Diseño de implementación de una herramienta de software para el estudio de la epilepsia

Abstract

La epilepsia es una enfermedad que afecta a millones de personas en el mundo. En Guatemala, el Centro de Epilepsia y Neurocirugía Funcional, HUMANA, es la única institución que cuenta con especialistas para el tratamiento y estudio de la enfermedad. Mucho del análisis de los datos que se generan en HUMANA se procesan de forma manual, por lo que algoritmos y métodos de reconocimiento de patrones pueden ser de mucha ayuda para automatizar los procesos y facilitar el análisis. El objetivo de este trabajo fue diseñar e implementar una herramienta de software con una base de datos integrada para el procesamiento, análisis y almacenamiento de señales biomédicas de pacientes con epilepsia. Se exploraron redes neuronales artificiales y máquinas de vectores de soporte como algoritmos de clasificación, así como características en el dominio del tiempo y del tiempo-frecuencia de señales electro-encefalográficas, para poder detectar episodios epilépticos. Se validaron los algoritmos usando señales tomadas de repositorios de datos públicos, y logramos porcentajes de clasificación correcta superiores al 96%. La base de datos desarrollada es capaz de almacenar señales e información relevante de pacientes. Se validó, también, su funcionalidad utilizando señales proporcionadas por HUMANA La herramienta cuenta con una interfaz gráfica que facilita el uso de las funciones de procesamiento y análisis, la interacción con la base de datos, y la visualización de resultados. Este trabajo aporta una herramienta de mucha utilidad para, los especialistas de HUMANA, para la investigación que se lleva a cabo actualmente en la Universidad Del Valle de Guatemala, y para cualquier persona interesada en el estudio de la epilepsia.