Análisis de artefactos oculares en electroencefalogramas mediante wavelets

López Callejo, Pablo (2019). Análisis de artefactos oculares en electroencefalogramas mediante wavelets. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. Industriales (UPM).

Description

Title: Análisis de artefactos oculares en electroencefalogramas mediante wavelets
Author/s:
  • López Callejo, Pablo
Contributor/s:
  • Domínguez Jiménez, María Elena
  • González Guillén, Carlos
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales
Date: 2019
Subjects:
Faculty: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Department: Matemática Aplicada a la Ingeniería Industrial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Las conexiones sinápticas que se producen entre las neuronas conllevan una generación o transmisión de impulsos eléctricos que, cuando se dan en la parte más externa del cerebro, pueden ser medidos desde el exterior del cráneo a través de electrodos. Este proceso se conoce como electroencefalograma (EEG) y es de gran utilidad para el estudio de trastornos tales como la epilepsia. Uno de los principales problemas que surgen a la hora de llevar a cabo un EEG son los llamados artefactos, señales que provienen de fuentes ajenas a la actividad cerebral y que se solapan con la señal resultante de la actividad cerebral, enmascarándola. Su eliminación es de gran relevancia a la hora de estudiar registros de situaciones como una crisis epiléptica. En este trabajo en concreto, se estudia la eliminación de artefactos provocados por movimientos oculares. Al trabajar con señales no estacionarias en el tiempo, como son los registros de EEG, una técnica que puede resultar adecuada es el análisis mediante wavelets. Estas son funciones que cumplen unas determinadas características (como una buena localización temporal) y que permiten analizar una señal de energía finita a través de dilataciones y traslaciones de la propia wavelet (transformada wavelet). Además, una wavelet lleva asociados una función de escala y un par de filtros (uno paso bajo y otro paso alto) que permiten realizar un análisis a distintas escalas de la señal a estudiar: se aplican estos filtros reiteradamente para tener varios niveles de aproximación (tendencia global de la señal) y de detalle (tendencia local) de la función. En este trabajo se ha utilizado esta última propiedad, descomponiendo las señales según el algoritmo de Mallat, que consiste en aplicar esta separación de la señal en dos (aproximación y detalle) reiteradamente sobre la señal de aproximación anterior, de tal forma que se obtiene una señal de aproximación a una cierta resolución y varios niveles de detalle. Las dos wavelets utilizadas para los resultados del trabajo son la Daubechies de orden 4 y una biortogonal de órdenes 2-2, aunque se probaron otras familias de wavelets durante la realización del mismo que han servido, entre otras cosas, para proponer futuros trabajos. Las pruebas se han realizado sobre tres archivos de datos de EEG de pacientes anónimos, aportados por el Servicio de Neurofisiología del Hospital La Princesa de Madrid. Además, para la eliminación se han utilizado dos métodos: mediante la manipulación de la señal de aproximación resultante (método 1) o, por el contrario, de las señales de detalle (método 2). Finalmente, se concluye que la wavelet de Daubechies de orden 4 presenta un comportamiento más regular para este tipo de artefacto, y se discuten las ventajas e inconvenientes de los dos métodos de eliminación seguidos, pudiendo destacar una mayor efectividad del método 1 en la eliminación y una mayor precisión del método 2 a la hora de conservar información ajena al artefacto.

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Item ID: 56803
DC Identifier: http://oa.upm.es/56803/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:56803
Deposited by: Biblioteca ETSI Industriales
Deposited on: 10 Oct 2019 06:52
Last Modified: 10 Oct 2019 06:52
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