[en] Through this thesis, I investigate the use of noninvasive analysis of cardiac, respiratory, and photoplethysmography (PPG) signals to assess autonomic nervous system (ANS) activity across clinical and non-clinical settings. The work is methodically structured into five main parts, each focusing on different aspects of cardiovascular status assessment, with the particularity of the analysis in long-term monitoring setups. The thesis combines extensive physiological research with innovative methodologies and practical applications, utilizing signal processing techniques for comprehensive cardiovascular health evaluation. Part I (Chapters 1, 2, and 3) establishes the foundational context of the thesis, encompassing physiological and methodological aspects necessary for subsequent investigations. Chapter 1 delves into the physiology and functioning of the ANS, cardiac, cardiovascular and respiratory systems, providing an in-depth look at the biosignals under study and offering insights into the pathophysiology, diagnosis, and treatment of various health conditions. Chapter 2 outlines the specific disorders and applications targeted in the thesis, including weaning readiness from mechanical ventilation in intensive care units (ICU), obstructive sleep apnea in pediatric populations, and the potential biomarkers that can be extracted from PPG sensors to be included into wearables. Chapter 3 introduces the developed methodologies, detailing Heart Rate Variability (HRV) and respiratory signals analysis, and presents approaches for cardiopulmonary coupling (CPC) and respiration-guided HRV analysis, along with methodologies to obtain biomarkers from PPG devices. Part II (Chapters 4, 5, and 6) centers on the process of weaning patients from mechanical ventilation in ICUs. Chapter 5 investigates Baroreflex Sensitivity (BRS) and HRV in predicting successful weaning outcomes, by monitoring these during the last hour prior to the spontaneous breathing trial (SBT). A novel finding is that BRS, particularly measured through Bivariate Phase Rectified Signal Average (BPRSA), shows significant potential with predictive value, since in 9 successfully weaned patients (S-group) and 6 unsuccessfully weaned (F-group), the capacity to change in BRS, showed clear distinctions between the groups. Conversely, temporal HRV indices, while different, did not show statistically significant difference between patients ready to be weaned and patients that failed SBT. Chapter 6 extends this analysis by assessing Cardiopulmonary Coupling (CPC) as new potential estimates for weaning readiness, too. However, this analysis is performed not only in the hour prior to the SBT, but expands the monitoring to the 24 hours before the SBT. Notably, traditional variables such as heart rate and respiratory frequency did not show any significant differences between patients with successful and failed weaning. However, the study uncovered significant statistical differences in CPC parameters across the two groups throughout the entire recording period. Particularly at night, these significant differences were more pronounced, likely due to increased respiratory episodes in patients with failed weaning. Part III (Chapters 7, 8, 9, and 10) starts with Chapter 7, where the datasets and participant groups for the study of obstructive sleep apnea (OSA) in pediatric patients are outlined. Chapter 8 provides a novel perspective by comparing HRV measures during apnea and normal breathing episodes, revealing significant differences. This challenges previous interpretations of HRV metrics during apnea and highlights the need for comprehensive HRV analysis. Chapter 9 employs CPC, specifically time-frequency coherence (TFC), between respiratory effort and HRV, to assess OSA severity. Interestingly, the study finds that TFC in the low-frequency band increases with OSA severity, offering a new method for severity assessment. Chapter 10 investigates the potential causal relationship between OSA and metabolic syndrome (MetS) in prepubertal children. A notable aspect of this chapter is the introduction and preliminary validation of a MetS score, designed as a new tool to assess cardiometabolic health in pediatric patients. This MetS score, while still in the early stages of validation, represents a promising step towards a better understanding of cardiovascular risks in childhood associated with OSA. Additionally, the chapter employs causal mediation analysis to find the causal role of OSA in influencing cardiovascular health. These findings contribute to the growing body of research exploring the complex interactions between sleep disorders and metabolic health in pediatric populations. Part IV (Chapters 11, 12, 13, and 14) delves into the potential of PPG in wearable devices. It begins with Chapter 11, detailing databases and experimental setups for PPG studies in wearable devices. Chapter 12 focuses on quantifying the coverage of PPG sensors under various conditions, revealing how sensor location and stress conditions affect the estimation of vital metrics like Pulse Rate (PR) and Pulse Arrival Time (PAT). Surprisingly, coverage rates varied significantly based on the sensor location and the fiducial point chosen for PPG delineation. Chapter 13 assesses the pulse transit time difference (PTTD) as a marker for acute mental stress, finding that its standard deviation effectively distinguishes between stress and relaxation states, and a visible lowered trend of PTTD during stress, that could be attributed to vasoconstriction, as compared to relax. Chapter 14 investigates the use of PPG-derived pulse wave velocity (PWV) surrogates, including Pulse Arrival Time (PAT) and Pulse Transit Time Difference (PTTD), to assess vascular reactivity under heat stress. The study reveals that while PAT and Pulse Wave Decomposition Analysis (PDA) show a significant decrease correlating with heart rate changes under stress, PTTD exhibits an abrupt change that remains constant while stress is present, suggesting its superior reliability as an indicator of vasoconstriction and vascular reactivity. Conclusions: The thesis concludes by synthesizing the extensive findings, emphasizing the significant role of noninvasive signal analysis in healthcare advancement. It discusses the potential of these methods in improving clinical decision-making and patient monitoring, with a focus on cardiovascular and respiratory health. Future research directions, particularly the growing importance of wearable technologies and their role in personalized healthcare, are also highlighted. Overall, this thesis presents a detailed study of noninvasive monitoring techniques, bridging theoretical knowledge with practical applications and contributing significantly to biomedical engineering and healthcare technology.

[es] Esta tesis trata sobre el análisis no invasivo de señales cardíacas, respiratorias y de fotopletismografía (PPG) para evaluar la actividad del sistema nervioso autónomo (SNA) en contextos clínicos y no clínicos. El trabajo está estructurado metódicamente en cinco partes principales, cada una enfocada en diferentes aspectos de la evaluación del estado cardiovascular, con la particularidad de análisis en configuraciones de monitorización a largo plazo. La tesis combina una extensa investigación fisiológica con metodologías innovadoras y aplicaciones prácticas, utilizando técnicas de procesamiento de señales para una evaluación integral de la salud cardiovascular. La Parte I (Capítulos 1, 2 y 3) establece el contexto fundamental de la tesis, abarcando aspectos fisiológicos y metodológicos necesarios para las investigaciones subsiguientes. El Capítulo 1 profundiza en la fisiología y funcionamiento del SNA, los sistemas cardiaco, cardiovascular y respiratorio, proporcionando una visión detallada de las bioseñales bajo estudio y ofreciendo perspectivas sobre la patofisiología, diagnóstico y tratamiento de diversas condiciones de salud. El Capítulo 2 describe los trastornos específicos y aplicaciones objetivo de la tesis, incluyendo la preparación para el destete de la ventilación mecánica (o también llamada entubación), en unidades de cuidados intensivos (UCI); la apnea obstructiva del sueño en poblaciones pediátricas; y los biomarcadores potenciales que pueden extraerse de los sensores PPG para ser incluidos en dispositivos portátiles. El Capítulo 3 introduce las metodologías desarrolladas, detallando el análisis de la Variabilidad de la Frecuencia Cardíaca (HRV) y las señales respiratorias, y presenta enfoques para el acoplamiento cardiopulmonar (CPC) y el análisis de HRV guiado por la respiración, junto con metodologías para obtener biomarcadores de dispositivos PPG. La Parte II (Capítulos 4, 5 y 6) se centra en el proceso de destete de pacientes de la ventilación mecánica en UCI. El Capítulo 5 investiga la Sensibilidad del Barorreflejo (BRS) y la HRV para predecir resultados exitosos de destete, monitorizando estos durante la ´ultima hora antes de la prueba de respiración espontánea (SBT). Un hallazgo novedoso es que la BRS, especialmente medida a través del Promedio de Señal Rectificada de Fase Bivariante (BPRSA), muestra un potencial significativo con valor predictivo, ya que en 9 pacientes exitosamente destetados (grupo S) y 6 no destetados (grupo F), la capacidad de cambio en BRS mostró distinciones claras entre los grupos. Por el contrario, los índices temporales de HRV, aunque diferentes, no mostraron una diferencia estadísticamente significativa entre pacientes listos para ser destetados y pacientes que fallaron en el SBT. El Capítulo 6 amplia este análisis evaluando el Acoplamiento Cardiopulmonar (CPC) como nuevas estimaciones potenciales para la preparación para el destete. Sin embargo, este análisis se realiza no solo en la hora previa al SBT, sino que amplía el monitoreo a las 24 horas antes del SBT. Notablemente, variables tradicionales como la frecuencia cardíaca y respiratoria no mostraron diferencias significativas entre pacientes con destete exitoso y fallido. Sin embargo, el estudio descubrió diferencias estadísticas significativas en los parámetros de CPC a través de los dos grupos durante todo el periodo de grabación. Particularmente en la noche, estas diferencias significativas fueron más pronunciadas, probablemente debido a episodios respiratorios aumentados en pacientes con destete fallido. La Parte III (Capítulos 7, 8, 9 y 10) comienza con el Capítulo 7, donde se describen los conjuntos de datos y los grupos de participantes para el estudio de la apnea obstructiva del sueño (OSA) en pacientes pediátricos. El Capítulo 8 ofrece una perspectiva novedosa al comparar las medidas de HRV durante la apnea y episodios de respiración normal, revelando diferencias significativas. Esto desafía las interpretaciones anteriores de las métricas de HRV durante la apnea y destaca la necesidad de un análisis completo de HRV. El Capítulo 9 emplea CPC, específicamente la coherencia tiempo-frecuencia (TFC), entre el esfuerzo respiratorio y HRV, para evaluar la gravedad de la OSA. Curiosamente, el estudio encuentra que la TFC en la banda de baja frecuencia aumenta con la gravedad de la OSA, ofreciendo un nuevo método para la evaluación de la gravedad. El Capítulo 10 investiga la posible relación causal entre OSA y síndrome metabólico (MetS) en niños prepuberales. Un aspecto notable de este capítulo es la introducción y validación preliminar de un puntaje de MetS, diseñado como una nueva herramienta para evaluar la salud cardiometabólica en pacientes pediátricos. Este puntaje de MetS, aunque aún en las primeras etapas de validación, representa un paso prometedor hacia una mejor comprensión de los riesgos cardiovasculares en la infancia asociados con la OSA. Además, el capítulo emplea análisis de mediación causal para encontrar el papel causal de la OSA en la influencia de la salud cardiovascular. Estos hallazgos contribuyen a la creciente investigación que explora las interacciones complejas entre los trastornos del sueño y la salud metabólica en poblaciones pediátricas. La Parte IV (Capítulos 11, 12, 13 y 14) se adentra en el potencial de los dispositivos PPG en dispositivos portátiles. Comienza con el Capítulo 11, detallando bases de datos y configuraciones experimentales para estudios PPG en dispositivos portátiles. El Capítulo 12 se enfoca en cuantificar la cobertura de los sensores PPG bajo varias condiciones, revelando cómo la ubicación del sensor y las condiciones de estrés afectan la estimación de métricas vitales como la Tasa de Pulso (PR) y el Tiempo de Llegada del Pulso (PAT). Sorprendentemente, las tasas de cobertura variaron significativamente según la ubicación del sensor y el punto fiducial elegido para la delineación PPG. El Capítulo 13 evalúa la diferencia de tiempo de tránsito del pulso (PTTD) como un marcador de estrés mental agudo, encontrando que su desviación estándar distingue eficazmente entre estados de estrés y relajación, y una tendencia visiblemente reducida de PTTD durante el estrés, que podría atribuirse a la vasoconstricción, en comparación con el relax. El Capítulo 14 investiga el uso de surogados de la velocidad de la onda de pulso (PWV) derivados de PPG, incluyendo el Tiempo de Llegada del Pulso (PAT) y la Diferencia de Tiempo de Tránsito del Pulso (PTTD), para evaluar la reactividad vascular bajo estrés térmico. El estudio revela que mientras PAT y el Análisis de Descomposición de la Onda de Pulso (PDA) muestran una disminución significativa correlacionada con cambios en la frecuencia cardíaca bajo estrés, PTTD exhibe un cambio abrupto que se mantiene constante mientras el estrés está presente, sugiriendo su superior fiabilidad como indicador de vasoconstricción y reactividad vascular. En general, esta tesis explora técnicas de monitoreo no invasivas, uniendo teoría y práctica en ingeniería biomédica y tecnología de atención médica. La sección final resume los hallazgos, destacando el papel crucial del análisis de señales no invasivo en mejorar la atención médica, especialmente en salud cardiovascular y respiratoria. Discute cómo estos métodos potencian la toma de decisiones clínicas y el monitoreo de pacientes, enfocándose en las futuras direcciones de investigación, incluyendo la relevancia de los wearables en la atención médica personalizada.