Procesamiento de señales cerebrales provenientes de estímulos visuales y auditivos utilizando análisis wavelet y redes neuronales artificiales

Resumen

Este artículo presenta el diseño y desarrollo de un prototipo portátil para la adquisición, procesamiento y clasificación de señales EEG con el objetivo de caracterizar estímulos visuales y auditivos, se trabajó con dos pacientes diferentes para la validación de los resultados, se realizó el registro de las señales durante 4 segundos a una frecuencia de 500Hz. Los pacientes fueron expuestos a estímulos visuales y auditivos en diferentes casos, cuya frecuencia de aparición permanecía constante. Para el registro de las señales se diseñó un sistema de adquisición de 4 canales configurables entre sí para trabajar con derivación unipolar o bipolar según requiera el experimento. La selección de la mejor base en el análisis multi-resolución de wavelet  se tuvieron en cuenta dos parámetros importantes, la medida de la entropía y los porcentajes de clasificación de dichos niveles, debido a que los potenciales evocados son generalmente constantes en su morfología, se hizo promediación coherente dando como resultado la ubicación espacio-tiempo donde aparece dicho potencial evocado, una vez se obtuvo las características de la señal tratada se procedió a clasificarlas mediante dos métodos diferentes de  inteligencia artificial, redes neuronales y máquinas de soporte vectorial, en esta etapa se tomó en cuenta la medida de la desviación estándar de los datos, para garantizar que la máquina de aprendizaje se entrene de manera correcta. Los resultados obtenidos demuestran de manera fidedigna el comportamiento general de los potenciales evocados como resultado a los estímulos presentados, además de que se pudo comprobar la variación de las ondas alfa del paciente según su estado de relajación o alerta en cada caso, es recomendable realizar un sistema de filtrado mucho más robusto para aumentar la relación señal a ruido de la señal EEG, facilitar su análisis y mejorar los resultados.

Palabras clave: señal EEG, entropía, potencial evocado, análisis multi-resolución, inteligencia artificial

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Citas

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Publicado
2020-03-24