Desarrollo de un Flujo de Procesamiento para el Análisis de Oscilaciones de Alta Frecuencia en Señales de EEG para el Apoyo en Cirugía de Epilepsia Refractaria

RESUMEN: La epilepsia es una enfermedad del sistema nervioso central que se manifiesta como episodios convulsivos no provocados que se deben a un actividad eléctrica anormal en una o varias partes del cerebro. Este trastorno padecido por aproximadamente 50 millones de personas en el mundo afecta física y sicológicamente a los pacientes, disminuyendo así su calidad de vida. Si bien, hoy en día hay varios tratamientos farmacológicos para esta condición, 1 de cada 3 adultos padecen lo que se conoce como epilepsia refractaria, es decir, que no hay respuesta positiva ante los fármacos suministrados. Es por esto por lo que se sugiere la cirugía de epilepsia, en la que la parte del cerebro que provoca las convulsiones, conocida como zona epileptogénica, es removida. La localización de esta zona se puede realizar a partir de un mapeo intracraneano que consiste en el registro electroencefalográfico de actividad epileptiforme por medio de electrodos implantados en el cerebro. En los últimos años se han estudiado las Oscilaciones de Alta Frecuencia (HFO) como un posible biomarcador para la epilepsia, estas oscilaciones son patrones espontáneos de EEG que se encuentran en los rangos de frecuencias entre 80 y 500 Hz. El objetivo de este proyecto es el desarrollo de un flujo de procesamiento para la detección de oscilaciones de alta frecuencia en señales EEG de pacientes con epilepsia, para esto, se conformó una base de datos de señales EEG de pacientes con epilepsia, se proponen rutinas de procesamiento de estas señales para la eliminación de ruido y corrección de artefactos por medio de la eliminación de tendencias y un filtrado por umbralización haciendo uso de la transformada discreta de Wavelet, además, se aplicó un algoritmo para el análisis en tiempo frecuencia de estas señales haciendo uso de la transformada continua de Wavelet. La base de datos fue conformada con datos de pacientes con epilepsia provenientes de del repositorio en línea OpenNeuro y del Instituto Neurológico de Colombia. Con el flujo de procesamiento propuesto se lograron eliminar artefactos y permitió obtener señales aptas para el estudio de componentes de alta frecuencia presentes en estas. Por último, el análisis en tiempo frecuencia permitió la identificacion visual de HFO en los espectros de potencia graficados luego de aplicar la transformada continua de Wavelet a estas señales.

• Autores: Moreno Rada, Juliana
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/24312
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10495/24312
• Palabra clave: Cirugía; Surgery; Calidad de vida; Quality of life; Algoritmo; Algorithms; Electroencefalografía; Enfermedades del sistema nervioso central; Epilepsia; Frecuencia; HFO; Wavelets; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept5125; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3622; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2024
• Rights: openAccess
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