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 UNIDAD IZTAPALAPA 

 División: CBI  Grado: Licenciatura  

Título: Análisis de los movimientos respiratorios fetales 

en diferentes etapas de la gestación.     

 ALUMNA:   RUBÍ  YANET  ZÚÑIGA CASTILLO         2 0 1 3 2 2 2 8 7  

        

ASESORA:       MA. DEL ROCIO ORTIZ PEDROZA   

 UAM UNIDAD IZTAPALAPA       SEPTIEMBRE/2006   

 

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Resumen.

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4

5

6

 MA. DEL ROCIO ORTIZ PEDROZA

PROYECTO TERMINAL

Análisis de los movimientos respiratorios fetales en

diferentes etapas de la gestación.

RUBÍ YANET ZÚNIGA CASTILLO

INTRODUCCIÓN

Desde 1930 se han realizado esfuerzos encaminados a conocer y comprender los

mecanismos que dan lugar a la compleja función de respirar desde el momento en que comienza la

vida, en este sentido se han realizado una gran diversidad de estudios orientados a conocer las

características anatómicas, funcionales y de control de los sistemas involucrados en la respiración

en diferentes etapas del desarrollo fetal y durante la transición entre la vida fetal y el nacimiento∗

La principal función posterior al nacimiento del sistema respiratorio es el intercambio de gases,

para lograr esto, los músculos respiratorios deben activarse rítmicamente. Los MRF son típicamente

discontinuos, no toman parte en el intercambio gaseoso y representan un costo para el feto en términos de la

utilización de oxigeno y sustrato. Se reconoce que los episodios de MRF rítmicos son una característica

normal en la vida del feto y que son importantes en la preparación del sistema respiratorio para su función

postnatal de intercambio gaseoso el cual debe operar de manera efectiva al momento del nacimiento.

1. ∗ Henderson Y.. How breathing begins at birth. Science. 85 (2195) p 89 – 90, 1937

7

La razón por la que en el presente trabajo se considera importante el estudio de los movimientos

respiratorios fetales (MRF), se da por la creciente utilidad clínica que se puede obtener al caracterizar dichos

movimientos de forma cualitativa y cuantitativa, obteniéndose así distintos rangos y variables, para este

propósito, se tomó en cuenta para el presente trabajo una de las variables más importantes, la edad gestacional

ya que influye de forma marcada en el comportamiento de las distintas variables y rangos aquí estudiados, es

decir que al obtener una caracterización de los MRF está información pueda ser usada como otra herramienta

para predecir, diagnosticar y vigilar el desarrollo adecuado del sistema respiratorio determinando la madurez

pulmonar, predecir nacimientos pretérmino, predecir la condición fetal y la evaluación del bienestar fetal.

En términos generales se cree que los MRF favorecen el crecimiento del pulmón y que cuando se

presentan condiciones uterinas no óptimas se pueden tener efectos en las estructuras y funciones de los

órganos respiratorios y que la recuperación postnatal pudiera ser restringidaΨ.

Un ejemplo claro de lo anterior es el análisis de 8 estudios realizados con el propósito de evaluar la

exactitud de la ausencia de MRF para poder predecir el nacimiento espontáneo pretérmino (328 mujeres), se

cree que la ausencia de MRF tiene el potencial para ser útil para predecir nacimientos pretérmino dentro de

los 7 días y las 48 horas de la prueba♣.

En el feto humano se pueden distinguir tres tipos de movimientos torácicos: los movimientos

respiratorios fetales propiamente dichos, el hipo y el jadeo. Los MRF se consideran análogos a los

movimientos respiratorios postnatales, y se deben a la activación rítmica del diafragma y se presentan de

manera episódica principalmente durante la última parte de la gestación. El jadeo es inducido por asfixia o

hipoxia y no se observa en fetos sanos, finalmente los episodios de hipo se pueden presentar comúnmente en

la mayor parte de la vida fetal y son particularmente comunes durante la gestación temprana iniciando a partir

de la semana ocho de gestación y representando el tipo predominante de movimiento de diafragma hasta la

semana veintiséis♦.

2. Ψ Harding R. Sustained alterations in postnatal respiratory function following suboptimal intrauterine conditions.

Reproduction Fertility and Development 7(3): 433-441. 1995 3. ♣ Honest H, Bachman LM, Sengupta R, Gupta JK, Kleijnen J, Khan KS. Accuracy of absence of fetal breathing

movements in predicting preterm birth; a systematic review. Ultrasound in obstetrics & gynecology. 24 (1). 94 – 100. 2004

4. ♦ James D. Fetal behaviour. Curent Obstetrics & Gynaecology. 7. 30 -35.1997

8

El análisis de la presencia de MRF para evaluar su comportamiento y patrones que puede

tener como se mostró en otros estudios por ejemplo que los movimientos abdominales se encontraron

con un 19% para edades gestacionales menores a la 20 SDG y en un 61% para casos entre 21 y 25

SDG. El movimiento torácico fue significativo después de la semana 21 de gestación de esto se

concluyó que los MRF son un fenómeno complejo con un patrón progresivo de desarrollo a lo largo

de la gestación (en una muestra de 1882 mujeres con embarazos no complicados con edades

gestacionales entre 14 y 40 SDG)∗.

Los MRF describen patrones muy variables en condiciones normales del desarrollo del

feto. Dawes et al. [1972(48)] Describió a los MRF como rápidos e irregulares y con una gran

variabilidad tanto en frecuencia como en profundidad. Se pueden presentar ráfagas de MRF muy

rápidas, alternadas con episodios de respiraciones regulares y lentas o con pausas de apnea de

diferente duración independientemente de la concentración de gases en sangre.

En el feto humano con 24 –28 SDG, la frecuencia promedio en el humano es de 42 – 44

esfuerzos inspiratorios por minuto mientras que para 34 – 38 SDG es de 45 a 57 esfuerzos

respiratorios por minutoΨ. La regularidad de los intervalos respiración –respiración observada por

Dornan en un estudio a 14 mujeres con embarazos sin complicaciones, fue mayor conforme avanzaba

la edad gestacional, y la frecuencia respiratoria promedio (respiraciones/minuto) disminuyó de 57.2 ±

1.3 para el grupo de 30 -33 SDG a 47.9 ± 0.8 para el grupo de 37 -40 SDG similarmente, la

profundidad del esfuerzo inspiratorio varía desde apenas percibirse un cambio hasta alcanzar valores

considerables de presión intratraqueal, flujo o desplazamiento torácico-abdominal♣.

Finalmente, la presencia de los MRF observada mediante ultrasonido modo B, durante el trabajo de

parto espontáneo se ha asociado con un nacimiento normal. En un estudio en el que se analizó la posible

utilidad de la evaluación de la presencia de los MRF para predecir un resultado al nacimiento favorable, se

realizaron en un total de 426 observaciones de los MRF mediante ultrasonido modo B en 124 mujeres con

embarazos de alto riesgo y 10 pacientes normales dentro de las 2 y 4 semanas previas al parto. Se encontró 5. ∗ Cosmi EV, Anceschi MM, Cosmi E, Piazze JJ, La Torre R. Ultrasonographic patterns of fetal breathing

movementes in normal pregnancy. International Journal of Gynecology and Ostetrics. 80 (3). 285 – 290. 2003. 6. Ψ Jansen A.H, Chernick V. Fetal breathing and development of control of breathing. The American Physiological

Society , 1991p.1431-1446 7. ♣ Dornan JC, Ritchie WK, Ruff S. The rate and regularity of breathing movements in the normal and growth-retarded

fetus. British Journal of Obstetrics and Gynecology( 91. 31-36. 1984).

9

una alta correlación entre la presencia o ausencia de MRF y el APGAR al primer minuto, así como una

relación también significativa entre la presencia de MRF y el peso al nacer, además la incidencia de cesárea

fue mayor cuando no se observaron MRF, sugiriendo la posible utilidad de medir los MRF como parte de la

evaluación del bienestar fetal antepartoΨ.

OBJETIVO

Este trabajo tiene como finalidad obtener una caracterización de los MRF de forma cualitativa y

cuantitativamente, tomando en cuenta la edad gestacional en la que se encuentre el feto ya que el poderlos

caracterizar de forma adecuada nos ayudará a dar un mejor seguimiento del desarrollo del sistema respiratorio

del feto y al mismo tiempo dar un seguimiento completo de la gestación ya que su utilidad clínica puede tener

grandes alcances como se describió en la introducción.

De aquí que en el presente trabajo se considere importante identificar el tipo de movimiento

encontrado, ya sea abdominal, toráxico o de ambos, ya que la cavidad torácica y la abdominal están separadas

por el diafragma y se consideró importante particularmente después de la semana treinta de gestación debido a

tienen el siguiente comportamiento temporal: el movimiento inspiratorio presenta un movimiento del

diafragma en dirección caudal acompañado por una retracción del tórax fetal con movimiento hacia dentro

máximo del esternón bajo. Durante la espiración, todas las estructuras regresan a su posición original en la

que permanecen durante periodos de reposo (apnea)£.

8. Ψ Ash KM, Morrison I, Manning FA. Observations of intrapartum fetal activities. American Journal of obstetrics and gynecology. 168 (3): 760 –764. 1993. Platt L, Manning F, Lemay M, Sipos L. Human fetal breathing: Relationship to fetal condition. Am. J. Obset Gynecol(132. 514 – 517) 1978. 9. £ Gennser G, Marsál K, Gullberg B. Ultrasonic measurement of fetal movements and breathing: Relevance of the 30 – min. recording time. En: Recent Advance in Prenatal Diagnosis, Eds C. Orlandi, P.E. Polani, L. Bovicelli, John Wiley & Sons, Chichester. 85-97. 1981

C

T

A

Figura 1. Esquema de un corte sagital fetal durante movimientos de la pared abdominal (A) y del tórax (T) asociados a los MRF. C es la posición del corazón.

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DESARROLLO

I. Sujetos

El primer paso para comenzar nuestra caracterización fue reunir una muestra de setenta y tres mujeres con

embarazos de mediano o bajo riesgo las cuales estaban entre 20 a 40 semanas de gestación y se clasificaron

en cinco grupos por edad gestacional como se describe en la tabla 1, la distribución por grupo también se

muestra en dicha tabla.

TABLA 1.

II. Adquisición de imágenes y señales

Los MRF fueron observados utilizando un equipo de imagen por ultrasonido (Toshiba SSA-320A) con

un transductor de 3.5 Hz colocado en el abdomen materno de manera que se observara (en la medida de lo

posible) un corte sagital del tórax y el abdomen fetal. Las imágenes fueron almacenadas en cinta digital para

su posterior análisis. Simultáneamente se generó una señal asociada a los ciclos de los MRF utilizando un

marcador de eventos que fue activado por un observador de la imagen ultrasónica durante cada esfuerzo

inspiratorio. Dichas señales fueron adquiridas a una frecuencia de muestreo de 1000 Hz, por periodos de 5

minutos.

III. Desarrollo de la caracterización cualitativa.

Al hablar de una caracterización cualitativa nos referimos a la observación de ciertas cualidades de los movimientos

respiratorios fetales como la frecuencia, la estructura anatómica desplazada durante MRF, la profundidad del

movimiento así como la presencia de apnea, la importancia de cada una de las anteriores variables ha sido descrita antes

sin embargo adicionalmente a estos parámetros también se observó la presencia de la onda M, a la que se pretende

asociar la presencia de MRF para un estudio posterior de dichas imágenes.

Se grabó en tiempo real y simultáneamente el ultrasonido en modo “B” y en modo “M” (ver imagen 1).

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El video de cada paciente evaluada fue analizado tomando en cuenta los grupos de edad gestacional antes mencionados

en el que se encontraba cada paciente.

Un claro ejemplo de lo que se observó en cada video se puede apreciar en imagen 2 de la cual se analizan

varios atributos de la misma, en la imagen en modo B podemos identificar el corazón que a su vez nos da una

clara referencia de la ubicación del tórax y por lo tanto podemos ubicar al abdomen con claridad, permitiendo

visualizar el desplazamiento de la estructura, su profundidad y en la parte superior izquierda también podemos

visualizar en primera instancia la fecha con día/mes/año y debajo de la misma la hora como hrs:min:seg cabe

mencionar que el segundero de la hora se observó para poder establecer el intervalo entre MRF y así

establecer de forma cualitativa la velocidad de la frecuencia, en el modo M observamos la presencia del

movimiento como pequeñas ondulaciones de la zona que marca el cursor que es la línea punteada que se

muestra en el modo B y este generalmente se desplazaba hacia la zona en donde ocurría un desplazamiento

para poder captar así dicho movimiento en el modo M.

Imagen 1 Del lado derecho se muestra la imagen de ultrasonido en modo B, que contiene un marcador punteado, el cual establece la línea de imagen en tiempo real sobre la que se observarán cambios perteneciente al modo M del ultrasonido contenido del lado izquierdo de la imagen.

Imagen 2 Es un ejemplo de foto analizada en la caracterización cualitativa, donde se observa la ubicación de tórax(elipse azul) guiados por la visualización del corazón (cuadro rojo) y a su vez poder identificar de esta manera el abdomen(elipse amarilla) y el tiempo existente entre MRF.

CORAZÓN

TORAX

ABDOMEN

DIA/MES/AÑO HRS:MIN:SEG

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La forma en que se estableció cada parámetro fue la siguiente:

a) Presencia

En la presencia de MRF se tomaron los siguientes parámetros cualitativos: positivo, algunos o

dudosos, los movimientos dudosos se consideraron cuando el desplazamiento de una estructura respiratoria

(abdomen, tórax o diafragma) era apenas perceptible, con poca definición y además poco profunda, algunos

cuando se registraron pocos movimientos durante el registro y estos eran demasiado esporádicos y positivos

cuando existió un desplazamiento de la estructura respiratoria perceptible con claridad y bien definida de

ellos. Además de la presencia de estos movimientos también se observaron ciertos tipos de movimientos

torácicos como lo son el hipo, el jadeo y el MRF identificado con anterioridad, la forma en la que se

estableció la existencia de estos movimientos fue la siguiente: para hipo se identificó con cierta forma de onda

“M” en forma de espiga muy marcada y rápida de tal forma que se hacia muy clara y definida además de ver

que en el modo B el feto parecía brincar al tiempo que este “hipaba” como se muestra en la imagen 3 en la

cual vemos la forma de onda que se generaba cuando el feto hipaba esta forma de onda observada se podía

observar hacia abajo o hacia arriba según la posición del feto.

Para establecer la presencia de jadeo solo se observó la profundidad del movimiento y se estableció que

cuando esta era muy profunda había jadeo, finalmente para establecer la existencia de MRF se tomó el mismo

criterio descrito para positivo en la presencia de movimientos.

Imagen 3 En esta foto del video de ultrasonido observamos a la derecha la forma de onda que se origina cuando el feto tiene hipo la cual fue tomada como referencia para clasificar dicho registro con presencia de hipo.

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b) Estructura anatómica predominante durante el movimiento.

Los movimientos se clasificaron en abdominales, toráxicos o ambos, lo primero que se hacia para esto era que al

comenzar a ver el video se identificaba donde se ubicaba el tórax, el abdomen ó el diafragma, debido a que el

diafragma se lograba observar en pocas ocasiones lo mismo que cuando no se distinguía con claridad si lo que

se movía era el abdomen o el tórax a estos dos sucesos se les colocó en la clasificación de ambos, finalmente

como para distinguir la procedencia de cada movimiento bastaba con observar si lo que se movía era el

abdomen, el tórax o ambos.

c) Onda “M”. La razón de observar su existencia se hace presente en el análisis cuantitativo ya que en un futuro podría ocupar el lugar

del marcador de eventos siendo más exacta para la obtención de resultados cuantitativos. Para identificar la posible

utilidad de la imagen en modo M se clasificó como apreciable, dudosa ó no existente de acuerdo al comportamiento de la

onda en relación al movimiento, es decir está onda existe durante todo el registro y dentro de la misma se aprecia el

movimiento natural de la respiración de la madre y se intentó relacionar el cambio de la forma de onda asociado al

movimiento respiratorio fetal es decir si al momento de observar un MRF observaba un cambio claro en la forma de

onda M relacionado a este movimiento se clasificaba como clara o apreciable, mientras que si se daba un MRF y la forma

de onda no tenia un cambio significativo se clasificó como dudosa y si por otro lado se daba un MRF y no se apreciaba

cambio alguno en la forma de onda relacionado con el movimiento se clasificaba como no existente.

d) Frecuencia de los MRF

Dependiendo de la rapidez del desplazamiento torácico o abdominal asociado a los MRF se clasificaron en normal, lenta,

alta ó intermitente. El intervalo medido en cada una de estas no es exacto ya que es solo de forma cualitativa y este se

obtuvo de observar el segundero que acompañaba a la hora en la esquina superior derecha del video, es decir que sí se

observaba un MRF y antes de que transcurriera un segundo se observaba otro MRF en repetidas ocasiones la frecuencia

se clasificó como alta, sí entre un MRF y otro había un intervalo aproximado de un segundo ó un poco mas de un

segundo se clasificó como frecuencia normal, sí por otro lado el intervalo entre MRF y MRF era de dos a tres segundos

entonces la frecuencia era lenta y finalmente si ocurría un MRF y transcurrían mas de tres segundos en ocurrir otro MRF

e incluso en ocasiones pasaban minutos ó el tiempo entre MRF y MRF era tan variable que no se podía colocar en

ninguna de las tres clasificaciones anteriores se le clasificaba como intermitente.

e) Profundidad del esfuerzo inspiratorio.

Dependiendo de la amplitud del desplazamiento del tórax ó abdomen asociado al MRF en la imagen observando si esta

se percibía de forma clara, poco perceptible ó muy evidente se le clasifico en normal, poco profundo o muy profundo

respectivamente.

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IV. Desarrollo de la caracterización cuantitativa

La forma de onda generada por el observador que activó el marcador de eventos consiste de una onda

cuadrada mostrada en la imagen 4, la cual corresponde a dos diferentes estados, el primero de ellos corresponde al

periodo de esfuerzo inspiratorio el cual se identifica cuando el marcador tiene un valor de uno, es decir la onda cuadrada

se encuentra en alto y el segundo de ellos corresponde al periodo de reposo al que identificamos cuando nuestro

marcador se encuentra en cero, es decir cuando nuestra onda cuadrada se encuentra en un bajo. Dicha señal comenzaba

en alto (con un valor aproximado de tres volts) o en bajo dependiendo de cómo había sido alimentado el circuito

asociado al marcador por lo que para estandarizar las señales de manera que el bajo (cero volts) se pudiera asociar al

reposo y el alto (en uno) al esfuerzo inspiratorio se normalizaron e invirtieron aquellas señales que comenzaba en alto.

Para las señales generadas por un observador al activar un marcador durante los MRF se

procesaron con MATLAB, creándose así tres funciones que integraran el programa principal el cual tiene

como objetivo cargar y procesar la señal § y exportar los resultados obtenidos a Exel de forma ordenada para

su posterior análisis estadístico. La primera de estas tres funciones se llama procesa esta función a su vez ya

contiene otra función llamada apnea la cual también es descrita, a la función procesa se le dan tres parámetros

el primero de ellos es la señal, el segundo de ellos es la frecuencia de muestreo, y el tercer parámetro que se

pasa es el tiempo en segundos para considerar la apnea y se encarga de procesar la señal, donde, la imagen 5

muestra los distintos pasos hechos durante el procesamiento que será descrito a continuación:

1) Normalización de la señal del marcador.

El primer paso fue asegurarnos de tener una señal que oscilara en los valores lógicos de uno y cero,

empezando en cero por lo que si la señal comenzaba en uno, se requería invertirla posteriormente se procedió

§ El programa principal se encuentra en el anexo 3 al final de este trabajo.

PERIODO DE REPOSO

PERIODO DE ESFUERZO INSPIRATORIO

Imagen 4 Muestra la señal generado por el observador que activó el marcador de eventos obteniéndose así la presente señal cuadrada ya normalizada mostrándonos los estados correspondientes al periodo inspiratorio en verde y el periodo de reposo en rojo.

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a derivar la señal para identificar los cambios de nivel es decir detectar cuando ésta era máxima y cuando era

mínima finalmente se trabajó sobre la señal derivada ya que al identificar estos máximos y mínimos como un

uno para el máximo y un menos uno para el mínimo podemos identificar de una forma más sencilla los

diferentes intervalos y parámetros que deseamos cuantificar de nuestra señal como los intervalos inspiratorios

que van de uno a menos uno entre otros que se mencionan posterior mente.

Una vez obtenida la derivada de las señales se obtuvieron las siguientes mediciones:

2) Tiempo Inspiratorio Promedio [Tiprom].

Es la duración promedio de la fase inspiratoria de todos los esfuerzos inspiratorios ocurridos

durante el registro. Para calcular este valor lo primero que se hizo fue identificar el tiempo inspiratorio [Ti]

como se muestra en la imagen 6 y después sumar todos estos Ti y dividirlos entre el numero de Ti ocurridos

en el registro.

Imagen 5 A) muestra la señal original generada por el observador. B) muestra la señal normalizada en 1 y 0. C) muestra que al iniciar la señal en 1 esta es invertida. D) nos muestra la señal derivada mostrando donde ocurre un máximo y donde un mínimo.

Imagen 6 Muestra el Tiempo inspiratorio tanto en la señal cuadrada como en la derivada.

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Una vez que se obtuvo un vector con todos los valores de los tiempos inspiratorios se obtuvo la

desviación estándar.

3) Tiempo Espiratorio Promedio [Teprom].

Es la duración promedio de la fase espiratoria, de todos los MRF durante el registro. Este

resultado se obtuvo de identificar los Tiempos espiratorios [Te] mostrados en la imagen 7, sumarlos y

dividirlos entre el número de tiempos espiratorios ocurridos durante el registro.

Igual que en anterior al obtener el vector con todos los valores de tiempos espiratorios se obtuvo la

desviación estándar de los mismos.

4) Frecuencia Inspiratoria Promedio [FII] y la Frecuencia Espiratoria Promedio [FEE].

Para obtener la FII y la FEE fue necesario identificar en primera instancia el intervalo inspiración-inspiración

y el intervalo espiración-espiración respectivamente, los cuales se muestran en la imagen 8, el inverso de

dichos intervalos dió lugar a las frecuencias inspiratorias (FII) y espiratoria (FEE) instantáneas.

Posteriormente se obtuvo el promedio correspondiente aplicando la siguiente fórmula

NFRECPROMFREC ∑=_ , donde la FREC fue sustituida por la FII o la FEE.

Al igual que en los datos anteriores se obtuvo la desviación estándar de cada uno de las frecuencias.

Imagen 7 Se muestra el tiempo espiratorio tanto en la señal cuadrada como en la derivada.

Imagen 8 Se muestra el intervalo inspiratorio-inspiratorio y el intervalo espiratorio-espiratorio, los cuales son usados para obtener la frecuencia ya que se pueden obtener en segundos.

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5) Duración de un Episodio y Tiempo de Apnea.

Un episodio se refiere a todos los MRF sucesivos que se tienen antes de que se presente una apnea es decir

que no existan MRF durante tres segundos como se muestra en la imagen 9 y a esos tres segundos o más

detectados entre episodio y episodio se identificaron como apnea.

Cada una de estas mediciones antes descritas, se realizan dentro de la función procesa que llama el

programa principal.♣

Finalmente la tercer y última función de este programa es xlswrite y es la encargada de exportar a

Exel de forma ordenada los resultados, para la que fue necesario crear una matriz con lo datos a exportar

ordenados ya que lo que en realidad exporta es una matriz que podemos formar según nuestros intereses y no

tiene limitación en dimensiones, de las dos funciones anteriores es importante aclarar que la presente función

no fue programada en este proyecto, es decir, que se encontró como una función de Matlab no incluida en el

software, sin embargo se puede bajar sin costo adicionalΨ, en el presente trabajo se adjunta el algoritmo así

como su sintaxis encontradas en la página antes mencionada♠.

Resultados cualitativos.

Para lograr hacer un análisis cualitativo adecuado fue necesario tomar en cuenta el hecho de que cada uno de

los cinco grupos en los que fueron clasificados los pacientes constan de una población distinta, por lo que cualquier

comparación entre un grupo y otro para observar cambios a lo largo de la gestación se complica, por esta razón se hizo

necesario tomar el número de pacientes de un grupo y tratarlo como un todo es decir tomarlo como un 100% de esta

manera todos tienen un cien por ciento, los resultados por tanto se decidieron presentar en porcentajes para hacer

posible las comparaciones y observar de forma sencilla el comportamiento de los MRF de la semana 20 a la 40 y

facilitar la caracterización, para obtener cada porcentaje se uso la siguiente formula:

♣ Se puede observar el programa completo de esta función en el anexo 1al final del presente trabajo. Ψ Pagina de la que se puede bajar la función xlswrite www.mathworks.com ♠ Esta información se encuentra al final del trabajo en el anexo 2

Imagen 9 Aquí se muestra el tiempo de apnea que separa a dos episodios durante el mismo registro.

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100#% ×=PacTotal

PacPac

%Pac: es el porcentaje de pacientes que presentaron algún patrón determinado.

#Pac: representa el número de pacientes que presentaron dicho patrón.

Total Pac: representa el número de pacientes que conforman el 100% del grupo.

A continuación se presentan los resultados obtenidos de la evaluación cualitativa de los MRF:

En el análisis de presencia se observaron los comportamientos mostrados en la tabla 1, en la que observamos el

número de pacientes que conforma a cada grupo y el porcentaje de pacientes que presentan cada comportamiento. TABLA 1. Presencia de MRF

NUM DE PAC. GRUPO ALGUNOS POSITIVO DUDOSO

N-15 1 20% 73.33% 6.66% N-9 2 11.00% 66.66% 22.22%

N-14 3 14.28% 71.42% 14.28% N-20 4 0.00% 100.00% 0.00% N-15 5 6.66% 93.33% 0.00%

De la misma manera la figura 1 muestra el porcentaje de pacientes que presentaron cada una de las clases de presencia

por grupo.

PRESENCIA DE LOS MRF

0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

1 2 3 4 5

GRUPO

POR

CEN

TA ALGUNOS

POSITIVO

DUDOSO

Figura 1. Porcentaje de pacientes de cada grupo de edad gestacional con presencia clara (positivo), dudosa (dudoso) o casi ausente (algunas) de MRF.

Para el análisis de la estructura anatómica desplazada durante MRF se desplazaron las estructuras abdominales y

torácicas o ambas según se muestra en la tabla 2. TABLA 2. Estructura anatómica desplazada durante el MRF

NUM DE

PAC. GRUPO ABDOMINAL TORÁCICO AMBOS

N-15 1 73.33% 20% 6.66%

N-9 2 44.44% 22.22% 33.33%

N-14 3 85.71% 7.14% 7.14%

N-20 4 70% 15% 15%

N-15 5 60% 13.33% 26.66%

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La figura 2 muestra el porcentaje de pacientes que presentaron el desplazamiento de dichas estructuras.

Figura 2. Porcentaje de pacientes con movimientos predominantemente abdominales, torácicos o ambos para cada grupo de edad gestacional.

Con relación al análisis de la frecuencia se clasificaron en cuatro categorías que nos muestra la tabla 3 en la que podemos

observar el porcentaje de cada grupo en cada categoría. TABLA 3. La frecuencia del MRF

NUM DE

PAC. GRUPO NORMAL LENTA INTERMITENTE ALTA

N-15 1 0% 60% 40% 0%

N-9 2 22.22% 44.44% 22.22% 11.11%

N-14 3 14.28% 21.43% 35.71% 28.57%

N-20 4 70% 5% 10% 15%

N-15 5 66.66% 13.33% 6.66% 13.33%

En relación con la tabla 3 podemos ver de forma gráfica estos porcentajes en la figura 3.

FRECUENCIA DEL MRF.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

1 2 3 4 5

GRUPO

POR

CEN

TAJE

NORMAL

LENTA

INTERMITENTE

ALTA

Figura 3. Porcentaje de pacientes con rapidez de los MRF normal (≈1 seg.), lenta (<<1 seg.), intermitente (variable) o alta (2 seg. < F <3 seg. ).

20

Continuando con el análisis de profundidad del MRF podemos observar los comportamientos mostrados en la tabla 4,

misma de la que se extrae la figura 4 en la que se muestra el porcentaje de pacientes por grupo que presentan estos

comportamientos. TABLA 4.Profundidad del MRF

PROFUNDIDAD DEL MRF

0.00%10.00%

20.00%30.00%

40.00%50.00%60.00%

70.00%80.00%

90.00%100.00%

1 2 3 4 5

GRUPO

POR

CEN

TAJ

NORMAL

POCO PROF.

MUY PROF.

Figura 4.Porcentaje de pacientes con cada grado de profundidad del esfuerzo inspiratorio para cada grupo de edad gestacional. En cuanto a la visualización de la onda M, el análisis arrojó los comportamientos establecidos en la tabla 5, misma en la

que podemos observar el porcentaje de pacientes por grupo que se tiene en cada comportamiento. TABLA 5.Visualización de la onda M

Los datos de está tabla los podemos observar de forma gráfica en la figura 5.

VISUALIZACION DE LA ONDA 'M'

0.00%

10.00%

20.00%

30.00%

40.00%

50.00%

60.00%

70.00%

80.00%

1 2 3 4 5

GRUPO

POR

CEN

TAJE

SE APRECIA

NO SE APRECIA

ES DUDOSA

Figura 5. Porcentaje de pacientes por grupo de edad gestacional para las que fue posible obtener una imagen en modo M representativa

de los MRF.

21

Finalmente se decidió analizar de forma particular la clasificación de los movimientos torácicos originándose

la tabla 6, en la cual se nos muestra los tipos de movimientos torácicos que existen y el porcentaje de ellos

presentados en cada uno de nuestros grupos durante el presente estudio.

Tabla 6. Tipos de Movimientos torácicos registrados.

NUM DE PAC. GRUPO HIPO JADEO MRF

N-15 1 40% 13.33% 46.66% N-9 2 22.22% 0.00% 77.77%

N-14 3 14.28% 0.00% 85.71% N-20 4 0.00% 0.00% 100.00% N-15 5 0.00% 13.33% 86.66%

De la misma manera esta tabla es representada de forma gráfica en la figura 6.

TIPOS DE MOV. TORACICOS

0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

1 2 3 4 5

GRUPO

PORCEN

TAJ

HIPO

JADEO

MRF

Figura 6. Porcentaje de pacientes por grupo de edad gestacional con cada tipo de movimiento torácico.

Resultados cuantitativos

A partir del procesamiento de las señales generadas por un observador al activar un

marcador de eventos se obtuvieron los siguientes parámetros: el tiempo inspiratorio medio

(TPO_MED_INSP), la desviación estándar del tiempo Inspiratorio ( STD_TPO_INSP), la

frecuencia inspiración-inspiración media (FREC_MEDII), la desviación estándar de la frecuencia

inspiración-inspiración (STD_FII), el tiempo espiratorio medio (TPO_EXP_MED), la desviación

estándar del tiempo espiratorio (TPO_STD_EXP), la frecuencia media espiración-espiración

(FREC_MEDEE), la desviación estándar de la frecuencia espiración-espiración (STD_FEE), la

duración total de los periodos de apnea medida en minutos por cada registro considerando a la

apnea como la ausencia de MRF por tres segundos o más (MIN_APNEA), y el número de episodios

ubicados en cada registro, entendiendo por episodio a la ráfaga de movimientos detectados antes de

que se presente apnea (EPISODIO), cada uno de estos parámetros están contenidos en las tablas

que se presentaran en esta sección, cada una de estas tablas además contendrán el número de

22

pacientes analizadas y un promedio obtenido de cada grupo para una visualización gráfica, el

número de pacientes analizadas en cada grupo es distinto al analizado en la caracterización

cualitativa debido a que en algunos casos durante los cinco minutos del registro de movimientos por

el observador no se produjo movimiento alguno y en otros casos se tomaron dos o tres registros de

una misma paciente en la misma etapa gestacional, cada uno de estos tiene resultados propios y

aislados que se muestran en las tablas mismas que contienen una columna de nombre en donde se

colocaron las iniciales de cada paciente para identificarlas con facilidad.

Para el grupo uno se analizaron siete pacientes distintas de las cuales cuatro tienen dos registros distintos

mismos que se pueden observar en la tabla 7, que además nos muestra los parámetros que se describieron al

principio de esta sección♣. Tabla 7. Muestra los valores de los parámetros antes descritos para el grupo uno (20-24 semanas de gestación).

En el grupo dos podemos observar en la tabla 8, un total de nueve registros de seis diferentes pacientes. Tabla 8. Muestra los valores de los parámetros antes descritos para el grupo dos (24 semanas 1 día-28 SDG).

La tabla 9 se muestra diez diferentes registros sobre siete pacientes con hasta tres registros por paciente y

cada una debidamente identificada.

♣ Es importante resaltar el número de pacientes de cada grupo en el análisis cualitativo y cuantitativo son diferentes debido a los registros obtenidos de forma adecuada para su procesamiento, sin embargo se busca que los resultados de ambos estudios se complementen.

23

Tabla 9. Muestra los valores de los parámetros antes descritos para el grupo tres (28 semanas 1 día-32 SDG).

Las siguientes trece pacientes son analizadas en la tabla 10 correspondiente al grupo cuatro en donde se

encuentran hasta tres registros de la misma paciente. Tabla 10. Muestra los valores de los parámetros antes descritos para el grupo cuatro (32 semanas 1 día-36 SDG).

En la tabla 11 se muestran los resultados de los 15 registros de las 9 pacientes con las que se conforma este

grupo. Tabla 11. Muestra los valores de los parámetros antes descritos para el grupo cinco (36 semanas 1 día-40 SDG).

24

Finalmente para poder visualizar de forma más clara y comparativa el comportamiento de la

frecuencia, el tiempo de apnea y los intervalos respiratorios observando los cambios de comportamiento de

los MRF entre la semana 20 y la 40, se graficó el promedio de las frecuencias de cada grupo tanto

inspiratorias como espiratorias como se aprecia en la figura 7, el tiempo promedio de apnea por grupo

observable en la figura 8 y los intervalos respiratorios en la figura 9, además se adjuntó la tabla 12 la cual nos

muestra de forma sintética los resultados de los promedios de cada grupo con el mismo orden que mostraron

las tablas anteriores y las mismas variables solo se agregó una columna extra que muestra la diferencia

existente entre los intervalos inspiratorio y espiratorios (DIF DE TPO I-E), con el fin de facilitar el análisis

de los resultados obtenidos.

Tabla 12. Muestra el promedio obtenido de cada grupo al tiempo que incluye una columna en la que observamos la diferencia entre el

intervalo inspiratorio y el intervalo espiratorio.

FRECUENCIAS

0.000

0.200

0.400

0.600

0.800

1.000

1.200

1 2 3 4 5

GRUPOS

HER

T FREC EXP MED

FREC INSP MED

Figura7. Promedio de las frecuencias inspiratorias medias por grupos (en rosa) y promedio de las frecuencias espiratorias medias por

grupos (en lila).

Figura 8. Tiempo promedio de apnea durante los diferentes registros graficados por grupo.

25

Figura 9 .El promedio de los intervalos inspiratorios organizados por grupo y el promedio de los intervalos espiratorios organizados por

grupo.

Análisis de los resultados cualitativos.

La presencia de MRF es observable desde la 20 SDG a la 40 SDG, siendo estos más constantes y

visibles en la semanas 32 a la 40 de gestación como se muestra en la figura y tabla 1, apreciando que el hipo

es un tipo de movimiento torácico que solo se aprecia en las semanas de la 20 SDG a la 32 SDG, para

desaparecer a medida que se acerca el termino del embarazo observables en la figura y tabla 6

correspondiente a los movimientos torácicos. De tal forma que al principio del embarazo el hipo es

común y normal aún cuando en teoría se da a lo largo del embarazo aquí apreciamos con claridad

que en las últimas ocho semanas de gestación el hipo comienza a ser poco común.

Como podemos observar en la figura 2 el movimiento abdominal es predominante en

cualquier edad gestacional, ya que en esté análisis se comienza desde la semana 20, teniendo un

máximo en el grupo tres siendo las semanas 28-32 en las que se aprecia mayor actividad abdominal,

mientras los movimientos torácicos alcanzan su mayor porcentaje en las semanas 24-28.

La gráfica 3muestra que en las primeras SDG se encontró una frecuencia baja muy marcada

ya que es lo que predomina en los dos primeros grupos, después en el tercer grupo se observa una

frecuencia intermitente, finalmente la frecuencia se va normalizando conforme se avanza a la

semana 32 de gestación y mantenerse así hasta el término del embarazo como se puede observar en

la figura 3.

La profundidad de la inspiración que se aprecia en el modo B del ultrasonido en todo

momento muestra ser poco profunda en todas las edades gestacionales. Mientras en el último grupo

26

gestacional una profundidad inspiratoria normal y la poco profunda tienen una diferencia

porcentual de solo el 6.66% siendo estas muy parecidas (observadas en la figura 4 y el la tabla 4).

La visualización de de la onda M es apreciable de forma clara durante casi todo nuestro estudio

excepto de la semana 24 SDG a la 28 SDG en donde el porcentaje predominante indica que esta no puede ser

visualizada ver figura 5.

Análisis de los resultados cuantitativos.

Una de las principales características que se perciben en estos resultados a primera vista es el

decreciente valor de la apnea que se presenta registro a registro conforme se van aumentando las

semanas de gestación de tal forma que en el último grupo los periodos de apnea son

significativamente más cortos que en el grupo uno indicando la maduración del sistema

respiratorio, también es posible notar que el valor del intervalo espiratorio es en general mayor al

intervalo inspiratorio ver figura 9, sin embargo a medida que avanza la edad gestacional del feto la

diferencia existente entre cada uno de estos intervalos va disminuyendo de 1.071 seg. hasta

disminuir a .302 seg. como se puede observar en la tabla 12.

Es interesante ver como en estos resultados al igual que en el análisis cualitativo en términos

de frecuencias respiratorias coinciden notablemente ya que la frecuencia va aumentando conforme

avanza la gestación hasta alcanzar una frecuencia normal en las últimas semanas. Como se puede

observar en la figura 7 la frecuencia inspiratoria y espiratoria suelen ser muy parecidas y cercanas

desde la 20 SDG a la 40 SDG, presentando una frecuencia inspiratoria que va desde .750 Hz a los

1.012 Hz y una frecuencia espiratoria que va desde .745 Hz a los .984 Hz como se puede observar

en la tabla 12.

27

CONCLUSIONES

En el presente trabajo se logró constatar la presencia de MRF desde la semana 20 a la 40,

evidenciando en está caracterización algunas de las teorías ya presentadas por otros autores sobre la

presencia de hipo entre la semana 20 y 32 de gestación. Durante la caracterización de estos movimientos

se percibió de forma clara la maduración del sistema respiratorio conforme avanza la edad gestacional,

evidencia de esto es la normalización de la frecuencia conforme avanza el embarazo, así como la

disminución significativa de los tiempos de apnea que son parte del resultado de la maduración no solo del

sistema respiratorio sino también de diversos sistemas que ayuda a coordinar de cierta forma los

movimientos mecánicos necesarios para respirar de forma adecuada.

Al percibir que la estructura predominantemente desplazada sea el abdomen a un cuando percibimos

movimientos propiamente torácicos como el hipo presentado entre la semana 20 a la 32 que involucra

nuestros primeros tres grupos puede ser muy contradictorio, sin embargo al ser más perceptible el

movimiento abdominal que el torácico y al poder relacionar ambos con el desplazamiento del diafragma y

tomando en cuenta el contraste del video, es posible que se logrará percibir con mayor facilidad el

movimiento del abdomen y por lo tanto se visualizo en la mayoría de estos casos un desplazamiento

abdominal.

También es importante resaltar que el uso de la onda M podría ser posible durante ciertos intervalos

tomando en cuanta que esta no podría ser usada de forma continua y que además al igual que nuestro

marcador de eventos tendría un error de tipo humano ya que el marcador de la onda M debe de estar justo

en el lugar donde ocurre el movimiento para que este se vea realmente reflejado sobre nuestra onda M y

esto no es muy fácil ya que no sabemos en que momento ocurrirá el movimiento y el feto tiende a moverse

constantemente haciendo esto un poco más complicado.

Acerca del marcador que se utilizo durante está caracterización se hizo un estudio del mismo para

saber sí este tenía la validez necesaria y se encontró que los datos o frecuencias dados por nuestro marcador

no tiene una diferencia estadísticamente significativa que lo desacredite en relación a un transductor

colocado en el tórax de un adulto razón por la que se considera valida la presente caracterización.

28

ANEXO 1

Función procesa

funcion[INSP_MED,STD_INS,FREC_INSP_MED,STD_FREC_INSP,EXP_MED,STD_EXP,FREC_EXP_MED,STD_FREC_

EXP,min_apnea,STD_EPI,EPISODIO]=procesa(resp,FREC,TLIM);

A=round(resp); %REDONDEO LOS VALORES DE LA SEÑAL PARA TENER VALORES ENTEROS

figure

subplot(4,1,1),plot(A),grid,title('REDONDEADA'),axis([0,10000,-1,3]) %GRAFICO LA SEÑAL REDONDEADA

minimo=min(A); %IDENTIFICO EL VALOR MINIMO DE LA SEÑAL PARA TOMARLO COMO REFERENCIA

PARA CONVERTIR TODOS ESOS VALORES A CERO

[maximo,pos]=max(A); %IDENTIFICO EL VALOR MAXIMO PARA CONVERTIR ESTOS VALORES A UNO

for k=1:1:length(A) %HACE LA CONVERCION DE LA SEÑAL A UNOS Y CEROS DEACUERDO A LOS VALORES

IDENTIFICADOS

if A(k)==maximo %PREVIAMENTE Y ASIGNANDO UNOS Y CEROS A LOS VALORES DE LA SEÑAL

A(k)=1;

end

if A(k)==minimo

A(k)=0;

end

end

subplot(4,1,2),plot(A),grid,title('CONV. A UNOS Y CEROS'),axis([0,10000,-1,2]) %VERIFICO DE FORMA GRAFICA

LA CONVERCION

%A UNOS Y CEROS DE LA SEÑAL

if A(1)==1 %IDENTIFICO SI LA SEÑAL EMPIEZA EN CERO, QUE ES COMO DEBE DE ESTAR, SI NO ES

ASI ENTRA AL IF PARA

for y=1:1:length(A) %INVERTIR LA SEÑAL Y HACER EL AÑALISIS CORRECTO.

if A(y)==1

A(y)=0;

else

A(y)=1;

end

end

end

subplot(4,1,3),plot(A),grid,title('MRF DE AOA23 INVERTIDA'),axis([0,10000,-1,2]) %RECTIFICO DE FORMA GRAFICA

QUE SE INVIRTIO

% LA SEÑAL

29

B=diff(A); %DERIVO LA SEÑAL Y LE CAMBIO LA ETIQUETA

subplot(4,1,4),plot(B),grid,title('DERIVADA DE MRF DE txt'),axis([0,10000,-2,2]) %GRAFICO LA DERIVADA DE LA

SEÑAL

ONES=find(B==1); %ENCUENTRO LOS UNOS POSITIVOS DE LA SEÑAL Y LOS GUARDO EN EL VECTOR ONES

ONE_NEG=find(B==-1);%ENCUENTRO LOS UNOS NEGATIVOS DE LA SEÑAL Y LOS GAUARDO EN EL VECTOR

ONE_NEG

NUM_INSP=length(ONES) %IDENTIFICO LA LONGITUD DE AMBOS VECTORES PARA ESTABLECER EL TOPE DE

MI FOR

NUM=length(ONE_NEG)

MTR=[]; %INICIALIZO LOS VECTORES QUE OCUPARE

TPO=[];

EXPIRA=[];

TPO2EXP=[];

F=NUM-1;

E_FIN=[];

W=1;

Q=1;

G_IN=[];

G_IN(1)=ONES(1); % SE INICIALIZA LA MATRIZ CON EL QUE SIEMPRE VA A SER SU PRIMER VALOR QUE

CONTENDRA EL INICIO DE LOS EPISODIOS

Y=2; % SE ACTUALIZA E INICIALIZA EL VALOR DEL CONTADOR

%SE LLENARAN LA MATRICES DE TIEMPO INSPIRATORIO, EXPIRATORIO Y LA DE LOS

%EPISODIOS RESPIRATORIOS DE CADA SEÑAL REALIZANDO LOS CALCULOS NECESARIOS

for i=1:1:F

MTR(i)=ONE_NEG(i)-ONES(i); %INSPIRATORIO

TPO(i)=MTR(i)/FREC; %TIEMPO INSPIRATORIO EN SEGUNDOS (X MUESTRA)

j=i+1;

DETEC_CEROS(i)=ONES(j)-ONE_NEG(i);

if DETEC_CEROS(i)<FREC*TLIM

EXPIRA(W)=DETEC_CEROS(i)/FREC; %TIEMPO EXPIRATORIO POR MUESTRA EN SEGUNDOS

W=W+1;

end

if DETEC_CEROS(i)>=FREC*TLIM %EPISODIOS

E_FIN(Q)=ONE_NEG(i);

G_IN(Y)=ONES(j)+1;

Y=Y+1;

30

Q=Q+1;

end

end

INSP_MED=mean(TPO) %PERIODO MEDIO DE INSPIRACION

STD_INS=std(TPO) %DESVIACION STANDART DE LA INSPIRACION MEDIA

FREC_INSP_MED=1/INSP_MED %FRECUENCIA INSPIRATORIA

STD_FREC_INSP=std(1./TPO) %DESVIACION STANDART DE LA FRECUENCIA

EXP_MED=mean(EXPIRA) %PERIODO MEDIO DE EXPIRACION

STD_EXP=std(EXPIRA) %DESVIACION STANDART DE LA EXPIRACION

FREC_EXP_MED=1/EXP_MED %FREC EXPIRATORIA

STD_FREC_EXP=std(1./EXPIRA) %DESVIACION STANDART DE LA FRECUENCIA

A=A(:);

x=A'; %PARA CAMBIAR A RENGLON NUESTRO VECTOR (CAMBIA A LO CONTRARIO DE COMO LO TENGO)

tapnea=apneaR(x,1,length(x),FREC); %FUNCION QUE NOS DA EL TIEMPO TOTAL DE APNEA EN EL REGISTRO

seg_apnea=tapnea/FREC %TIEMPO TOTAL DE APNEA EN EL REGISTRO EN SEGUNDOS

min_apnea=seg_apnea/60 % TIMPO TOTAL DE APNEA EN EL REGISTRO EN MINUTOS

CUENTA=length(E_FIN);

E_FIN(CUENTA+1)=ONE_NEG(NUM);

CUEN=length(G_IN);

EPI=E_FIN-G_IN % CALCULO DE LOS EPISODIOS

STD_EPI=std(EPI)

if ONES(1)<TLIM*FREC %SE VE SI EL TIEMPO DE INACTIVIDAD AL PRINCIPIO DE LA SENAL YA SE

CONSIDERO COMO APNEA

T=length(A)-tapnea-ONES(1); %DE NO SER ASI SE QUITA DICHO TIEMPO PUES NO PERTENECE A NINGUN

EPISODIO RESP AL PRINCIPIO DE LA SENAL

else

T=length(A)-tapnea;

end

Q=length(A)-ONE_NEG(NUM);

if Q<3*FREC %SE QUITA LA ULTIMA PARTE DE LA SENAL A MENOS QUE YA SE HAYA

CONSIDERADO EN APNEA

QT=T-Q

else

QT=T

end

31

TT=sum(EPI)

EPISODIO=EPI/FREC %DURACION DE CADA EPISODIO EN SEGUNDOS

End

En la segunda de estas tres funciones es apneaR como se ha comentado está contenida dentro

de la función procesa y se le deben dar cuatro parámetros, el primero de ellos es la señal, el segundo

de ellos es la muestra donde se empezará el análisis, el segundo de ellos es el número de muestras a

analizar y el último es la frecuencia de muestreo de la señal.

Función apneaR

function [tapnea]=apneaR(resp,i,j,frec);

zero(1)=1;

zero=[zero find(resp(i:j))];

zero(length(zero)+1)=j-i+1;

exp=diff(zero);

[ind]=find(exp>=frec*3);

tapnea=sum(exp(ind));

32

ANEXO 2

xlswrite

Escribir el archivo de hoja de balance del Microsoft Excel (.xls)

Sintaxis

• estado del xlswrite

• (“nombre de fichero”, M)

• (“nombre de fichero”, M, hoja)

• (“nombre de fichero”, M, “gama”)

• (“nombre de fichero”, M, hoja, “gama”) = xlswrite (“nombre de fichero”,…)

• [estado, mensaje] = xlswrite (“nombre de fichero”,…)

• gama de la hoja del nombre de fichero M del xlswrite

•

Descripción

xlswrite (“nombre de fichero”, M) escribe la matriz M al nombre de fichero del archivo

del Excel. Está la matriz de entrada M m-por-n numérico, carácter, o arsenal de célula,

donde m < 65536 y n < 256. Los datos de la matriz se escriben a la primera hoja de

trabajo en el archivo, empezando la célula A1.

xlswrite (“nombre de fichero”, M, hoja) escribe la matriz M a la hoja especificada de la

hoja de trabajo en el nombre de fichero del archivo. La discusión de la hoja puede ser un

valor escalar positivo, doble que representa el índice de la hoja de trabajo, o una

sentencia protegida que contiene el nombre de la hoja.

Si no existe la hoja, una hoja nueva se agrega en el extremo de la colección de la hoja de

trabajo. Si la hoja es un índice más grande que el número de hojas de trabajo, se añaden

las hojas vacías hasta que el número de hojas de trabajo en el libro de trabajo iguala la

33

hoja. En cualquier caso, MATLAB genera un amonestador indicando que ha agregado

una hoja de trabajo nueva.

xlswrite (“nombre de fichero”, M, “gama”) escribe la matriz M a una región rectangular

especificada por la gama en la primera hoja de trabajo del nombre de fichero del archivo.

Especificar la gama usando uno de los formatos siguientes de la sentencia protegida:

• Una designación de la célula, tal como “D2”, indicar la esquina izquierda

superior de la región para recibir los datos de la matriz.

• Dos designaciones de la célula se separaron por dos puntos, tales como “D2:

H4”, indicar dos esquinas de oposición de la región para recibir los datos de la

matriz. La gama “D2: H4” representa la región rectangular 3 by-5 entre las dos

esquinas D2 y H4 en la hoja de trabajo.

La entrada de la gama no es caso sensible y no utiliza la notación del Excel A1. (Véase la

ayuda en el Excel para más información sobre esta notación.)

El tamaño definido por la gama debe caber el tamaño de M o contener solamente la

primera célula, (e.g., “A2”). Si la gama es más grande que el tamaño de M, el Excel llena

el resto de la región de #N/A. Si la gama es más pequeña que el tamaño de M, sólo el

sub-matriz que cabe en gama se escribe al archivo especificado por nombre de fichero.

El xlswrite (“nombre de fichero”, M, hoja, “gama”) escribe la matriz M a una región

rectangular especificada por la gama en la hoja de la hoja de trabajo del nombre de

fichero del archivo. Ver los dos formatos anteriores de la sintaxis para la explicación adicional

de las entradas de la hoja y de la gama.

Estado = xlswrite (“nombre de fichero”,…) vuelve el estado de terminación de la operación del

escribir en estado. Si el escribir terminado con éxito, estado es igual a 1 lógico (verdad). Si no, el

estado es 0 lógico (falso). A menos que especifiques una salida para el xlswrite, no se exhibe

ningún estado en la ventana del comando.

[estado, mensaje] = xlswrite (“nombre de fichero”,…) vuelve cualquier mensaje de la advertencia

o de error generado por la operación del escribir en el mensaje de la estructura de MATLAB. La

estructura del mensaje tiene dos campos:

• mensaje -- Secuencia que contiene el texto del mensaje de la advertencia o de error

34

• identificador -- Secuencia que contiene el identificador de mensaje para la advertencia o

el error

La gama de la hoja del nombre de fichero M del xlswrite es el formato de comando para el

xlswrite, demostrando su uso con todas las discusiones de la entrada especificadas. Al usar este

formato, debes especificar la hoja como secuencia (por ejemplo, renta o Sheet4). Si el nombre de

la hoja contiene caracteres de espacio, entonces las comillas se requieren alrededor de la secuencia

(por ejemplo, “renta 2002”).

Observar la funcionalidad antedicha depende de tener Microsoft Excel como servidor de

COM. En la ausencia del Excel, la matriz M se escribe como archivo de texto en formato

Coma-Separado del valor (CSV). En este modo, se no hacen caso las discusiones de la

hoja y de la gama.

Ejemplos

Ejemplo 1 -- Escribir datos numéricos a la hoja de trabajo del defecto

Escribir un vector de 7 elementos al archivo testdata.xls del Microsoft Excel. Por el defecto, los

datos son escritos a las células A1 con G1 en la primera hoja de trabajo en el archivo:

• xlswrite (“testdata”, [12.7 5.02 -98 63.9 0 -.2 56])

•

Ejemplo 2 -- Escribir datos mezclados a una hoja de trabajo específica

Este ejemplo escribe el texto mezclado siguiente y los datos numéricos al archivo tempdata.xls:

• d = {“Tiempo”, “temperatura”; 12 98; 13 99; 14 97};

•

Xlswrite de la llamada, especificando la hoja de trabajo etiquetada temperaturas, y la región dentro

de la hoja de trabajo para escribir los datos a. La matriz 4 by-2 será escrita a la región rectangular

que empieza la célula E1 en su esquina izquierda superior:

• s = xlswrite (“tempdata.xls”, d, “temperaturas”, “E1”)

• s =1

35

El estado s de la salida demuestra que la operación del escribir tuvo éxito. Los datos aparecen

como se muestra aquí en el archivo de salida:

• Temperatura 12

• de Tiempo 98

• 13 99

• 14 97

Ejemplo 3 -- Adición de una hoja de trabajo nueva al archivo

Ahora escribir los mismos datos a una hoja de trabajo que todavía no exista en

tempdata.xls. En este caso, MATLAB añade una hoja nueva al libro de trabajo,

llamándola por el nombre que proveíste en la discusión de la entrada de las hojas,

“NewTemp”. MATLAB exhibe un amonestador indicando que ha agregado una hoja de

trabajo nueva al archivo:

• advertencia del xlswrite (“tempdata.xls”, d, “NewTemp”, “E1”): Hoja de

trabajo especificada agregada.

Si no deseas ver estas advertencias, puedes evitarlo usando el comando indicado en el

mensaje arriba:

• cuidado de MATLAB: xlswrite: AddSheet

Ahora intentar el comando otra vez, este vez que crea otra hoja de trabajo nueva,

NewTemp2. Aunque el mensaje no se exhibe este vez, puedes inmóvil recuperar lo y su

identificador de la segunda discusión de la salida, m:

• [mmsg del estado] = xlswrite (“tempdata.xls”, d, “NewTemp2”, “E1”);

• msg= mensaje de los msg: “Agregó la hoja de trabajo especificada.”

identificador: “MATLAB: xlswrite: AddSheet”

36

function xlswrite(varargin);

% xlswrite Easily create an Excel spreadsheet from MATLAB

%

% xlswrite(m,header,colnames,filename) creates a Microsoft Excel spreadsheet using

% the MATLAB ActiveX interface. Microsoft Excel is required.

%

%Inputs:

% m Matrix to write to file

% (Optional):

% header String of header information. Use cell array for multiple lines

% DO NOT USE multiple row character arrays!!

% colnames (Cell array of strings) Column headers. One cell element per column

% filename (string) Name of Excel file. If not specified, contents will

% be opened in Excel.

%

% Modified by A. Sprenger (14.06.2005):

% Write multiple matrizes in one workbook

% xlswrite(m, header, colnames, filename, ...

% m, header, colnames, ...

% m, header, colnames, ...

%

% if header is a string, it is used as a label for the sheet

% if header is a cell array, it is used as a header on the the sheet.

%

% ex:

% m = rand(100,4);

% header = 'my data';

% %header{1} = 'first line'; %This will give

% %header{2} = 'second line'; % 2 header lines

% colnames = {'Ch1','Ch2','Ch3','Ch4'};

%

% xlswrite(m,header,colnames,'myfile.xls');

% will save the spreadsheet as myfile.xls. The user

% will never see Excel

% xlswrite(m,header,colnames);

% will open Excel with these contents in a new spreadsheet.

%

if nargin == 0; errordlg('Error', 'No data available'); return; end

m = varargin{1};

if nargin > 1; header = varargin{2}; else; header = []; end;

if nargin > 2; colnames = varargin{3}; else; colnames = []; end;

if nargin > 3; filename = varargin{4}; end;

% Scott Hirsch

% The MathWorks

% This is provided free, no warranty, ...

37

% Copied from ActiveX example in documentation

[nr,nc] = size(m);

if nc>256

error('Matrix is too large. Excel only supports 256 columns');

end;

% Open Excel, add workbook, change active worksheet,

% get/put array, save.

% First, open an Excel Server.

Excel = actxserver('Excel.Application');

%If the user does not specify a filename, we'll make Excel visible

%If they do, we'll just save the file and quit Excel without ever making

% it visible

if nargin<4

set(Excel, 'Visible', 1); %You might want to hide this if you autosave the file

end;

% Insert a new workbook.

Workbooks = Excel.Workbooks;

Workbook = invoke(Workbooks, 'Add');

% if there are more than 3 sheets to be created, add some sheets

if nargin > 10

for i = 1 : (nargin - 10) / 3

invoke(Excel.ActiveWorkBook.Sheets, 'Add');

end

end

% Make the first sheet active.

Sheets = Excel.ActiveWorkBook.Sheets;

sheet1 = get(Sheets, 'Item', 1);

invoke(sheet1, 'Activate');

% Get a handle to the active sheet.

Activesheet = Excel.Activesheet;

%Write header

if nargin<2 | isempty(header)

nhr=0;

elseif iscell(header)

nhr = length(header); %Number header rows

for ii=1:nhr

ActivesheetRange = get(Activesheet,'Range',['A' num2str(ii)],['A' num2str(ii)]);

set(ActivesheetRange, 'Value', header{ii});

38

end;

else

nhr = 0; %nhr = 1; %Number header rows

%ActivesheetRange = get(Activesheet,'Range','A1','A1');

set(Activesheet, 'Name', header);

%set(ActivesheetRange, 'Value', header);

end;

%Add column names

if nargin>2 & ~isempty(colnames)

nhr = nhr + 1; %One extra column name

ncolnames = length(colnames);

for ii=1:ncolnames

colname = localComputLastCol('A',ii);

% cellname = [char(double('A')+ii-1) num2str(nhr+1)];

cellname = [colname num2str(nhr)];

ActivesheetRange = get(Activesheet,'Range',cellname,cellname);

set(ActivesheetRange, 'Value', colnames{ii});

end;

end;

% Put a MATLAB array into Excel.

FirstRow = nhr+1; %You can change the first data row here. I start right after the headers

LastRow = FirstRow+nr-1;

FirstCol = 'A'; %You can change the first column here

LastCol = localComputLastCol(FirstCol,nc);

ActivesheetRange = get(Activesheet,'Range',[FirstCol num2str(FirstRow)],[LastCol num2str(LastRow)]);

set(ActivesheetRange, 'Value', m);

if nargin > 4

for ii2 = 0 : (nargin - 4) / 3 - 1

m = varargin{ii2 * 3 + 5};

header = varargin{ii2 * 3 + 6};

colnames = varargin{ii2 * 3 + 7};

[nr,nc] = size(m);

sheet1 = get(Sheets, 'Item', ii2 + 2);

invoke(sheet1, 'Activate');

% Get a handle to the active sheet.

Activesheet = Excel.Activesheet;

%Write header

if isempty(header)

nhr=0;

elseif iscell(header)

39

nhr = length(header); %Number header rows

for ii=1:nhr

ActivesheetRange = get(Activesheet,'Range',['A' num2str(ii)],['A' num2str(ii)]);

set(ActivesheetRange, 'Value', header{ii});

end;

else

nhr = 0; %nhr = 1; %Number header rows

%ActivesheetRange = get(Activesheet,'Range','A1','A1');

set(Activesheet, 'Name', header);

%set(ActivesheetRange, 'Value', header);

end;

%Add column names

if ~isempty(colnames)

nhr = nhr + 1; %One extra column name

ncolnames = length(colnames);

for ii=1:ncolnames

colname = localComputLastCol('A',ii);

% cellname = [char(double('A')+ii-1) num2str(nhr+1)];

cellname = [colname num2str(nhr)];

ActivesheetRange = get(Activesheet,'Range',cellname,cellname);

set(ActivesheetRange, 'Value', colnames{ii});

end;

end;

% Put a MATLAB array into Excel.

FirstRow = nhr+1; %You can change the first data row here. I start right after the headers

LastRow = FirstRow+nr-1;

FirstCol = 'A'; %You can change the first column here

LastCol = localComputLastCol(FirstCol,nc);

ActivesheetRange = get(Activesheet,'Range',[FirstCol num2str(FirstRow)],[LastCol num2str(LastRow)]);

set(ActivesheetRange, 'Value', m);

end;

end;

% If user specified a filename, save the file and quit Excel

if nargin > 3

if ~isempty(varargin{4}),

%invoke(Workbook, 'SaveAs', [pwd filesep filename]);

invoke(Workbook, 'SaveAs', filename);

invoke(Excel, 'Quit');

[pathstr,name,ext] = fileparts(filename);

disp(['Excel file ' name '.xls has been created.']);

end;

end;

%Delete the ActiveX object

40

delete(Excel);

function LastCol = localComputLastCol(FirstCol,nc);

% Comput the name of the last column where we will place data

%Input

% FirstCol (string) name of first column

% nc total number of columns to write

%Excel's columns are named:

% A B C ... A AA AB AC AD .... BA BB BC ...

FirstColOffset = double(FirstCol) - double('A'); %Offset from column A

if nc<=26-FirstColOffset %Easy if single letter

%Just convert to ASCII code, add the number of needed columns, and convert back

%to a string

LastCol = char(double(FirstCol)+nc-1);

else

ng = ceil(nc/26); %Number of groups (of 26)

rm = rem(nc,26)+FirstColOffset; %How many extra in this group beyond A

LastColFirstLetter = char(double('A') + ng-2);

LastColSecondLetter = char(double('A') + rm-1);

LastCol = [LastColFirstLetter LastColSecondLetter];

end;

ANEXO 3

41

archivos={'aoa23','aoa24'}; %VECTOR EJEMPLO DEL QUE SE METE

grupos=agrupa(archivos);

n_archivos=length(archivos);

exel=[];

for i=1:n_archivos

%carga cada uno de los archivos

archivo=archivos{i};

k=length(archivo);

iniciales=archivo(1:k-1);

registro=archivo(k);

%carga los valores de RR los vectores de respiracion y movimientos corporales

[RR,resp,movcorp,flag]=cargardatos(registro,iniciales);

FREC=1000; %FRECUENCIA A LA QUE FUE MUESTREADA LA SEÑAL EN LA ADQUISICION

[INSP_MED,STD_INS,FREC_INSP_MED,STD_FREC_INSP,EXP_MED,STD_EXP,FREC_EXP_MED,STD_FREC_EXP,min_apnea,

STD_EPI,EPISODIO]=procesa(resp,FREC,3)

exel(i,1)=i; %ARMA LA MATRIZ QUE SE MANDA A EXEL

exel(i,2)=INSP_MED;

exel(i,3)=STD_INS;

exel(i,4)=FREC_INSP_MED;

exel(i,5)=STD_FREC_INSP;

exel(i,6)=EXP_MED;

exel(i,7)=STD_EXP;

exel(i,8)=FREC_EXP_MED;

exel(i,9)=STD_FREC_EXP;

exel(i,10)=min_apnea;

exel(i,11)=STD_EPI;

exel(i,12)=length(EPISODIO);

end

m =exel;

header = 'RUBI ZUÑIGA'; % This is some introductory information at the top of my spreadsheet.

colnames =

{'NOMBRE','INSP_MED','STD_INS','FREC_INSP_MED','STD_FREC_INSP','EXP_MED','STD_EXP','FREC_EXP_MED','STD_FRE

C_EXP','min_apnea','STD_EPI','NUM_EPI'};

xlswrite(m,header,colnames,'GRUPO1.xls');