Linea di Ricerca 1 - Fondazione Don Carlo Gnocchi

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siderato la struttura “multifrattale” e non hanno standardizzato l’attività dei soggetti hanno riportato risultati contraddittori. Come atteso, l’ipossia notturna a 3500 m ha prodotto variazioni riconducibili a riduzione di tono vagale e aumento di tono simpatico in tutti i parametri associabili alla regolazione del sistema autonomo. Paradossalmente però a 5400 m gli indici lineari tradizionali sono tornati a valori simili a quelli osservati a livello del mare nonostante il maggior numero di apnee notturne. Invece la struttura dei coeffi cienti di scala ha ancora mostrato marcate e signifi cative alterazioni. In conclusione effetti di ipossia notturna severa sono meglio quantifi cabili dal metodo di autosomiglianza da noi proposto che non dagli indici tradizionali. La criticità della scelta di r nella stima dell’entropia è stata evidenziata dal fatto che col cambio di postura le variazioni di entropia hanno addirittura segno opposto se si considerano gli estremi del range consigliato in letteratura. Infatti, l’entropia aumenta passando da posizione supina a seduta quando r=10%, mentre diminuisce quando r=25%. Ciò indica che nelle applicazioni cliniche si deve valutare l’intero profi lo di entropia in funzione di r prima di trarre conclusioni sull’impredittibilità del segnale. Infi ne il confronto tra la classifi cazione automatica dei movimenti oculari durante sonno e classifi cazione manuale ha evidenziato la buona capacità di classifi cazione dell’algoritmo proposto. Fig. 1 ABCDEF Fig. 2 ABC Illustrazione del metodo di stima dello spettro temporale di coeffi cienti di scala, alfa(t), proposto in questa ricerca. L’esempio è applicato su una serie di intervalli cardiaci x(t) (reciproco della frequenza cardiaca) della durata di un’ora (pannello superiore sinistro). La serie x(t) è integrata ottenendo y(t), poi suddivisa in blocchi di n campioni. In ogni blocco è stimato il trend lineare (pannelli a sinistra). Lo scostamento quadratico medio dal trend, F(n), è calcolato per diversi n (pannello superiore destro): per segnali frattali, la relazione tra F(n) ed n appare lineare su scala bi-logaritmica. Deviazioni dal modello monofrattale (retta a tratteggio) sono evidenziate dalla derivata di log F(n) vs. log n (pannello inferiore destro). La derivata rappresenta quindi uno spettro temporale della struttura di scala di x(t) ed evidenzia una complessa struttura multifrattale non riconoscibile coi metodi di analisi tradizionali. Spettri dei coeffi cienti di autosomiglianza per l’intervallo cardiaco in soggetti giovani (21-27 anni) e più anziani (38-79 anni). Le differenze sono evidenti solo in posizione supina. 1,4 1,2 1,0 0,8 Fig. 2A 1,4 1,2 1,0 0,8 Fig. 2B 1,4 1,2 1,0 0,8 Fig. 2C Supine Linea di Ricerca 1 Young Old 7 10 20 30 50 70 100 Time Scale [s] Sitting Young Old 7 10 20 30 50 70 100 Time Scale [s] Sitting+Exercise Old Young 7 10 20 30 50 70 100 Time Scale [s] Ricerca corrente 57
Ricerca corrente 58 Linea di Ricerca 1 PRODOTTI SCIENTIFICI – Castiglioni P, Caldara G, Di Rienzo M, Parati G.Where is the fractal component of heart rate spectra hiding? Anesth Analg. 2010 Jun 1; 110(6):1752. – Castiglioni P, Parati G, Civijian A, Quintin L, Di Rienzo M. Local scale exponents of blood pressure and heart rate variability by detrended fluctuation analysis: effects of posture, exercise, and aging. IEEE Trans Biomed Eng. 2009 Mar;56(3):675-84. – Di Rienzo M, Parati G, Radaelli A, Castiglioni P. Baroreflex contribution to blood pressure and heart rate oscillations: time scales, time-variant characteristics and nonlinearities. Philos Transact A Math Phys Eng Sci. 2009 Apr 13;367(1892):1301-18. – Castiglioni P, Lombardi C. Cardiovascular regulation and cardiovascular diseases: what can sleep teach us? J Hypertens. 2009 Aug;27(8):1533-5. – Lombardi C, Parati G, Cortelli P, Provini F, Vetrugno R, Plazzi G, Vignatelli L, Di Rienzo M, Lugaresi E, Mancia G, Montagna P, Castiglioni P. Daytime sleepiness and neural cardiac modulation in sleep-related breathing disorders. J Sleep Res. 2008 Sep;17(3):263-70. – Castiglioni P, Di Rienzo M. How the Threshold “R” Influences Approximate Entropy Analysis of Heart-Rate Variability. Computers in Cardiology 2008; 35:561-564. Tecniche avanzate di analisi di biosegnali: sviluppo di algoritmi per sistemi complessi e dispositivi portatili Responsabile: Castiglioni Paolo INTRODUZIONE E OBIETTIVI Lo sviluppo tecnologico mette a disposizione del clinico dispositivi portatili per misure fisiologiche non intrusive su lungo periodo. Da questa opportunità nasce l’esigenza di ricavare informazioni affidabili sulla salute del paziente da registrazioni ottenute in condizioni meno controllabili che in laboratorio. Questo progetto risponde alla richiesta di metodi di analisi per monitoraggi di lungo periodo che tengano conto delle inerenti caratteristiche di tali segnali. Tra queste caratteristiche si devono includere anche aspetti di “complessità” che possono evidenziarsi in registrazioni di lunga durata durante attività spontanea o in condizioni fisiologiche estreme. Lo studio è in particolare focalizzato su come ricavare informazioni sulla condizione di sodiosensibilità da monitoraggi pressori sulle 24 ore; e su progettazione e interpretazione fisiologica di algoritmi di analisi della dinamica complessa dei biosegnali. La sodiosensibilità è un importante fattore di rischio cardiovascolare che si somma ad altri fattori. La classificazione del paziente in sodioresistente (SR) o sodiosensibile (SS) richiede una procedura laboriosa, comprendente diete strettamente controllate a basso e alto carico di sodio. È stato però suggerito che la dieta ad alto carico di sodio riduce la naturale modulazione giorno/notte della pressione nel paziente SS. Se questa alterazione si verificasse anche durante dieta abituale, sarebbe possibile ricavare informazioni sulla sodiosensibilità da monitoraggi pressori in condizioni normali, rendendone più semplice il riconoscimento. Scopo di questa parte dello studio è quindi verificare la possibilità di ricavare informazioni sulla sodiosensibilità da monitoraggi pressori con dispositivi portatili. Un aspetto della dinamica complessa dei biosegnali è descritto dalla dimensione frattale. In genere gli algoritmi di stima richiedono lunghe serie temporali. In applicazioni cliniche invece le serie sono spesso costituite da un numero limitato di misure consecutive, come nel caso dei valori pressori da monitoraggi ambulatori. Obiettivo di questa parte dello studio
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