Quantificação da complexidade do ritmo cardíaco usando o método da Multiscale Entropy

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica

Uma forma de aumentar o nosso conhecimento sobre os princípios fundamentais de funcionamento dos sistemas de controlo biológicos é através da análise da dinâmica dos sinais por eles produzidos em condições normais, patológicas e em resposta a estímulos específicos. Porém, a maioria destes sinais desafiam as técnicas tradicionais de processamento de sinal devido a propriedades como a não estacionariedade, não linearidade, irreversibilidade e fractalidade/multi-fractalidade. Várias técnicas inovadoras para avaliar a dinâmica de sinais biológicos foram desenvolvidas na última década. Uma destas técnicas é designada multiscale entropy e quantifica o grau de complexidade de séries temporais. A hipótese subjacente ao trabalho apresentado nesta dissertação de tese de mestrado é a de que a complexidade da dinâmica dos sistemas biológicos se degrada com o envelhecimento e a doença, reflectindo perda de robustez, funcionalidade e capacidade de adaptação. Tal perda pode ocorrer a vários níveis de organização. Neste trabalho focamo-nos na quantificação da complexidade da dinâmica cardíaca de indivíduos normais, novos (50 anos) e mais velhos (>50 anos), e com diferentes graus de insuficiência cardíaca. Os sinais analisados são os dos intervalos de tempo entre batimentos cardíacos sucessivos derivados de registos electrocardiográficos de 24 horas (Holter). As dinâmicas cardíacas durante os períodos diurnos e nocturnos foram quantificadas independentemente. Os resultados anteriormente publicados mostraram que: i) a complexidade da dinâmica cardíaca é máxima para os indivíduos saudáveis e jovens, cujos mecanismos de controlo do ritmo cardíaco estão totalmente intactos; ii) a complexidade da dinâmica cardíaca degrada-se com a idade e ainda mais com a patologia cardíaca. A inovação do trabalho apresentado nesta dissertação reside numa nova implementação do método da multiscale entropy. A ideia subjacente ao método da multiscale entropy é a da quantificação da entropia de uma série temporal em múltiplas escalas de tempo. Vários algoritmos computacionais podem ser utilizados para calcular a entropia. Tanto neste trabalho como no da publicação original do método da multiscale entropy, o algoritmo usado para o cálculo da entropia é o designado sample entropy. Os valores da sample entropy são função de 3 parâmetros: N, m e r. N é o número total de pontos da série temporal; m é o número de componentes dos vectores que são necessários definir-se para o cálculo da sample entropy (tipicamente m = 2); r é um parâmetro usado para avaliar quando é que dois vectores são ou não indiscerníveis. Tipicamente r é igual a 15% do desvio padrão da série temporal. (Se a distância entre ui e uj é inferior ou igual a r, então os dois vectores são considerados indiscerníveis.) Neste trabalho, calculou-se a sample entropy usando um valor r fixo definido tendo por base a taxa de aquisição do electrocardiograma. Esta implementação conduziu a um aumento muito substancial da capacidade de diferenciar as dinâmicas cardíacas dos diferentes grupos de indivíduos.