Resumen

El análisis de señales de electrocardiograma (ECG) ha recibido especial atención de los investigadores en los últimos tiempos por su capacidad para divulgar información crucial sobre la electrofisiología del corazón y la actividad del sistema nervioso autónomo de forma no invasiva. El análisis de las señales de ECG se ha explorado utilizando métodos lineales y no lineales. Sin embargo, los métodos no lineales de análisis de señales ECG están ganando popularidad debido a su robustez en la extracción y clasificación de características. El presente estudio presenta una revisión de los métodos no lineales de análisis de señales, a saber, el análisis del espacio de fase reconstruido, los exponentes de Lyapunov, la dimensión de correlación, el análisis de fluctuación detrendente (DFA), el gráfico de recurrencia, el gráfico de Poincaré, la entropía aproximada y la entropía de muestra, junto con sus aplicaciones recientes en el análisis de señales de ECG.

• Materias:Señales orofaciales Clasificación del cáncer Terapia de exposición Resonancias magnéticas Medicina de precisión
• Subjects:Orofacial signals Cancer classification Exposure therapy Magnetic resonance imaging Precision medicine
• Palabras claves:Análisis de señales ECG, métodos no lineales, actividad del sistema nervioso autónomo, métodos no lineales de análisis de señales, análisis del espacio de fases, señales ECG, exponentes de Lyapunov, gráfico de Poincaré, entropía aproximada, dimensión de correlación.
• Keywords:ECG signal analysis, nonlinear methods, autonomic nervous system activity, nonlinear signal analysis methods, phase space analysis, ECG signals, Lyapunov exponents, Poincaré plot, approximate entropy, correlation dimension