El enfoque FMM para analizar señales biomédicas: teoría, software, aplicaciones y futuro
Autores: Rueda, Cristina; Fernández, Itziar; Larriba, Yolanda; Rodríguez-Collado, Alejandro
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
El enfoque FMM para analizar señales biomédicas: teoría, software, aplicaciones y futuro
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Sistemas oscilatorios
Enfoques matemáticos
Estadísticos
Enfoque móbius modulado en frecuencia
Señal de electrocardiograma
Señales de presión sanguínea
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 38
Citaciones: Sin citaciones
Los sistemas oscilatorios surgen en los diferentes campos biológicos y médicos. Los enfoques matemáticos y estadísticos son fundamentales para abordar estos procesos. El enfoque de Mobiüs Modulado en Frecuencia (FMM), revisado en este documento, es uno de estos enfoques. Poco conocido ya que ha sido desarrollado recientemente, resuelve una variedad de preguntas emocionantes con datos reales; algunas de ellas, como la descomposición de la señal en componentes y sus múltiples usos, son de aplicación general, otras son específicas. Entre las emocionantes aplicaciones específicas se encuentra la interpretación automática de la señal del electrocardiograma. En este documento, se revisa un resumen de las propiedades teóricas, estadísticas y computacionales del enfoque FMM. Además, como novedad, se muestra la utilidad del enfoque FMM para el análisis de las señales de presión arterial. Para este último, se propone un nuevo algoritmo de estimación robusta utilizando modelos FMM con restricciones. El documento finaliza con una visión sobre los desafíos para el futuro.
Descripción
Los sistemas oscilatorios surgen en los diferentes campos biológicos y médicos. Los enfoques matemáticos y estadísticos son fundamentales para abordar estos procesos. El enfoque de Mobiüs Modulado en Frecuencia (FMM), revisado en este documento, es uno de estos enfoques. Poco conocido ya que ha sido desarrollado recientemente, resuelve una variedad de preguntas emocionantes con datos reales; algunas de ellas, como la descomposición de la señal en componentes y sus múltiples usos, son de aplicación general, otras son específicas. Entre las emocionantes aplicaciones específicas se encuentra la interpretación automática de la señal del electrocardiograma. En este documento, se revisa un resumen de las propiedades teóricas, estadísticas y computacionales del enfoque FMM. Además, como novedad, se muestra la utilidad del enfoque FMM para el análisis de las señales de presión arterial. Para este último, se propone un nuevo algoritmo de estimación robusta utilizando modelos FMM con restricciones. El documento finaliza con una visión sobre los desafíos para el futuro.