Analysis of physiological networks from EEG and PPG signal analysis using causality measures in a decision making context.
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Entender la complejidad de interacciones al interior del cuerpo humano, a través del análisis de redes fisiológicas es importante para comprender su dinámica. La cuantificación de esta estas interacciones corresponde al reto más importante, debido a que abren posibilidades a aplicaciones clínicas (8), donde el estudio de enfermedades relacionadas con esta las redes involucradas (cerebro-corazón), entendiendo el funcionamiento de la mente y el sistema cardiovascular en un proceso de toma de decisión, donde pueden proponerse nuevas herramientas útiles que apoyen el diagnóstico o propongan tratamientos más específicos y que se puedan medir (18-20).Otro aspecto importante es la fusión de campos como la ingeniería, la medicina y psicología, trabajando en conjunto para generar nuevas herramientas en torno a este tipo de estudios que desde hace pocos años permiten la interrelación de ciencias básicas como la biología y la matemática (8). Avances ya se han obtenido dentro del grupo de investigación de ingeniería biomédica, donde se han aplicado a señales previamente de registros de PSG, que han permitido el dominio de la técnica de determinación de causalidad (21). De esta forma, el trabajo en conjunto interdisciplinario permitirá un mejor aprovechamiento de estas técnicas en el contexto de toma de decisión propuesto.
Understanding the complexity of interactions within the human body through the analysis of physiological networks is important to understand their dynamics. The quantification of these interactions corresponds to the most important challenge, because they open possibilities for clinical applications (8), where the study of diseases related to these networks involved (brain-heart), understanding the functioning of the mind and the cardiovascular system in a decision making process, where new useful tools can be proposed to support the diagnosis or propose more specific and measurable treatments (18-20).Another important aspect is the fusion of fields such as engineering, medicine and psychology, working together to generate new tools for this type of studies, which in recent years have allowed the interrelation of basic sciences such as biology and mathematics (8). Advances have already been obtained within the biomedical engineering research group, where they have been applied to signals previously from PSG recordings, which have allowed the mastery of the causality determination technique (21). Thus, the interdisciplinary teamwork will allow a better use of these techniques in the proposed decision making context.
