<b>Datos_individuos</b>
Creators: name: ortiz, Juan david
Publisher: name: figshare
Year: 2024
Subjects: classificationCode: 320199
subject: Cardiovascular medicine and haematology not elsewhere classified

description: <b>Qué es la concentración de colesterol y su relación con las señales PPG?</b>La concentración de colesterol se refiere a la cantidad total de colesterol presente en la sangre, medida en miligramos por decilitro (mg/dL). El colesterol es una sustancia grasa esencial para el cuerpo, pero niveles elevados pueden aumentar el riesgo de enfermedades cardiovasculares, como arteriosclerosis, ataques cardíacos o accidentes cerebrovasculares. El monitoreo del colesterol en sangre es crucial para la prevención y manejo de estas condiciones (Awasthi &amp; Dixit, 2021; Ma &amp; Shieh, 2006).Por otro lado, las señales PPG (fotopletismografía) son mediciones no invasivas que utilizan luz para detectar los cambios en el volumen de sangre en los tejidos periféricos, generalmente en los dedos o las orejas. La señal PPG está directamente relacionada con la actividad cardíaca y el flujo sanguíneo" (Allen, 2007; Maeda et al., 2011).En estudios recientes, se ha investigado si las señales PPG pueden ser útiles para estimar ciertos parámetros biométricos, como la concentración de colesterol. Dado que el colesterol elevado puede afectar la elasticidad de los vasos sanguíneos, es posible que las características de las señales PPG proporcionen información indirecta sobre los niveles de colesterol en sangre" (Maqsood et al., 2021; Chatterjee &amp; Roy, 2018)El conjunto de datos que se presenta incluye tanto los registros de señales PPG de los sujetos como sus niveles de colesterol. Al combinar estas dos fuentes de información, los investigadores pueden analizar si existe una correlación o patrones específicos que permitan estimar el colesterol total a partir de las señales PPG. Este enfoque busca avanzar en el desarrollo de métodos no invasivos para la detección y monitoreo del colesterol, ofreciendo potencialmente una alternativa más simple y accesible a los análisis de sangre tradicionales" (Zhang et al., 2022).Se reclutaron 46 participantes (14 hombres y 32 mujeres) con edades comprendidas entre 32 y 80 años, con una media de 54.5 años. Se recopiló información detallada para cada persona, que incluye datos demográficos y biométricos clave, así como indicadores relacionados con su estado de salud cardiovascular. Entre los parámetros recolectados se encuentran el peso, la estatura y los niveles de colesterol, además de la información sobre si los participantes estaban bajo tratamiento médico al momento del estudio.Las señales PPG (fotopletismografía) fueron obtenidas mediante dispositivos de medición estándar para esta técnica, aunque no se especifican en el conjunto de datos actual. Los niveles de colesterol fueron medidos por métodos clínicos estándar. No se han registrado detalles adicionales sobre las condiciones específicas de recolección de las señales, tales como la hora del día o si los sujetos estaban en reposo.Los datos fueron organizados en una hoja de cálculo de Excel, facilitando su análisis. Cada registro se estructura de la siguiente forma:<b>Registro</b>: Código único que identifica a cada participante.<b>Sexo</b>: Clasificación de los participantes por género (M para hombres, F para mujeres).<b>Edad</b>: Edad en años de cada participante, con un rango de 32 a 80.<b>Peso</b>: Peso corporal en kilogramos.<b>Estatura</b>: Estatura en centímetros.<b>Medicado</b>: Estado de tratamiento médico (Sí/No).<b>Colesterol</b>: Nivel de colesterol medido en miligramos por decilitro (mg/dL).Ejemplo de los datos:RegistroSexoEdadPesoEstaturaMedicadoColesterol1F45681.65si2102M56851.78no190Este conjunto de datos llamado <code><strong>DATOS SUJETOS_21_06_2024_Sterol.xlsx</strong></code> puede ser visualizado en la carpeta llamada <b>Datos_individuos</b> en la que se permitirá un análisis comparativo entre los niveles de colesterol y las señales PPG obtenidas, con el fin de validar herramientas para el diagnóstico y monitoreo de la salud cardiovascular.<b>Método de Organización de Da</b><b>to</b><b>s</b>En este trabajo se han utilizado 46 archivos de extensión <code>.MAT</code>, cada uno nombrado de acuerdo al formato sujetoXX_PPG.mat, junto con un archivo Excel titulado <code><strong>DATOS SUJETOS_21_06_2024_Sterol.xlsx </strong></code><code>mencionado anteriormente</code>. Este enfoque garantiza que, para cada registro, se almacenan las características relevantes de los sujetos, incluyendo la edad, el género y los niveles de colesterol. A continuación, se indica la ruta donde puede ser hallado el código en MATLAB utilizado para organizar estos datos. Se debe ingresar a la carpeta adjunta de nombre de nombre <b>datos</b>, en esta encontrara el documento de nombre <b>datos_juan.m </b>donde se podrá visualizar el código usado para la organización de los datos.Del mismo modo para asegurar que los datos organizados sean fácilmente accesibles y descargables, se han guardado en dos formatos: <code>.MAT</code>, que es compatible con MATLAB, y <code>.CSV</code>, que puede ser utilizado por otros lenguajes de programación como Python y R el código para la visualización en Python se encuentra en un archivo con el mismo nombre en la carpeta ya mencionada. A continuación, se presentan las líneas de código que permiten guardar la información organizada:<b>% Guardar la información organizada</b><b>save('datos_organizados.mat', 'datos_sujetos'); % Guardar como .MAT</b><b>% Guardar como CSV</b><b>datos_tabla = struct2table(datos_sujetos);</b><b>writetable(datos_tabla, 'datos_organizados.csv'); % Guardar como CSV</b>Lo anterior esta presente al final de el código que se encuentra en el archivo <b>datos_juan.m </b><b>Observación</b>Los archivo <code>.mat</code> que se utilizan contiene tres variables: <code>fs</code>, <code>t</code>, and <code><strong>y</strong></code>. las cuales representan:<br><code><strong>fs</strong></code>: Generalmente representa la frecuencia de muestreo (sampling frequency) en Hz.<code><strong>t</strong></code>: Normalmente se refiere al vector de tiempo. Es un arreglo que contiene los tiempos correspondientes a cada muestra.<code><strong>y</strong></code>: Esta variable contiene los datos de interés (por ejemplo, señales PPG).Para esto, se ha incluido un documento denominado <code>juanvisualiza.m</code>, que contiene un código diseñado para visualizar las gráficas de los datos contenidos en los archivos <code>.MAT</code>. Este script permite explorar visualmente las señales PPG de cada sujeto, facilitando el análisis de los datos y la identificación de patrones significativos. El uso de este documento es fundamental para complementar la interpretación de los datos organizados, proporcionando una representación gráfica que enriquece la comprensión de los resultados obtenidos en el estudio.<b>Validación Científica</b><b>Coeficiente de correlación de Pearson</b>: Este método es útil para medir la correlación lineal entre las señales PPG y los niveles de colesterol. Por ejemplo, se ha encontrado que el coeficiente de correlación de Pearson puede utilizarse en la comparación de intervalos entre señales biométricas, como ECG y PPG, mostrando alta correlación (r &gt; 0.9) en estudios previos<b>Análisis de Regresión Lineal</b>La regresión lineal puede utilizarse para modelar la relación entre una variable dependiente (en este caso, el nivel de colesterol) y una o más variables independientes (las características de las señales PPG). El modelo de regresión lineal simple puede probar si cambios en las señales PPG (por ejemplo, la amplitud o la variabilidad en el tiempo) predicen cambios en los niveles de colesterol (Maeda et al., 2011).La ecuación de un modelo de regresión lineal sería:Y=β0+β1X+ϵDonde:Y es el nivel de colesterol.X representa una característica de la señal PPG.β0​ es la intersección (constante).β1​ es el coeficiente de regresión que indica el efecto de X en Y.ϵ es el término de error.<b>Modelos Avanzados: Redes Neuronales y SVM</b>Modelos más avanzados como las redes neuronales artificiales (ANN) y las máquinas de vectores soporte (SVM) pueden ser utilizados para predecir el colesterol a partir de múltiples características extraídas de las señales PPG.<b>Redes Neuronales Artificiales (ANN):</b> Las ANN son útiles cuando se dispone de un conjunto amplio de datos con muchas variables de entrada. Pueden capturar relaciones complejas entre las señales PPG y el colesterol mediante capas de neuronas interconectadas, ajustando pesos y sesgos para optimizar el rendimiento predictivo.<b>Estructura básica:</b>Capa de entrada: las características de la señal PPG.Capas ocultas: donde se procesan las interacciones no lineales.Capa de salida: la predicción del colesterol.<b>Support Vector Machines (SVM):</b> Las SVM son modelos de clasificación que pueden ser aplicados para encontrar una relación óptima entre características extraídas de las señales PPG y diferentes niveles de colesterol. Se basa en encontrar un hiperplano que separe los datos en diferentes clases de colesterol (normal, alto).Ambos enfoques son muy utilizados en investigaciones biomédicas debido a su capacidad para manejar grandes cantidades de datos y encontrar patrones complejos, como los que se podrían obtener a partir de señales fisiológicas no invasivas como las PPG.<b>Benchmarking</b><b>Validación y Extensión de Modelos de Estimación de Biomarcadores de Salud mediante Señales PPG: Un Enfoque Comparativo con Estudios de Presión Arterial</b>: Un estudio relevante realizado por Omer et al. (2024) utilizó señales PPG y modelos de regresión para estimar la presión arterial a través de un enfoque novedoso basado en <i>transfer learning</i>. Al igual que en nuestro análisis, se emplearon características derivadas de la señal PPG, como los tiempos de los picos, para predecir una variable cardiovascular. Nuestro conjunto de datos puede validar y extender estos enfoques, utilizando los niveles de colesterol en lugar de la presión arterial. Esto proporciona una base sólida para la adaptación de los métodos existentes a otros biomarcadores de salud, como el colesterol, mediante técnicas no invasivas de monitoreo.<b>Detalles sobre el Contexto Clínico:</b><br>El uso de señales PPG para estimar niveles de colesterol tiene importantes implicaciones clínicas, ya que permitiría desarrollar métodos no invasivos para el diagnóstico de enfermedades cardiovasculares. Esto podría reducir la necesidad de análisis de sangre tradicionales, mejorando la accesibilidad y disminuyendo los costos en la atención médica. Además, podría facilitar el monitoreo continuo de los pacientes, lo cual es crucial en la prevención y manejo de enfermedades crónicas cardiovasculares.<br><b>Colaboración Interdisciplinaria:</b><br>Este conjunto de datos abre la puerta a colaboraciones futuras entre diferentes disciplinas. Los investigadores en ingeniería biomédica podrían usar los datos para mejorar las técnicas de adquisición y procesamiento de señales PPG, mientras que los cardiólogos pueden validar los resultados clínicos relacionados con el colesterol y la salud cardiovascular. Informáticos e ingenieros en aprendizaje automático podrían desarrollar modelos predictivos avanzados para la estimación de biomarcadores, como el colesterol, basándose en señales no invasivas. Este enfoque interdisciplinario fortalece la capacidad de nuestros datos para servir como plataforma en estudios conjuntos, contribuyendo al avance en la detección no invasiva de enfermedades.<br><b>Referencias</b>Allen, J. (2007). Photoplethysmography and its application in clinical physiological measurement. <i>Physiological Measurement</i>, 28(3), R1-R39.Awasthi, D. K., &amp; Dixit, A. (2021). Revista internacional de investigación y gestión de tecnología de ingeniería.Chatterjee, A., &amp; Roy, U. K. (2018). Non-invasive heart state monitoring: An article on latest PPG processing. <i>Biomedical and Pharmacology Journal</i>, 11(4), 1885-1893.Ma, H., &amp; Shieh, K. J. (2006). Colesterol y salud humana. <i>The Journal of American Science</i>, 2(1), 46-50.Maeda, Y., Sekine, M., &amp; Tamura, T. (2011). The advantages of wearable green reflected photoplethysmography. <i>Journal of Medical Systems</i>, 35, 829-834.Maqsood, S., Xu, S., Springer, M., &amp; Mohawesh, R. (2021). Un estudio de referencia sobre aprendizaje automático para el análisis de técnicas de extracción de características de señal para la estimación de la presión arterial mediante fotopletismografía (PPG). <i>IEEE Access</i>, 9, 138817-138833.Zhang, Y., Ren, X., Liang, X., Ye, X., &amp; Zhou, C. (2022). Un modelo refinado de estimación de la presión arterial basado en fotopletismografía de un solo canal. <i>IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics</i>, 26(12), 5907-5917.<br>