Procesamiento de la señal electroencefalográfica bajo anestesia general
49 páginas
- Autores:
-
Hernandez Solarte, David Antonio
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2015
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/1991
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/1991
- Palabra clave:
- Anestesia
EEG
Aprendizaje automático
K-means
PCA
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Anesthesia
Machine learning
- Rights
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- Derechos Reservados - Universidad EIA, 2018
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Para realizar dicho control del estado anestesico del paciente, se utiliza la concentracion alveolar minima (CAM) para “cuantificar” que tan profundo se encuentra cuando se utiliza una anestesia inducida por farmacos gaseosos, y se utilizan varios dispositivos que hacen estudios electroencefalograficos, como el BIS cuando se realiza una anestesia total intravenosa (TIVA), todo esto debe realizarse para poder aplicar con debida mesura la cantidad de farmaco para que el paciente no reaccione de manera adversa al procedimiento. A nivel de anestesiología, los especialistas tienen mucha confianza en la CAM, pero en un medio más moderno, la tendencia es realizar anestesia mediante TIVA ya que ofrece ciertas ventajas y características con respecto a la anestesia inhalada, pero tiene una desventaja que es la implementación del monitoreo de la anestesia, lo cual resulta sumamente costoso cuando se implementa con el BIS cuyos consumibles, los electrodos, implican alto costo y no son reutilizables, por otro lado, la respuesta de este dispositivo suele tener problemas cuando se utiliza un electrobisturí y hay estudios que indican que no es confiable del todo. El presente trabajo busca desarrollar un estudio de electroencefalografía (EEG) que permita de forma más fiable poder monitorear el estado de profundidad anestésica del paciente implementando herramientas informáticas como el reconocimiento de patrones para eliminar información redundante y reducir la dimensionalidad de los datos y la aplicación de aprendizaje automático para poder extraer características de la señal EEG para determinar estados anestésicos que pueda presentar el paciente. Se realizó un sistema de clasificación de estados anestésicos partiendo de la reducción de la dimensionalidad de los 16 a 14 canales, dando como resultado que cada señal capturada por cada canal es diferente, lo cual realizara un estudio más completo que con menos electrodos. Se creó una matriz de características para ingresarla al algoritmo de K-means para entrenar el sistema. Al validar la información con la base de datos suministrada se obtuvo que el algoritmo funciona aceptablemente para la clasificación de estados anestésicos obteniendo resultados por encima del 83%.PregradoIngeniero(a) Biomédico(a)application/pdfspaUniversidad EIABiomédica, Mecatrónica y MecánicaEnvigado (Antioquia, Colombia). Universidad EIA, 2015Medellín (Antioquia, Colombia) Universidad CES, 2015Ingeniería BiomédicaDerechos Reservados - Universidad EIA, 2018https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/El autor de la obra, actuando en nombre propio, hace entrega del ejemplar respectivo y de sus anexos en formato digital o electrónico y autoriza a la ESCUELA DE INGENIERIA DE ANTIOQUIA, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995, y demás normas generales sobre la materia, utilice y use por cualquier medio conocido o por conocer, los derechos patrimoniales de reproducción, comunicación pública, transformación y distribución de la obra objeto del presente documento. PARÁGRAFO: La presente autorización se hace extensiva no sólo a las dependencias y derechos de uso sobre la obra en formato o soporte material, sino también para formato virtual, electrónico, digital, y en red, internet, extranet, intranet, etc., y en general en cualquier formato conocido o por conocer. EL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presente autorización es original y la realiza sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARÁGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, EL AUTOR, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la ESCUELA DE INGENIERÍA DE ANTIOQUIA actúa como un tercero de buena fe.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercialhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Procesamiento de la señal electroencefalográfica bajo anestesia generalTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85AnestesiaEEGAprendizaje automáticoK-meansPCAICAAnesthesiaMachine learningBIOM00247PublicationTEXTHernandezDavid_2015_ProcesamientoSeñalElectroencefalografica.pdf.txtHernandezDavid_2015_ProcesamientoSeñalElectroencefalografica.pdf.txtExtracted texttext/plain80208https://repository.eia.edu.co/bitstreams/1f491118-4ee0-419c-a34f-e1b1459dae1d/download6df54cdb5b3eb403e1f273cf32cb49f7MD53THUMBNAILHernandezDavid_2015_ProcesamientoSeñalElectroencefalografica.pdf.jpgHernandezDavid_2015_ProcesamientoSeñalElectroencefalografica.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg8519https://repository.eia.edu.co/bitstreams/064f4ffc-83d4-4353-a57e-4d8bfb2d8b87/download6a4b202221693e138941ba8b4116972dMD54ORIGINALHernandezDavid_2015_ProcesamientoSeñalElectroencefalografica.pdfHernandezDavid_2015_ProcesamientoSeñalElectroencefalografica.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf1655357https://repository.eia.edu.co/bitstreams/7425a319-8da4-466c-ae65-0208e383b62d/download96f1f697550d759bd6f89771e522a65bMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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