Detección de dolor apartir de señales de EEG
La evaluación de dolor es de gran importancia en el campo de la medicina ya que permite detectar condiciones médicas o definir la manera en la que se debe tratar. Su evaluación se basa en primera instancia en información que el mismo paciente entrega. Sin embargo, en algunos casos en los que el paci...
- Autores:
-
Peñuela Calderón, Lina María
Caicedo Gutierrez, Nicolas Esteban
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/5186
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/5186
https://doi.org/10.24050/reia.v19i38.1577
- Palabra clave:
- Redes Neuronales
Electroencefalografía
Densidad del Espectro de Frecuencia
Valor Medio Cuadrático
Frecuencia Pico
Escala Análoga Visual
Escala de Valoración Numérica
Electro-diagnóstico
Neural Networks
Electroencephalography
Power Spectral Density
Root-Mean-Square
Peak Frequency
Visual Analog Scale
Numerical Rating Scale
Electrodiagnosis
- Rights
- openAccess
- License
- Revista EIA - 2022
| Summary: | La evaluación de dolor es de gran importancia en el campo de la medicina ya que permite detectar condiciones médicas o definir la manera en la que se debe tratar. Su evaluación se basa en primera instancia en información que el mismo paciente entrega. Sin embargo, en algunos casos en los que el paciente no tiene la capacidad de expresarlo, resulta de gran utilidad métodos que permitan evaluarlo. En este artículo se propone la evaluación de presencia o ausencia de dolor a partir de características asociadas a señales electro-encefalográficas en un experimento en el que se induce dolor agudo a 14 participantes con una prueba de electro-diagnóstico, en hombres y mujeres con edades entre 18 y 33 años.  Se utilizan redes neuronales para la clasificación, obteniendo una exactitud del 74,19 %. |
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