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http://hdl.handle.net/11422/12047
Type: | Tese |
Title: | Modelagem da variação intraindividual e interindividual na análise de índices autonômicos cardiovasculares não invasivos em sujeitos normais : o desafio da respiração |
Other Titles: | Modelling intraindividual and interdividual variation in non-invasive cardiovascular autonomic indexes analysis in normal subjects: the breathing challenge |
Author(s)/Inventor(s): | Fonseca, Diogo Simões |
Advisor: | Miranda de Sá, Antonio Mauricio Ferreira Leite |
Co-advisor: | Simpson, David Martin |
Abstract: | Este trabalho propõe um método para modelar as diferenças interindividuais e intraindividuais de variáveis cardiorrespiratórias utilizadas como índices de avaliação do sistema nervoso autonômico. As variações inter- e intraindividuais dos sujeitos testados realçaram a necessidade de considerar a influência respiratória na análise destas variáveis. Por isso, este trabalho também apresenta um novo método, baseado em modelagem autorregressiva considerando o conceito de causalidade de Granger, para a remoção da influência respiratória e o estudo das relações causais das variáveis cardiovasculares intervalo RR e pressão arterial sistólica. A remoção da influência respiratória nestas variáveis foi eficaz. No entanto, o modelo proposto para o estudo das relações causais destas duas variáveis, considerando os sinais com a influência respiratória removida, deve ser abordado com cautela. |
Abstract: | This work proposes a method to model interindividual and intraindividual differences of cardiorespiratory variables used as autonomic nervous system indexes. Tested subjects inter- and intra-individual variations emphasized the need to consider respiratory influence when analyzing these variables. Therefore, this work also presents a new method, based on autoregressive modeling considering the concept of Granger causality, for removing respiratory influence and assessing the causal relationships between the RR interval and systolic blood pressure cardiovascular variables. Respiratory influence removal was effective. However, the proposed model for the studying causal relationships between two variables, considering signals with removed respiratory influence, should be used with caution. |
Keywords: | Variabilidade da frequência cardíaca Variabilidade da pressão arterial Diferenças individuais Coerência direcionada |
Subject CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA |
Program: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica |
Production unit: | Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia |
Publisher: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
Issue Date: | Mar-2018 |
Publisher country: | Brasil |
Language: | por |
Right access: | Acesso Aberto |
Appears in Collections: | Engenharia Biomédica |
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