Reconstrucción de la forma de onda de la presión aórtica utilizando un modelo híbrido de descomposición de modo...

Área de la Ciencia:

• Ingeniería biomédica
• Fisiología cardiovascular
• Procesamiento de señales
• La inteligencia artificial en la medicina

Sus antecedentes:

• La forma de onda de la presión aórtica (APW) es crucial para el diagnóstico y el manejo de las enfermedades cardiovasculares.
• Los métodos no invasivos actuales para la estimación de la APW necesitan mejorar su precisión y practicidad.
• La reconstrucción precisa de APW a partir de la forma de onda de presión braquial (BPW) es una necesidad clínica significativa.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un nuevo modelo híbrido, la unidad de descomposición de modo variacional de optimización de enjambres de partículas (PSO-VMD-GRU), para la reconstrucción de APW a partir de BPW.
• Comparar el rendimiento del modelo PSO-VMD-GRU propuesto con métodos establecidos como la Función de Transferencia Generalizada (GTF) y otras redes neuronales (TCN, CBi-SAN).
• Evaluar la precisión del modelo en la reconstrucción de la forma de onda total y los índices hemodinámicos clave (presiones sistólica, diastólica y de pulso).

Principales métodos:

• Se desarrolló un modelo híbrido que combina PSO-VMD para la descomposición de la señal y GRU para la reconstrucción de la forma de onda.
• El modelo fue entrenado y validado utilizando datos invasivos de APW y BPW, aumentados con datos sintéticos.
• El rendimiento se evaluó utilizando el error absoluto medio (MAE) y el coeficiente de correlación de Spearman (SCC) para la forma de onda total y los índices hemodinámicos.

Principales resultados:

• PSO-VMD-GRU logró el SCC más alto para la forma de onda total (0,9912) y la presión diastólica (0,9676).
• La Red Convolucionaria Temporal (TCN) mostró el mejor rendimiento para la presión sistólica (0,9850) y la presión del pulso (0,9875).
• El PSO-VMD-GRU demostró valores MAE competitivos, coincidiendo con CBi-SAN en todas las métricas y superando a GTF y TCN en parámetros específicos.

Conclusiones:

• La integración de PSO-VMD con GRU mejora efectivamente la precisión de la reconstrucción de APW desde BPW.
• El modelo PSO-VMD-GRU propuesto ofrece un enfoque prometedor, preciso y práctico para el monitoreo hemodinámico no invasivo.
• Una mayor validación e implementación clínica de este modelo híbrido podría avanzar significativamente en el diagnóstico cardiovascular.