Non-Linear Signal Processing Techniques Applied to Attractor Analysis on EEG for Epilepsy Seizure Event Characterization

Non-linear Signal Processing Techniques on EEG on Epilepsy seizure characterization

Otros/as autores/as

Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial

Vallverdú Ferrer, Montserrat

Fecha de publicación

2012-09

Resumen

El presente proyecto se enmarca dentro de la líneas de trabajo establecidas en el proyecto de investigación MICINN (TEC2010-20886-C02-01) por el grupo SISBIO de la Universidad Politécnica de Cataluña, concretándose en la caracterización de las señales encefalográficas basándose en las técnicas de procesamiento no lineal como la Dimensión de Correlación, la Tasa de Crecimiento Finito y la entropía de Shannon y de Renyi, para la posible construcción de detectores para la epilepsia. El contenido del presente trabajo contiene una investigación previa sobre la epilepsia (Apartado 3.1), en el que se realizará una descripción sobre todos los aspectos que hacen ocurrir esta enfermedad y se definirán algunos de los tratamientos que se pueden utilizar para tratarla. En el apartado 3 se investiga acerca de las diferentes etapas para el análisis de señales EEG, en las que se incluye la adquisición de señales EEG, la tipología de forma que contienen las señales EEG y algunas de las técnicas que se utilizan para el análisis de señales epilépticas y que no incluyen las del presente trabajo. En el apartado 4 se describe la base de datos utilizada, en la que se incluye, una selección de pacientes, de canales y de segmentos de análisis, además de la decodificación de las señales y de un preprocesado de la señal. En el apartado 5, se incluyen la metodología para el cálculo de la Dimensión de Correlación, la Tasa de Crecimiento Finito y la entropía de Shannon y Renyi. Además, se incluyen todas aquellas herramientas estadísticas que servirán para verificar las posibles mejores combinaciones de valores, tales como el p-valor o bien la función Discriminante. Los resultados se presentan en el apartado 6, en el que se presentan los mejores resultados para las tres metodologías de cálculo utilizadas. A continuación se realizará una evaluación de los recursos consumidos de los programas que implementan los algoritmos (apartado7) para el posible uso de los programas en tiempo real. Esta evaluación servirá para evaluar la posibilidad de exportar los programas diseñados mediante lenguaje C a otras arquitecturas más específicas, que tienen menos poder computacional y menos recursos de memoria, pero tienen un consumo menor. Además se incluirá la planificación temporal , el presupuesto del proyecto y la evaluación medioambiental (apartados 8, 9 y 10 ), en los que se incluyen todos los recursos utilizados en el proyecto y el posible impacto medioambiental que se pueda derivar de investigaciones futuras. Finalmente en el apartado de de conclusiones, se incluirán todas los resultados obtenidos durante el desarrollo de este proyecto, además de algunas extensiones futuras a desarrollar para la ampliación del trabajo y la posible mejora de resultados.

Tipo de documento

Master thesis (pre-Bologna period)

Lengua

Castellano

Publicado por

Universitat Politècnica de Catalunya

Citación recomendada

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Derechos

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/

Open Access

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