Análisis de nuevos índices de las señales electrocardiográfica y de flujo respiratorio para predecir el éxito o fracaso del proceso de extubación de pacientes asistidos por ventilación mecánica

Analizar nuevos índices para predecir el éxito o fracaso de la extubación de pacientes asistidos mediante ventilación mecánica a partir de las señales electrocardiográfica y de flujo respiratorio implementando técnicas de procesamiento de señales y métodos inteligencia artificial.

- Realizar un estudio de las técnicas de procesamiento de señales y métodos de inteligencia artificial que permitan analizar señales biomédicas como son las electrocardiográficas (ECG) y de flujo respiratorio (FLW)
- Diseñar los algoritmos necesarios para el preprocesamiento y procesamiento de estas señales (ECG y FLW) registradas en pacientes asistidos por ventilación mecánica, utilizando técnicas del dominio temporal, del dominio frecuencial y representaciones tiempo-frecuencia
- Diseñar los algoritmos de balanceo de clases, reducción de dimensionalidad, selección de características y clasificación de grupos con el objetivo de establecer los índices para predecir el éxito o fracaso del proceso de extubación de un paciente asistido por un ventilador mecánico
-Realizar un análisis estadístico de los nuevos índices obtenidos del sistema de clasificación de los datos con las diferentes técnicas, para predecir el éxito o fracaso de la extubación de un paciente asistido por ventilación mecánica