Linea di Ricerca 1 - Fondazione Don Carlo Gnocchi

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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- Linea di Ricerca 1 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- Ricerca corrente 55
Ricerca corrente 56 Linea di Ricerca 1 x (t) y (t) y (t) 0,9 0,7 Fig. 1A - 25 0 Fig. 1B - 25 0 Fig. 1C 900 1800 2700 Time [s] 900 1800 2700 Time [s] n=2800 n=1400 y (t) F (n) (t) - 25 0 Fig. 1D 10 1 10 -1 -2 10 Fig. 1E 1.4 1.2 1.0 Fig. 1F 4 900 1800 2700 Time [s] Block Size [n] n= 700 10 100 1000 10 100 500 Time Scale [s]
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