[en] Myocardial ischemia, consequence of coronary artery disease, is the major health problem leading to myocardial infarction (MI), arrhythmias and death. Autonomic nervous system (ANS) regulates several physiological functions including the heart rate. Characterization of the complexity of the autonomous nervous system (ANS) response by means of multifractal techniques over RR interval time series, and the analysis of such intervals before and during induced myocardial ischemia is valuable to understand the cardiac autonomic control mechanisms. To date, however, the use of such multifractal measures has been practically negligible for the clinic diagnosis of diseases such as myocardial ischemia assessment and others. In the same way, some indices derived from both the ventricular repolarization and depolarization intervals in the electrocardiogram (ECG) signal have been commonly used to detect ischemic heart diseases. This thesis has three main aims. Firstly, to characterize the nonlinear response of the ANS during induced myocardial ischemia by analysing the nonlinear dynamics involved in the fluctuations of the short-term RR interval time series. For that, fractal (mono and multifractal) methods and surrogate data techniques are going to be used. Secondly, to analysis ventricular repolarization and depolarization indices from the high-resolution ECG signal to identify which of these indices describe better myocardial ischemia events. The analysis of the indices is going to be based in terms of the individual statistical discriminant power, the effect size measured, and the interaction degree collectively. Thirdly, building a highly robust prediction model of ischemia and myocardial infarction (MI) by using machine learning techniques based on the previously identified measures. The database used in this thesis contains ECG signals from patients underwent elective coronary angioplasty to open obstructed coronary arteries. The symptoms occurred during a complete coronary occlusion by the angioplasty balloon inflation are similar to those found in patients suffering MI. Therefore, the coronary angioplasty represents an excellent model to study myocardial ischemia and infarction changes. The procedure of angioplasty practiced here is unique in the sense that the coronary occlusion duration was longer than usual. This fact has allowed studying transient myocardial ischemic events as well as the early phase of a MI. In a general way, results show an increase in both the multifractal complexity and the nonlinearity of the ANS response during induced myocardial ischemia. It has been interpreted as a beneficial adaptive mechanism for increasing coronary blood flow to the damaged zones of myocardium. The research done from the standpoint of the assessment of the autonomic changes by means of short-term RR interval time series analysis represents a novel approach for studying the database used here. All this, jointly with the particularity of the procedure of angioplasty practiced, provides a special relevance to the research developed here. On the other hand, it has been observed that several ventricular repolarization and depolarization indices are closely interrelated, providing in consequence little different value than others that have proven to be most significant in identifying patients with myocardial ischemia at risk of suffering heart attack. Finally, the methodology carefully planned to build the different prediction models has allowed the model built with the most important measures shows a better performance in comparison with that observed for models previously developed.

[es] La isquemia de miocardio, consecuencia de la enfermedad de las arterias coronarias, es el principal problema de salud que conduce a infarto de miocardio, arritmias y muerte. El sistema nervioso autónomo (SNA) regula la mayoría de funciones del organismo, entre éstas la frecuencia cardiaca. La caracterización de la complejidad de la respuesta del SNA con técnicas multifractales sobre la serie de intervalos RR, y su análisis antes y durante isquemia de miocardio inducida es un aporte valioso para la comprensión de los mecanismos autónomos de control cardiaco. Sin embargo, hasta el momento, el uso de tales técnicas en el diagnóstico clínico de enfermedades como la isquemia de miocardio y otras ha sido prácticamente nulo. Así mismo, el uso de índices derivados de los intervalos de despolarización y repolarización ventricular en la señal de electrocardiograma (ECG) es una de las vías habituales de detección de enfermedades isquémicas cardiacas. El trabajo desarrollado en esta tesis tiene tres objetivos fundamentales. El primero es caracterizar la respuesta no lineal del SNA durante isquemia de miocardio inducida a través del análisis de la dinámica no lineal presente en las fluctuaciones de la serie de intevalos RR de corta duración, utilizando métodos de análisis fractal (mono y multifractal) y técnicas de surrogate data. El segundo objetivo es analizar índices de repolarización y despolarización ventricular a partir de la señal de ECG de alta resolución para identificar cuáles de éstos describen mejor los episodios de isquemia de miocardio en términos de la potencia estadística discriminatoria de cada uno por separado, del tamaño del efecto, así como su grado de interacción. Por último, costruir un modelo altamente robusto de predicción de isquemia e infarto de miocardio (MI) con métodos de aprendizaje automático basados en las medidas anteriormente identificadas. La base de datos empleada en esta tesis contiene señales de ECG de pacientes admitidos a angioplastia coronaria electiva para aumentar la luz de las arterias coronarias obstruidas. Los síntomas observados durante la oclusión coronaria completa producida por el inflado del balón de angioplastia son similares a los encontrados en pacientes que sufren MI, de ahí que la técnica es un modelo excelente para estudiar la isquemia y el MI. El procedimiento practicado aquí es único pues la duración de la oclusión ha sido más larga que lo habitual, lo cual permite estudiar episodios de isquemia transitoria de miocardio y la fase temprana de un MI. En general, los resultados obtenidos muestran un aumento en la complejidad multifractal y la no linealidad del SNA durante isquemia, lo cual ha sido interpretado como un mecanismo de adaptación beneficioso para incrementar el flujo de sangre hacia las zonas afectadas del miocardio. El análisis desde la perspectiva de la evaluación de los cambios autónomos a través de la serie de intervalos RR de corta duración representa un enfoque novedoso en el estudio de la base de datos aquí empleada. Ello, unido a la particularidad de la angioplastia practicada, brinda una relevancia especial a la investigación. Por otra parte, se ha observado que muchos de los índices de repolarización y despolarización están muy relacionados entre sí y por tanto aportan poco valor diferente al de otros que han resultado ser más significativos para identificar pacientes con isquemia en riesgo de sufrir MI. Finalmente, la cuidadosa metodología seguida para crear los diferentes modelos de predicción ha permitido que el modelo construido con las medidas más importantes tenga una mejor capacidad de generalización que la de otros modelos desarrollados previamente. El modelo puede servir como complemento a otros métodos estándar de diagnóstico de este tipo enfermedades.