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Reconstruir una señal a partir de datos muestreados irregularmente

Las personas predispuestas a la coagulación de la sangre son tratadas con warfarina, un anticoagulante. La relación internacional normalizada (INR) mide el efecto de la droga. Dosis más grandes aumentan el INR y dosis más pequeñas lo disminuyen. Los pacientes son monitoreados regularmente por una enfermera, y cuando sus INRs caen fuera del rango objetivo, sus dosis y las frecuencias de sus pruebas cambian.

El archivo contiene las mediciones de INR realizadas en un paciente durante un período de cinco años.INR.mat El archivo incluye una matriz con la fecha y hora de cada medición, y un vector con las lecturas INR correspondientes.datetime Cargue los datos. Trazar el INR como una función de tiempo y superponer el rango INR de destino.

load(fullfile(matlabroot,'examples','signal','INR.mat'))  plot(Date,INR,'o','DatetimeTickFormat','MM/dd/yy')  xlim([Date(1) Date(end)]) hold on plot([xlim;xlim]',[2 3;2 3],'k:')

Vuelva a muestrear los datos para que las lecturas de INR estén uniformemente espaciadas. La primera lectura se llevó a las 11:28 a.m. un viernes. Se utiliza para estimar el INR del paciente en ese momento cada viernes subsiguiente.resample Especifique una frecuencia de muestreo de una lectura por semana, o de forma equivalente,

<math display="block">
<mrow>
<mn>1</mn>
<mo>/</mo>
<mo stretchy="false">(</mo>
<mn>7</mn>
<mo>×</mo>
<mn>8</mn>
<mn>6</mn>
<mn>4</mn>
<mn>0</mn>
<mn>0</mn>
<mo stretchy="false">)</mo>
</mrow>
</math>
lecturas por segundo. Utilice la interpolación de spline para el remuestreo.

Date.Format = 'eeee, MM/dd/yy, HH:mm'; First = Date(1)
First = datetime
   Friday, 05/15/09, 11:28

 perweek = 1/7/86400;  [rum,tee] = resample(INR,Date,perweek,1,1,'spline');  plot(tee,rum,'.-','DatetimeTickFormat','MM/dd/yy')  title('INR') xlim([Date(1) Date(end)]) hold off

Cada lectura de INR determina cuándo se debe analizar al paciente a continuación. Se utiliza para construir un vector de intervalos de tiempo entre mediciones.diff Exprese los intervalos en semanas y compílelos utilizando el mismo eje que antes.x Para el último punto, utilice la siguiente fecha prescrita por la enfermera anticoagulación. Las mediciones se llevan a cabo en los Estados Unidos.

nxt = datetime('10/30/2014 07:00 PM','Locale','en_US');  plot(Date,diff(datenum([Date;nxt]))/7,'o-', ...     'DatetimeTickFormat','MM/dd/yy')  title('Time Until Next Reading') xlim([Date(1) Date(end)]) ylabel('Weeks')

Cuando el INR está fuera del rango, los tiempos entre las lecturas de INR permanecen cortos. Cuando el INR es demasiado bajo, los pacientes obtienen sus lecturas con más frecuencia porque el riesgo de trombosis es elevado. Cuando el INR del paciente está en el rango, los tiempos entre las lecturas aumentan constantemente hasta que la proporción se vuelve demasiado pequeña o demasiado grande.

Las grandes fluctuaciones en el remuestreo podrían ser un signo de exceso. Sin embargo, la warfarina tiene un enorme efecto en el cuerpo. Pequeños cambios en la dosis de warfarina pueden cambiar el INR drásticamente, al igual que los cambios en la dieta, el tiempo pasado en los aviones, u otros factores. Además, cuando la proporción es muy baja (como a finales de 2010, donde las fluctuaciones son mayores), la warfarina se complementa con inyecciones de emergencia de enoxaparina, cuyos efectos son aún mayores.

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