A lo largo de los años se han venido haciendo investigaciones de más profundidad y relevancia cada
vez, acerca de las señales fisiológicas que se pueden adquirir mediante distintos equipos de la
biomedicina. Uno de los motivos para la obtención de dichas señales es tratar de encontrar patrones,
rasgos y cualquier tipo de indicaciones que permitan hacer una detección temprana, prevención o
hasta ayuden al tratamiento de distintas patologías humanas. Dentro de las señales fisiológicas
mencionadas anteriormente, dos de las más investigadas son las señales de electrocardiografía (ECG)
y la de flujo respiratorio, que son las señales con las que se trabaja en este proyecto. El objetivo de éste
trabajo es caracterizar las variables propias de las señales como las distintas frecuencias, tiempos,
amplitudes y demás, que modulan dichas señales para la clasificación de pacientes mayores por medio
de los patrones resaltados en las señales con las que se trabaja, ya que estas pueden aportar distintos
tipos de información acerca de quien fueron obtenidas, como el tipo de respiración y posibles
patologías cardiacas, respiratorias y cardiorrespiratorias. Para cada una de estas señales, existen
distintos métodos de detección de las variables mencionadas y en éste trabajo se utilizan
modificaciones de algoritmos para la detección de los picos R del complejo QRS de la señal de
electrocardiografía y un método diseñado para la detección de los puntos de inflexión en la señal de
flujo respiratorio, es decir, los puntos de inicio de inspiración e inicio de espiración de cada ciclo
respiratorio en la señal. También se realiza la extracción de variables como la densidad espectral de
potencia para análisis espectral y otras mediante métodos tradicionales. Después de la extracción de
los parámetros, es realizada una clasificación de pacientes por métodos de clúster para finalmente
analizar los datos de los grupos con pruebas estadísticas y poder ver, si existe, el tipo de relación que
tienen dichos parámetros y pacientes.
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