toda la revista - Universidad Manuela Beltran
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INTRODuCCION Las señales electroencefalográficas corresponden al resultado de la actividad eléctrica del cerebro, con presencia o ausencia de estímulos. La forma y características de estas señales no siguen un patrón predefinido, como si es el caso de las señales electrocardiográficas, donde cada segmento de la señal ECG corresponde a una actividad específica del corazón. Debido a la ausencia de un patrón y la no periodicidad de las señales EEG, el análisis y la interpretación debe realizarse a partir de un estudio temporal y frecuencial (Zhang, 000). Una de las técnicas matemáticas utilizadas en losúltimosañosparaelanálisismultiresolución de señales no estacionarias (aquellas señales que no son periódicas y no se pueden caracterizar por sus promedios y desviación estándar) es la transformada wavelet discreta la cual ha sido utilizada no solamente en el caso de señales EEG (Shen, 00 ), sino en señales biomédicas e imágenes, tanto para el pre-procesamiento, como para el procesamiento y análisis. El software que se presenta en este artículo hace parte del proyecto de investigación Sistema de Medición de respuesta cerebral vestibular a partir de señales electroencefalográficas, que se está desarrollando en la Universidad Manuela Beltrán dentro del grupo de investigación SAPAB. El algoritmo se desarrolla en Matlab, versión 6.5 y utiliza el toolbox wavelets. Las pruebas de validación se realizan utilizando la base de datos MIT-BIH Polysomnographic Database. MARCO TEORICO A. Señales Electroencefalográficas: Tabla 1. Caracterización de los ritmos en una señal EEG El ritmo delta es la onda de mayor amplitud y más lenta. Es normal en niños hasta 1 año de edad y en los estados de sueño 3 y 4. Son anormales en adultos despiertos. (Figura 1).
Fig 1. Señal delta: Representación en tiempo y frecuencia. El ritmo theta se clasifica como baja actividad. Es anormal en adultos despiertos, pero es perfectamente normal en niños hasta los 13 años y también durante el sueño en adultos y está asociado a pensamientos de tipo creativo, a la imaginación, fantasía. (Figura ) Fig 2. Señal theta: Representación en tiempo y frecuencia. El ritmo alfa se aprecia generalmente en todos los grupos de edad, pero son más frecuentes en adultos. Ocurren rítmicamente en ambos lados de la cabeza y tiene una amplitud levemente mayor en el lado no dominante. Se asocia a estados de relajación, inactividad mental y casi siempre aparece cuando se cierran los ojos. (Figura 3). 56 Fig 3. Señal alfa: Representación en tiempo y frecuencia. El ritmo Beta normalmente se observan en todos los grupos de edad. Se aprecia en ambos lados del cerebro, en una distribución simétrica y es el ritmo dominante en pacientes que están en alerta, ansiosos o que tienen los ojos abiertos. (Figura 4). Fig 4. Señal beta: Representación en tiempo y frecuencia. B. Transformada Wavelet discreta y la multiresolución: A partir de una señal electroencefalográfica se pueden obtener los ritmos de la señal y la energía contenida en cada uno de estos ritmos (Shen, 2001). La transformada wavelet permite obtener la representación
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INTRODuCCION<br />
Las señales electroencefalográficas<br />
corresponden al resultado de <strong>la</strong> actividad<br />
eléctrica del cerebro, con presencia o ausencia<br />
de estímulos.<br />
La forma y características de estas señales<br />
no siguen un patrón predefinido, como si es<br />
el caso de <strong>la</strong>s señales electrocardiográficas,<br />
donde cada segmento de <strong>la</strong> señal ECG<br />
corresponde a una actividad específica del<br />
corazón.<br />
Debido a <strong>la</strong> ausencia de un patrón y <strong>la</strong> no<br />
periodicidad de <strong>la</strong>s señales EEG, el análisis<br />
y <strong>la</strong> interpretación debe realizarse a partir de<br />
un estudio temporal y frecuencial (Zhang,<br />
000).<br />
Una de <strong>la</strong>s técnicas matemáticas utilizadas en<br />
losúltimosañosparae<strong>la</strong>nálisismultiresolución<br />
de señales no estacionarias (aquel<strong>la</strong>s señales<br />
que no son periódicas y no se pueden<br />
caracterizar por sus promedios y desviación<br />
estándar) es <strong>la</strong> transformada wavelet discreta<br />
<strong>la</strong> cual ha sido utilizada no so<strong>la</strong>mente en<br />
el caso de señales EEG (Shen, 00 ), sino<br />
en señales biomédicas e imágenes, tanto<br />
para el pre-procesamiento, como para el<br />
procesamiento y análisis.<br />
El software que se presenta en este artículo hace<br />
parte del proyecto de investigación Sistema de<br />
Medición de respuesta cerebral vestibu<strong>la</strong>r<br />
a partir de señales electroencefalográficas,<br />
que se está desarrol<strong>la</strong>ndo en <strong>la</strong> <strong>Universidad</strong><br />
Manue<strong>la</strong> Beltrán dentro del grupo de<br />
investigación SAPAB.<br />
El algoritmo se desarrol<strong>la</strong> en Mat<strong>la</strong>b, versión<br />
6.5 y utiliza el toolbox wavelets. Las<br />
pruebas de validación se realizan utilizando<br />
<strong>la</strong> base de datos MIT-BIH Polysomnographic<br />
Database.<br />
MARCO TEORICO<br />
A. Señales Electroencefalográficas:<br />
Tab<strong>la</strong> 1.<br />
Caracterización de los ritmos en una señal EEG<br />
El ritmo delta es <strong>la</strong> onda de mayor amplitud<br />
y más lenta. Es normal en niños hasta 1 año<br />
de edad y en los estados de sueño 3 y 4. Son<br />
anormales en adultos despiertos. (Figura 1).
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