Se propone una metodología para clasificar señales fisiológicas que representan la autorregulación cerebral (AC), utilizando cuantificadores como complejidad estadística y entropía. Los cuales se obtienen a partir de datos de velocidad de flujo sanguíneo cerebral (VFSC) y presión arterial media (PAM) disponibles en dos bases de datos. Los resultados para el análisis de señales en el plano C-H, donde se grafican los valores de complejidad y entropía de las señales de VFSC, muestran valores de AUC=90,18 %, mientras que en el caso de ∆ C-H, que es obtenido graficando los cambios en la entropía (∆H = H[PVFSC]−H[PPAM]) versus los cambios en complejidad (∆C = C[PVFSC]−C[PPAM]) con lo que se obtienen valores de AUC=94,26 % demostrando la capacidad que tiene el método en términos de clasificación.
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