Una Herramienta de Software para el Estudio de la Epilepsia

La Epilepsia, en ocasiones conocida como trastorno de convulsiones, es un trastorno cerebral que afecta a individuos de todas las edades. A pesar de que se puede ver como una enfermedad poco común, se calcula que hay 50 millones de afectados por epilepsia en todo el mundo. En países en vías de desarrollo, como Guatemala, el diagnóstico y tratamiento de esta enfermedad se dificulta, debido a factores culturales y socioeconómicos. Además, el estudio de la Epilepsia está limitado a un porcentaje reducido de neurólogos.

Software para el estudio de la Epilepsia

Considerando estos factores, en 2020 el departamento de Ingeniería Electrónica, Mecatrónica y Biomédica de la Universidad Del Valle de Guatemala (UVG), en colaboración con el Centro de Epilepsia y Neurocirugía Funcional (HUMANA), inició un proyecto que busca desarrollar e implementar una base de datos y una herramienta de software para el almacenamiento, procesamiento y análisis de señales biomédicas de pacientes con epilepsia.

El objetivo es aplicar métodos de aprendizaje automático (Machine Learning) y reconocimiento de patrones a dichas señales, con el fin de encontrar características importantes y detectar episodios epilépticos de forma automática.

Un trabajo en equipo

Este proyecto es el resultado de la iniciativa de la UVG de colaborar con diferentes organizaciones para desarrollar proyectos e investigación. La primera fase se desarrolló como trabajo de graduación de las Ingenieras en Mecatrónica María Jesús Angulo y María Fernanda Pineda. Angulo se enfocó en la parte del procesamiento y análisis de las señales, así como en los algoritmos de aprendizaje automático. Pineda se enfocó en la base de datos.

Las egresadas trabajaron juntamente con HUMANA, la única entidad de neurocirujanos especializados para tratamiento de las enfermedades de Epilepsia y Parkinson en Guatemala. En el equipo de trabajo también se incluye el Dr. Luis Alberto Rivera, como asesor. Durante sus estudios en la Universidad de Missouri, el Dr. Rivera trabajó en proyectos de tecnologías de asistencia (Assistive Technologies), aplicando aprendizaje automático a señales biomédicas. También fue asesor del proyecto el Ing. Héctor Antonio Hurtarte, quien imparte clases sobre bases de datos en el departamento de Ingeniería en Ciencia de la Computación en la UVG.

Un proyecto multidisciplinario basado en la Epilepsia

Uno de los retos más importantes para las ingenieras Angulo y Pineda fue familiarizarse con temas fuera de su área: epilepsia, señales biomédicas como las electroencefalográficas (EEG), algoritmos de aprendizaje automático, y bases de datos.

El trabajo combinado dio lugar a la herramienta de software desarrollada, que integra un módulo de procesamiento, análisis y visualización de las señales, y una interfaz para la interacción con una base de datos relacional. La base de datos es capaz de almacenar información de pruebas realizadas, para referencia y análisis posteriores.

Para validar la herramienta, se aplicaron los algoritmos y las funciones de la base de datos a señales tomadas de repositorios públicos de señales biomédicas. Luego de la validación, se aplicó la herramienta a señales de pacientes anónimos de HUMANA con resultados positivos.

Actualmente se está expandiendo la base de datos y agregando funcionalidad a la herramienta de software. Estas serán de mucha utilidad para los médicos de HUMANA y cualquier persona interesada en el estudio de la epilepsia.

1 Comment

  1. Ambrosius

    El estudio se fundament en la realizaci n de un an lisis comparativo de redes neuronales artificiales con dominio de aplicaci n similar, para determinar el modelo y la arquitectura que mejor clasifique los s ntomas de pacientes que presentan diagn sticos de migra as con aura y sin aura. De igual forma el resultado del estudio est proporcionando el conocimiento que puede permitir desarrollar en el futuro, un software que ofrezca al m dico general una herramienta de apoyo, para minimizar los tiempos en la obtenci n de un diagn stico cl nico oportuno y acertado, de tal manera que el medico realice una comparaci n entre su razonamiento y el resultado que entregue la herramienta. Los modelos de redes neuronales artificiales implementados en el estudio son: Modelo Feed forward, Funci n de Base Radial y LVQ, los cuales han sido objeto de aplicaci n en otros estudios como: El diagn stico de glaucoma, anomal as visuales acrom ticas, insuficiencia cardiaca, detecci n de c ncer cervical uterino, diagnostico de epilepsia, Estudio sobre t cnicas de an lisis de encefalogramas basados en redes neuronales, selecci n de personal, aplicaci n de redes neuronales artificiales a la recuperaci n de la informaci n, aplicadas al an lisis de datos, entre otros. Las redes neuronales artificiales como podemos apreciar, son una de las herramientas inteligentes m s implementadas en la soluci n de diversos problemas donde se requiere clasificar, analizar y categorizar informaci n. (De Barros Ruano, 2009)

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