Detección de crisis ictales en registros EEG de pacientes epilépticos usando análisis temporal y frecuencial

ANA CECILIA VINZIO MAGGIO; AGUSTINA GARCÉS; LORENA OROSCO; ERIC LACIAR LEBER

Mar del Plata

Congreso; XVIII Congreso Argentino de Bioingeniería, XVII Jornadas de Ingeniería Clínica; 2011

Universidad Nacional de Mar del Plata

Resumen. En este trabajo se propone detectar crisis ictales en registros EEG (electroencefalograma) de larga duración adquiridos en pacientes con epilepsia de lóbulo temporal. Se desarrolló un algoritmo de bajo costo computacional basado en la extracción de 17 parámetros temporales y frecuenciales de la señal EEG. Dichos parámetros son alimentados a una red neuronal que clasifica los segmentos temporales con y sin crisis. El algoritmo fue probado en registros EEG intracraneales de 9 pacientes con epilepsia de lóbulo temporal. Para facilitar el análisis, los registros se segmentaron en ventanas de 30 segundos. Los resultados obtenidos indican que el algoritmo propuesto obtiene valores de sensibilidad y especificidad del 69,5% y 77,7%, respectivamente.  Se concluye que el algoritmo propuesto es adecuado para el análisis de registros EEG de larga duración, reduciendo el volumen de información a ser evaluada por el especialista.