Aplicación del método Prony para la identificación de la onda lenta en señales del electroenterograma

Autores/as

  • José de Jesús Moreno-Vázquez Instituto Tecnológico de Minatitlán
  • Aldo Rafael Sartorius-Castellanos Instituto Tecnológico de Minatitlán
  • Raúl Antonio-Ortiz Instituto Tecnológico de Minatitlán
  • Marcia Lorena Hernández-Nieto Instituto Tecnológico de Minatitlán
  • Antonia Zamudio-Radilla Instituto Tecnológico de Minatitlán

DOI:

https://doi.org/10.17533/udea.redin.n76a14

Palabras clave:

intestino delgado, electroenterograma, actividad mioeléctrica, onda lenta, método de Prony

Resumen

El objetivo del presente trabajo es identifi car la onda lenta (OL) de la actividad bioeléctrica del intestino delgado registrada en la superfi cie abdominal (electroenterograma), para detectar que registro interno se detecta en la superfi cie abdominal. En este estudio se utilizó el método de Prony. Los registros internos y externos fueron adquiridos de manera simultánea de cinco perros Beagle (de 10 sesiones de registro). El Criterio de Información de Akaike (CIA) fue utilizado para la obtención de los órdenes óptimos del método de Prony, y se aplicó a cada minuto de longitud de señal mioeléctrica tanto abdominal como interna. El orden óptimo encontrado fue de p = 29 y q = 1, con una resolución de frecuencia ∆f = 0.06 Hz. La frecuencia de los picos máximos de la señal del espectro se encontró en torno a 0.3 Hz. El Análisis del método de Prony muestra que la OL puede detectarse en los registros abdominales de la actividad mioeléctrica intestinal sin interferencias respiratorias y estadísticamente puede determinarse el registro interno que se corresponde con el registro en la superfi cie abdominal.

|Resumen
= 228 veces | PDF (ENGLISH)
= 177 veces|

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

José de Jesús Moreno-Vázquez, Instituto Tecnológico de Minatitlán

Departamento de Ingeniería Electrónica.

Aldo Rafael Sartorius-Castellanos, Instituto Tecnológico de Minatitlán

Departamento de Ingeniería Electrónica.

Raúl Antonio-Ortiz, Instituto Tecnológico de Minatitlán

Departamento de Ingeniería Electrónica.

Marcia Lorena Hernández-Nieto, Instituto Tecnológico de Minatitlán

Departamento de Ingeniería Electrónica.

Antonia Zamudio-Radilla, Instituto Tecnológico de Minatitlán

Departamento de Ingeniería Electrónica.

Citas

M. Camilleri, W. Hasler, H. Parkman, E. Quigley, E. Soffer. “Measurement of gastrointestinal motility in the gi laboratory”. Gastroenterology. Vol. 115. 1998. pp. 747-762.

E. Quigley, J. Donovan, M. Lane, T. Gallagher. “Antroduodenal manometry: usefulness and limitations as an outpatient study”. Dig. Dis. Sci. Vol. 37. 1992. pp. 20-28.

J. Martínez, J. Saiz, M. Meseguer, J. Ponce. “Small bowel motility: relationship between smooth muscle contraction and electroenterogram signal”. Medical Engineering & Physics. Vol. 22. 2000. pp. 189-199.

J. García, J. Martínez, J. Ponce. “Noninvasive measurement and analysis of intestinal myoelectrical, activity using surface electrodes”. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. Vol. 52. 2005. pp. 983-991.

J. Chen, S. Schirmer, R. Mccallum. “Measurement of electric activity of the human small intestine using surface electrodes”. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. Vol. 40. 1993. pp. 598-602.

J. García, V. Zena, G. Prats, Y. Ye. “Enhancement of non-invasive recording of electroenterogram by means of a flexible array of concentric ring electrodes”. Ann Biomed Eng. Vol. 42. 2014. pp. 651-660.

J. Moreno, A. Sartorius, M. Hernández, A. Zamudio. “El EEnG como método alternativo no invasivo en el registro de la actividad intestinal”. Epistemus. n.o 16. 2014. pp. 55-63.

L. Bradshaw, S. Allos, J. Wikswo, W. Richards. “Correlation and comparison of magnetic and electric detection of small intestinal electrical activity”. Am. J. Physiol. Vol. 272. 1997. pp. 1159-1167.

Z. Lin, Z. Chen, J. De. “Time-frequency representation of the electrogastrogram – application of the exponential distribution”. IEEE Transaction on Biomedical Engineering. Vol. 41. 1994. pp. 267-275.

J. Moreno, J. Martínez, J. García, J. Ponce. Autoregressive spectral analysis of electroenterogram (EEnG) for basic electric rhythm identification. Proceedings of the 25th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Cancún, Mexico. 2003. pp. 2539-2542.

S. Seidel, L. Bradshaw, J. Ladipo, J. Wikswo, W. Richards. “Noninvasive detection of ischemic bowel”. J. Vasc. Surg. Vol. 30. 1999. pp. 309-319.

J. Levy, J. Harris, J. Chen, D. Sapoznikov, B. Riley, W. Nuez, A. Khaskelberg. “Electrogastrographic norms in children: toward the development of standard methods, reproducible results, and reliable normative data”. J. Pediatr.Gastroenterol. Nutr. Vol. 33. 2001. pp. 455-461.

J. Chen, J. Vandewalle, W. Sansen, G. Vantrappen, J. Janssens. “Adaptive spectral-analysis of cutaneous electrogastric signals using autoregressive moving average modeling”. Med. Biol. Eng Comput. Vol. 28. 1990. pp. 531-536.

M. Reza, M. Ciobotaru, V. Agelidis. Power quality analysis using piecewise adaptive Prony’s Method. Proceedings of the IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT). Athens, Greece. 2012. pp. 926-931.

S. Nam, S. Kang, L. Jing, S. Kang, S. Min. A novel method based on Prony analysis for fundamental frequency estimation in power systems. Proceedings of the IEEE TENCON Spring Conference. Sydney, Australia. 2013. pp. 327-331.

V. Sajith, A. Kumar. Identification of moderate to chronic diabetic neuropathic conditions of simulated median nerve response using prony’s method. Proceedings of the IEEE EMBS Conference on Biomedical Engineering and Sciences (IECBES). Langkawi, Malaysia. 2012. pp. 508- 513.

M. Bani, Y. Kadah, M. Rasmy, F. El. Electrocardiogram signals identification for cardiac arrhythmias using prony’s method and neural network. Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Minneapolis, USA. 2009. pp. 1893-1896.

M. Corinthios, “z-Domain counterpart to Prony’s method for exponential-sinusoidal decomposition”. IET Signal Process. Vol. 4. 2010. pp. 537-547.

E. Moraes, L. Toncon, O. Baffa, A. Oba, R. Wakai, A. Leuthold. “Adaptive, autoregressive spectral estimation for analysis of electrical signals of gastric origin”. Physiological Measurement. Vol. 24. 2003. pp. 91-106.

S. Kay. Modern Spectral Estimation: Theory and Application. 1st ed. Ed. Prentice-Hall. New Jersey, USA. 1988. pp. 1-543.

T. Parks, C. Burrus. Digital Filter Design (Topics in Digital Signal Processing). 1st ed. Ed. Wiley. New York, USA. 1987. pp. 1-368.

S. Somarajan, S. Cassilly, C. Obioha, L. Bradshaw, W. Richards. “Noninvasive biomagnetic detection of isolated ischemic bowel segments”. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. Vol. 60. 2013. pp. 1677-1684.

G. Prats, J. García, J. Martínez, Y. Ye. “Active concentric ring electrode for non-invasive detection of intestinal myoelectric signals”. Medical Engineering & Physics. Vol. 33. 2011. pp. 446-455.

S. Kay, S. Marple. “Spectrum analysis—A modern perspective”. Proceedings of the IEEE. Vol. 69. 1981. pp. 1380-1419.

L. Bradshaw, J. Wikswo. Autoregressive and eigenfrequency spectral analysis of magnetoenterographic signals. Proceedings of the IEEE 17th Annual Conference Engineering in Medicine and Biology Society. Montreal, Canada. 1995. pp. 871- 872.

J. Chen, J. Vandewalle, W. Sansen, G. Vantrappen, J. Janssens. “Adaptive spectral analysis of cutaneous electrogastric signals using autoregressive moving average modelling”. Medical and Biological Engineering and Computing. Vol. 28. 1990. pp. 531-536.

J. Szurszewski. “A Migrating Electric Complex of the Canine Small Intestine”. Am. J. Physiol. Vol. 217. 1969. pp. 1757-1763.

J. Martínez, F. Saiz, J. Silvestre, J. Ponce. Identification of the slow wave of small bowel myoelectrical activity by surface recording. Proceedings of the 23rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Istanbul, Turkey. 2001. pp. 2024-2027.

R. Smallwood, D. Linkens, C. Stoddard. “Analysis and modelling of amplitude changes in human duodenal slow waves”. Clinical Physics and Physiological Measurement. Vol. 1. 1980. pp. 47-58.

E. Schee, J. Grashuis. “Contraction-related, low- frequency components in canine electrogastrographic signals”. Am. J. Physiol. Vol. 245. 1983. pp. 470-475.

C. Pfister, J. Hamilton, N. Nagel, P. Bass, J. Webster, W. Tompkins. “Use of spectral analysis in the detection of frequency differences in the electrogastrograms of normal and diabetic subjects”. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. Vol. 35. 1988. pp. 935-941.

J. García, Y. Ye, E. Avalos, V. Zena, G. Prats. Identification of intestinal pacemaker frequency through time- frequency ridge analysis of surface EEnG. Proceedings of the 36th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Chicago, USA. 2014. pp. 2334-2337.

J. Erickson, C. Obioha, A. Goodale, L. Bradshaw, W. Richards. “Detection of small bowel slow- wave frequencies from noninvasive biomagnetic measurements”. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. Vol. 56. 2009. pp. 2181-2189.

Descargas

Publicado

2015-09-27

Cómo citar

Moreno-Vázquez, J. de J., Sartorius-Castellanos, A. R., Antonio-Ortiz, R., Hernández-Nieto, M. L., & Zamudio-Radilla, A. (2015). Aplicación del método Prony para la identificación de la onda lenta en señales del electroenterograma. Revista Facultad De Ingeniería Universidad De Antioquia, (76), 114–122. https://doi.org/10.17533/udea.redin.n76a14