Benchmarking Transfer Entropy Methods for the Study of Linear and Nonlinear Cardio-Respiratory Interactions = Evaluación comparativa de métodos de entropía de transferencia para el estudio de interacciones cardiorrespiratorias lineales y no lineales
Abstract:
Transfer entropy (TE) has been used to identify and quantify interactions between physiological systems. Different methods exist to estimate TE, but there is no consensus about which one performs best in specific applications. In this study, five methods (linear, k-nearest neighbors, fixed-binning with ranking, kernel density estimation and adaptive partitioning) were compared. The comparison was made on three simulation models (linear, nonlinear and linear + nonlinear dynamics). From the simulations, it was found that the best method to quantify the different interactions was adaptive partitioning. This method was then applied on data from a polysomnography study, specifically on the ECG and the respiratory signals (nasal airflow and respiratory effort around the thorax). The hypothesis that the linear and nonlinear components of cardio-respiratory interactions during light and deep sleep change with the sleep stage, was tested. Significant differences, after performing surrogate analysis, indicate an increased TE during deep sleep. However, these differences were found to be dependent on the type of respiratory signal and sampling frequency. These results highlight the importance of selecting the appropriate signals, estimation method and surrogate analysis for the study of linear and nonlinear cardio-respiratory interactions.
Resumen:
La entropía de transferencia (TE) se ha utilizado para identificar y cuantificar las interacciones entre sistemas fisiológicos. Existen diferentes métodos para estimar la TE, pero no hay consenso sobre cuál funciona mejor en aplicaciones específicas. En este estudio, se compararon cinco métodos (lineal, k-nearest neighbors, fixed binning with ranking, kernel density estimation, and adaptive partitioning). La comparación se realizó en tres modelos de simulación (lineal, no lineal y dinámicas lineales + no lineales). A partir de las simulaciones, se encontró que el mejor método para cuantificar las diferentes interacciones fue el adaptive partitioning. Este método se aplicó luego a datos de un estudio de polisomnografía, específicamente a las señales de ECG y respiratorias (flujo nasal y esfuerzo respiratorio alrededor del tórax). Se probó la hipótesis de que los componentes lineales y no lineales de las interacciones cardiorespiratorias durante el sueño ligero y profundo cambian con la etapa del sueño. Diferencias significativas, después de realizar un análisis de subrogados, indican un aumento en la TE durante el sueño profundo. Sin embargo, se encontró que estas diferencias dependían del tipo de señal respiratoria y la frecuencia de muestreo. Estos resultados resaltan la importancia de seleccionar las señales apropiadas, el método de estimación y el análisis de subrogados adecuados para el estudio de las interacciones cardiorespiratorias lineales y no lineales.
Citación recomendada (normas APA)
Carmen Andrea; Moeyersons Rozo Méndez, "Benchmarking Transfer Entropy Methods for the Study of Linear and Nonlinear Cardio-Respiratory Interactions = Evaluación comparativa de métodos de entropía de transferencia para el estudio de interacciones cardiorrespiratorias lineales y no lineales", Colombia:Entropy, 2021. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3711969/), el día 2025-05-03.
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