Resumo

AZNIELLE, Tania Yadira  e  HERNANDEZ CACERES, Jose Luis. Enfoque de identificación no lineal para análisis de la marcha en pacientes con esclerosis lateralamiotrófica. RCIM [online]. 2023, vol.15, n.1  Epub 01-Jun-2023. ISSN 1684-1859.

El análisis de datos de la marcha, está dando resultados mixtos con respecto a los cambios de locomoción asociados con el desarrollo de la esclerosis lateral amiotrófica (ELA). Se ha reivindicado la necesidad de nuevas herramientas de análisis de datos de la marcha. Aplicamos un enfoque de identificación no lineal al estudio de los datos de la marcha de pacientes sanos y con ELA, disponibles en Physionet.org. La auto-regresión no lineal no paramétrica del núcleo, permitió obtener realizaciones libres de ruido (NFR) que imitaban las trazas originales, aunque la correlación entre los datos originales y la NFR correspondiente fue menor entre los pacientes con ELA (p = 0,03), lo que sugiere una mayor contribución de las influencias estocásticas. La inspección visual de los retratos de fase, reconstruidos a partir de NFR mediante la aplicación del teorema de Takens, sugirió diferencias dinámicas entre los sujetos de control y los pacientes. Esto se confirmó cuando se cuantificaron las características del retrato de fase y se sometieron a un análisis discriminante (89 % de clasificaciones correctas; 24/28). La aplicación de una medida de disimilitud no lineal para comparar registros de marcha de pares, definida como una distancia entre funciones auto-regresivas no lineales subyacentes, permitió una excelente separación entre ALS y controles, a través de una escala multidimensional. El mapa de proyección obtenido sugirió claramente que las huellas de ALS se encuentran en un espacio dinámico más estrecho. Esto podría reflejar el hecho conocido sobre la degeneración neuronal que acompaña a la progresión de la ELA. Cuando se introdujeron los componentes principales de la matriz de disimilitud como variables predictoras, el análisis discriminante arrojó un 82% de clasificaciones correctas (23/28). En general, nuestros resultados sugieren que un enfoque de identificación no lineal, centrado en la caracterización de la dinámica del proceso de la marcha, puede aportar nuevos conocimientos a la interpretación de los datos de la marcha.

Palavras-chave : análisis de la marcha; enfoque no lineal; teorema de Takens.

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