Esta página aún no se ha traducido para esta versión. Puede ver la versión más reciente de esta página en inglés.

Reconstruir una señal de datos muestreados irregularmente

Las personas predispuestas a la coagulación de la sangre son tratadas con warfarina, un diluyente de la sangre. La relación normalizada Internacional (INR) mide el efecto de la droga. Las dosis más grandes aumentan el INR y las dosis más pequeñas 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 de INR correspondientes.datetime Cargue los datos. Trace el INR como una función del tiempo y superponga el rango de INR objetivo.

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:')

Remuestrear los datos para que las lecturas de INR estén espaciadas uniformemente. La primera lectura fue tomada a las 11:28 a.m. un viernes. Utilizar para estimar el INR del paciente en ese momento en cada viernes siguiente.resample Especifique una frecuencia de muestreo de una lectura por semana o, de manera 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 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 probar el paciente a continuación. Se utiliza para construir un vector de intervalos de tiempo entre mediciones.diff Exprese los intervalos en semanas y compalos usando el mismo eje que antes.x Para el último punto, utilice la siguiente fecha prescrita por la enfermera antianticoagulante. 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 de rango, los tiempos entre lecturas de INR permanecen cortos. Cuando el INR es demasiado bajo, los pacientes obtienen sus lecturas con mayor frecuencia porque el riesgo de trombosis es elevado. Cuando el INR del paciente está en el rango, los tiempos entre lecturas aumentan constantemente hasta que la relación se vuelve demasiado pequeña o demasiado grande.

Las grandes fluctuaciones en el remuestreo podrían ser un signo de sobregrabación. Sin embargo, la warfarina tiene un efecto enorme en el cuerpo. Los pequeños cambios en la dosis de warfarina pueden cambiar drásticamente el INR, al igual que los cambios en la dieta, el tiempo empleado en los aviones u otros factores. Por otra parte, cuando la relación va muy baja (como a finales de 2010, donde las fluctuaciones son más grandes), la warfarina se complementa con inyecciones de emergencia de enoxaparina, cuyos efectos son aún mayores.

Consulte también

| |

Sitios web externos