Análiza Forma de Onda del Oxímetro

La Forma de Onda del Oxímetro es llamada Fotoplestimografía (PTG) y se analiza pra monitorear la Circulación Periférica asi como la Frecuencia Cardiaca Latido a Latido.

 

La señal PTG es transmitida a través de señales infrarrojas y luces rojas para medir la saturación de oxígeno y el volumen relativo de la sangre, comúnmente en la yema del dedo.

 

La formas de onda PTG son un reflejo del movimiento de la sangre en vasos cutáneos y pueden ser utilizados para identificar la despolarización sincrónica del tejido cardiovascular.

 

La frecuencia fundamental de la forma de onda PTG, por lo general refleja el ritmo cardíaco alrededor de 1 Hz.

 

Los componentes de frecuencia más bajos tales como los respiratorios, los de termorregulación y los efectos en el sistema nervioso simpático también se encuentran dentro de la señal de PTG [1].

 

La rigidez arterial, indicativo de disfunción endotelial, también puede ser medida a partir de cálculos realizados utilizando las formas de onda PTG [1]

 

Estas mediciones no requieren de largos exámenes y son procedimientos No Invasivos usados en la identificacion  anormal de la función cardiovascular, posiblemente derivada del SNA y la Disfunción Endotelial.

 

A lo largo de la totalidad de la forma de onda PTG, los cambios relativos en la frecuencia cardíaca de un paciente pueden ser determinados mediante el cálculo del intervalo de punto a punto con el fin de encontrar el intervalo de punto a punto con mayor  precisión, para detectar las amplitudes máximas de los primeros derivados.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

En la imagen de arriba tenemos la primera derivada de una forma de onda PTG, con líneas correspondiente al máximo local de la primera derivada de varios ciclos cardíacos diferentes. El tiempo entre estos puntos es definido como el intervalo de pico a pico y se calcula basándose en el ejemplo de frecuencia y el número de muestras recogidas entre los dos puntos definidos.

 

La detección de estos intervalos de Pico a Pico se utiliza para realizar el análisis de Variabilidad del Ritmo Cardiaco.

 

 

 

 

 

 

La siguiente figura nos muestra una Onda PTG Promedio (1) creada de las muchas ondas extraidas de la Forma de Onda PTG completa.

 

Calculando la primera derivada (2) y la segunda derivada (3), podemos mostrar mediciones de varios eventos cardiacos.

 

Los tiempos entre los puntos I y el precedente ( * ) (fig.1) corresponde a un periodo estimado de pre-eyección (PEP).

 

El punto I se extrae del punto a de la segunda derivativa.

 

El punto III (fig.1) corresponde a un "dichrotic notch"  **, separando las fases del ciclo cardiaco Sistólico (amarillo) y Diastólico (Morado) y es extraido desde el punto e en la segunda derivativa (3).

 

El tiempo entre el punto II y el punto I corresponde al tiempo estimado de la eyección ventricular izquierda (LVET) [4].

 

El punto IV (fig.1) corresponde al pico diastólico extraido del siguiente punto (e) en la segunda derivativa [4].

** Dichrotic Notch es la caída repentina en la presión sanguínea después de una contracción Sistólica.

TM-Oxi: Evaluación del Sistema Nervioso Autónomo

Adicionalmente, los radios de amplitud de la segunda derivativa a hacia la amplitud de b, c, d y e, nos ayudan a entender el endurecimiento arterial.

 

Estudios han demostrado que los radios | b/a | y | d/a | disminuyen en poblaciones de edad adultos mayores y otros estudios han relacionado estos radios directamente a la distensibilidad arterial [3,5]. El radio c/a se ha relacionado con la hipertensión y también se ha encontrado una disminución con la edad [5]. El radio d/a especificamente es muy utilizado para evaluar agentes vasoactivos y post-carga izquierda ventricular [5]. Takazawa et al. utiliza un índice (b - c - d - e) / a  para evaluar el envejecimiento periférico vascular y como potencial screening para la aterosclerosis [5].

 

El análisis espectral PTG es unapatente pendiente; y está relacionado con la Homeostasis general de un individuo (Actividad autónoma y Función Endotelial) como se muestra en estudios clínicos [6,7].

 

En la siguiente figura:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

    una transformación rápida de Fourier, de un paciente sano, tomada de una grabación de PTG de 2 minutos, nos muestra los picos característicos y las bandas de frecuencia de un paciente sano.

De esta, se pueden extraer información, promedio de frecuencia de corazón, poder de cada banda de frecuencia, amplitudes de pico y sus correspondientes contenedores de frecuencia.

 

Componentes armónicos de la Formade Onda PTG que se aclaran a través de análisis espectral incluyendo aquellos asociados con la variabilidad de la frecuencia cardíaca, efectos respiratorios en el ciclo cardiaco, efectos de la presión sistólica y diastólica  sobre el flujo periférico de la sangre y la capacidad de los vasos sanguíneos cutáneos para dilatar y contraerse (microcirculación).

 

Referencias.

 

1. Allen, J., Photoplethysmography and its application in clinical physiological measurement. Physiological Measurement, 2007. 28(3): p. R1-R39.
2. Cejnar, M., H. Kobler, and S.N. Hunyor, Quantitative photoplethysmography: Lambert-Beer law or inverse function incorporating light scatter. Journal of Biomedical Engineering, 1993. 15(2): p. 151-154.
3. Wang, L., et al., Noninvasive cardiac output estimation using a novel photoplethysmogram index. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc, 2009. 2009: p. 1746-9.
19. Elgendi, M., On the analysis of fingertip photoplethysmogram signals. Curr Cardiol Rev, 2012. 8(1): p. 14-25.
4. Chan, G.S.H., et al., Automatic detection of left ventricular ejection time from a finger photoplethysmographic pulse oximetry waveform: comparison with Doppler aortic measurement. Physiological Measurement, 2007. 28(4): p. 439-452.
5. Takazawa, K., et al., Assessment of vasoactive agents and vascular aging by the second derivative of photoplethysmogram waveform. Hypertension, 1998. 32(2): p. 365-70.
6. Gandhi PG, Rao GH.The spectral analysis of the photoplethysmography to evaluate an independent cardiovascular risk. Int J Gen Med. 2014 Dec 9;7:539-47.
7. Gandhi PG, Rao GH and Maarek AA. “Identifying Autonomic Neuropathy and Endothelial Dysfunction in Type II Diabetic Patients”. EC Neurology, 2.2 (2015): 63-78.

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