Desarrollo e implementación de algoritmos para construcción y análisis de redes cerebrales funcionales a partir de electroencefalogramas

Refoyo López, Mario (2019). Desarrollo e implementación de algoritmos para construcción y análisis de redes cerebrales funcionales a partir de electroencefalogramas. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM), Madrid.

Description

Title: Desarrollo e implementación de algoritmos para construcción y análisis de redes cerebrales funcionales a partir de electroencefalogramas
Author/s:
  • Refoyo López, Mario
Contributor/s:
  • Luengo García, David
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería de Sistemas de Telecomunicación
Date: 17 July 2019
Subjects:
Freetext Keywords: Neurofisiología; Señales bioeléctricas
Faculty: E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM)
Department: Teoría de la Señal y Comunicaciones
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

A lo largo de la historia, las innovaciones tecnológicas han tenido impacto directo en nuestra forma de ver el mundo y de entender la sociedad. Gran cantidad de campos se han visto enormemente beneficiados por el desarrollo y la implantación de las nuevas tecnologías, siendo la medicina uno de ellos. Concretamente, en el ámbito de la neurofisiología, los avances informáticos han permitido el desarrollo de software y de nuevas herramientas matemáticas que ayudan al médico con las tareas de diagnóstico. La investigación e implantación de estas nuevas técnicas es el principal objetivo del proyecto C.R.AN.E (“Cerebral Research and ANalytical EEG”), nacido en el servicio de neurofisiología clínica del Hospital de la Princesa de Madrid. Una de sus líneas de investigación es la creación de redes a partir de señales electroencefalográficas, así como la aplicación de teoría de grafos para cuantificar numéricamente la conectividad de las mismas. En este Proyecto de Fin de Grado se pretende sentar las bases que permitan un desarrollo más profundo de este tipo de técnicas a largo plazo. Por ello, se comienza demostrando que parámetros como la frecuencia de muestreo de la señal y el enventanado de las señales causan influencias mínimas en los resultados obtenidos. Por otro lado, se verifica que la creación de redes sin aplicar umbrales da lugar a resultados más estables y coherentes. Por último, se han aplicado los métodos desarrollados para buscar diferencias en la actividad cerebral de pacientes sanos y con encefalopatía, llegando a la conclusión de que las redes obtenidas en la banda theta de los pacientes con encefalopatía poseen mejor conectividad, en contraposición de lo que sucede en la banda alpha. En el presente documento se muestran todos los conceptos teóricos que han sido necesarios para el desarrollo del proyecto, así como la presentación detallada de los resultados obtenidos en las simulaciones. Abstract: Throughout history, technological innovations have had a direct impact on the way we see the world and understand society. A high number of fields have been greatly benefited by the development and implementation of new technologies, such as the case of medicine. In particular, in the field of neurophysiology, computer advances have allowed for developing both software and mathematical tools which help doctors in the diagnosis tasks. The research and implementation of these new techniques is the main objective of the project C.R.AN.E (Cerebral Research and ANalytical EEG), born in the clinical neurophysiology service of La Princesa Hospital in Madrid. One of its lines of research is the creation of networks by means of electroencephalographic signals, as well as the application of graph theory in order to quantify in a numerical way their connectivity. This Final Project attempts to lay the foundations that enable a deeper development of this type of long-term techniques. Therefore, on the one hand, it begins by demonstrating that parameters such as the sampling frequency of the signal and the windowing of the signals cause minimal influences on the obtained results. On the other hand, it is verified that the creation of networks without applying thresholds lead to more stable and coherent results. Lastly, the developed methods have been applied to look for differences in the brain activity of healthy patients and those who suffer encephalopathy, concluding that the networks obtained in the theta band of patients with encephalopathy have better connectivity, in contrast to what happens in the alpha band. This document shows all the theoretical concepts that have been necessary for the development of the project, as well as the detailed presentation of the results obtained in the simulations.

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Item ID: 56780
DC Identifier: http://oa.upm.es/56780/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:56780
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 09 Oct 2019 11:46
Last Modified: 09 Oct 2019 11:46
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