Analysis of the photoplethysmographic signal by means of the decomposition in principal components.

We study the plethysmographic signal using principal component analysis (PCA). By decomposing the signal using this method, we are able to regenerate it again, preserving in the process the functional relationships between the components. We have also found the relative contributions of each specific component to the signal. First return maps have been made for the series of residues of the decomposition. Further analysis using spectral methods has shown that the residues have a 1/f -like structure, which confirms the presence and conservation of this component in the signal and its relative independence with respect to the oscillating component (Hernández et al 2000 Rev. Cubana Inform. Medica 1 5). Our conclusions are that: (i) PCA is a good method to decompose the plethysmographic signal since it preserves the functional relationships in the variables, and this could be potentially useful in finding new clinically relevant indices; (ii) the 1/f process of the plethysmographic signal is preserved in the residues of the decomposed signal when PCA is used; (iii) clinically relevant parameters can potentially be obtained from photoplethysmographic signals when PCA is used.

La señal fotopletismográfica procesada con herramientas de análisis de serie de tiempo no lineal / The photoplethismographic signal processed with nonlinear time series analysis tools

Este trabajo aborda el análisis de las señales fotopletismográficas digitales (PPG) con herramientas no-lineales de serie de tiempo. Para esto se aplicaron las siguientes técnicas analíticas: I-Estimación polinomial de alto grado para la corrección de la línea base II-Análisis espectral mediante transformada rápida de Fourier III-Estimación de la dimensión fractal mediante el método propuesto por Higuchi para el dominio del tiempo IV-Estimación no paramétrica por núcleos para la reconstrucción de los atractores libres de ruido y de los componentes estocásticos de las señales. La señal PPG puede ser dividida en los tres componentes siguientes: 1. Una tendencia no-estacionaria, no-lineal dependiente del tiempo que se relaciona con la mayor parte de la no-estacionaridad de la señal PPG 2.Un componente no-lineal de ciclo límite determinístico invariante que corresponde a la generación de ondas pulsátiles que reflejan el punto más relevante de la señal PPG en los estudios clínicos 3.Un componente estocástico que sea, por lo menos, fractal parcialmente. Este componente soporta menos del 5 por ciento de la varianza de la señal corregida básica. La suma de la base (1) más los componentes estocásticos (3) puede explorar las propiedades fractales de la señal PPG original. Se considera que la separación de la señal PPG en tres componentes diferentes posibilita la obtención de nueva información, tanto para las investigaciones básicas, como para propósitos clínicos(AU)