Estudio comparativo de técnicas para la detección automática de patrones interictales en señal de EEG de pacientes epilépticos

Abstract

La epilepsia es una afección neurológica grave que condiciona la calidad de vida de las personas que sufren de ella. Una de las labores de los neurólogos y neurofisiólogos consiste en revisar los Video-EEG de los pacientes epilépticos para analizar la semiología de las crisis epilépticas así como el patrón EEG crítico y los periodos intercríticos que se caracterizan por la aparición de descargas epileptiformes paroxísticas con frecuencia variable. Los registros pueden durar desde minutos hasta días, y la tarea de análisis del EEG por parte del especialista resulta lenta y agotadora. Frente esta problemática es deseable conseguir un programa de detección de eventos relevantes en el EEG que permita acortar el tiempo de análisis de los registros. El presente artículo se centra en definir un primer paso hacia el desarrollo de una aplicación que permita la detección de descargas epileptiformes interictales (DEI) de tipo punta en señales EEG de pacientes epilépticos. El objetivo es realizar un estudio comparativo entre dos métodos de detección: Filtros adaptados y la Transformada Wavelet Continua (CWT) evaluando los resultados con el parámetro de área bajo la curva (AUC) y la curva ROC. Los resultados muestran que el uso de la CWT es más eficiente a la hora de detectar puntas dentro de señales EEG que el Filtro adaptado. A pesar de los buenos resultados obtenidos, es necesario verificar ambos métodos con nuevos registros de datos y mejorar los procesos de automatización para conseguir un programa de detección fiable.