, a 3500 m durante l’esposizione acuta all’ipossia,
e a 5400 m dopo l’acclimatamento in quota. Sono stati calcolati
tradizionali indici lineari di variabilità e lo spettro dei
coefficienti di scala.
Per valutare la criticità della scelta del parametro r nella stima
della impredittibilità della frequenza cardiaca, sono stati
considerati tracciati elettrocardiografici raccolti per 10 minuti
in 10 volontari sani (età 21-25 anni) in posizione supina e seduta.
L’entropia approssimata di tali tracciati è stata calcolata
in funzione di r e si è quantificata la variazione di entropia col
cambio di postura (manovra nota per attivare il tono simpatico
e disattivare il tono vagale).
Per quanto riguarda la classificazione automatica dei movimenti
oculari, è stato disegnato un algoritmo di riconoscimento
basato su due caratteristiche del segnale oculografico:
la distribuzione statistica della derivata, per identificare i
movimenti veloci; lo spettro di frequenza, per identificare i
movimenti lenti. L’algoritmo è stato applicato su 5 tracciati
polisonnografici registrati di notte in soggetti sani.
RISULTATI
Contrariamente a quanto normalmente ritenuto, le strutture
di scala di frequenza cardiaca e pressione arteriosa si discostano
dal modello frattale a uno o due coefficienti. Le due
strutture differiscono a riposo ma non durante esercizio,
verosimilmente per l’influenza (massima a riposo) del tono
parasimpatico sulla frequenza cardiaca.
Effetti dell’invecchiamento sono evidenti solo in condizione
supina, svanendo con l’attivazione simpatica durante esercizio
(Fig. 2). Ciò spiega perché precedenti studi che non hanno con-
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