生理学的信号ダイナミクスの複雑さのエントロピー

最近、大規模なデータストレージテクノロジー、モバイルネットワークテクノロジー、およびポータブル医療機器の急速な開発により、生物学的ダイナミクスの分析を測定、記録、保存、追跡することができます。携帯性のない非侵襲的医療機器は、生物学的ダイナミクスの個々の特性をキャプチャするために重要です。ウェアラブルな非侵襲的医療機器と関連するデジタル医療データの分析/管理は、疾患の管理と治療に革命をもたらし、その後新しい医療システムの確立をもたらします。ウェアラブルな非侵襲的医療機器によって得られたデータから抽出できる重要な特徴の1つは、生理学的信号の複雑さであり、これらの連続監視医療機器によって測定される生理学的信号に含まれる生物学的ダイナミクスのエントロピーによって表すことができます。したがって、この章では、生物学的ダイナミクスの複雑さを測定するために一般的に使用されるエントロピーの主要な概念を紹介します。概念には、シャノンエントロピー、コルモゴロフエントロピー、Renyiエントロピー、近似エントロピー、サンプルエントロピー、およびマルチスケールエントロピーが含まれます。また、グルコースダイナミクスの複雑さにエントロピーを使用する例を示します。

Recently, the rapid development of large data storage technologies, mobile network technology, and portable medical devices makes it possible to measure, record, store, and track analysis of biological dynamics. Portable noninvasive medical devices are crucial to capture individual characteristics of biological dynamics. The wearable noninvasive medical devices and the analysis/management of related digital medical data will revolutionize the management and treatment of diseases, subsequently resulting in the establishment of a new healthcare system. One of the key features that can be extracted from the data obtained by wearable noninvasive medical device is the complexity of physiological signals, which can be represented by entropy of biological dynamics contained in the physiological signals measured by these continuous monitoring medical devices. Thus, in this chapter I present the major concepts of entropy that are commonly used to measure the complexity of biological dynamics. The concepts include Shannon entropy, Kolmogorov entropy, Renyi entropy, approximate entropy, sample entropy, and multiscale entropy. I also demonstrate an example of using entropy for the complexity of glucose dynamics.