Estimación del retardo de tiempo en trenes de espigas en señales electroencefalográficas (EEG)

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Datos generales

Título del Proyecto
Estimación del retardo de tiempo en trenes de espigas en señales electroencefalográficas (EEG)
Código
ALT- 00004743
Coordinador del Proyecto
Organizaciones participantes
 
Fecha de Inicio
01-05-2022
Fecha de finalización
30-04-2024
 
Responsables
Colaboradores

Descripción

El análisis de las señales de EEG depende casi por completo de la inspección visual realizada por el médico, a través de las diferentes morfologías de las ondas electroencefalográficas, se puede identificar y clasificar entre patrones normales y anormales. Este proceso permite un correcto diagnóstico de la epilepsia y un tratamiento a seguir. Si se repite este proceso en los diferentes canales, el médico se puede dar una idea de cómo es la propagación de la crisis y qué regiones del cerebro esta afectando. En este sentido es importante tener un mapa topológico de la propagación de la crisis y así poder determinar el punto de inicio y las regiones del cerebro más afectadas. El objetivo de este estudio es proponer un método novedoso, rápido y simple para estimar la propagación de las crisis epilépticas a partir del retardo de tiempo de las señales EEG, una vez detectado el inicio de la propagación. Para dicho fin es necesario desarrollar un modelamiento estadístico para cuantificar las señales EEG y así poder caracterizar, detectar y estimar automáticamente la propagación de las crisis epilépticas, generando un mapa topológico de actividad de los trenes de espigas en las diferentes regiones cerebrales involucradas. Esto permitiría ayudar a la comunidad médica con la inspección visual, la cuál es propensas a errores y en muchos casos ardua y difícil. Además no depende de otras técnicas más complejas, como la imagen por resonancia magnética (MRI).
 
Palabras Clave
Retardo de tiempo
Mapa topológico cerebral
Modelamiento estadístico
Detección estimación en señales EEG

Publications
(Todos)

Resultados 1-1 de 1.

Vista previaFecha de publicaciónTítuloAutor(es)
1robust-analysis-spectral-based.pdf.jpg2022Robust analysis and spectral-based deep learning to detect driving fatigue from EEG signalsQuintero Rincón, Antonio ; Chaari, Lotfi ; Batatia, Hadj