Segmentación automática de señales neurofisiológicas utilizando métodos basados en wavelets.

• Autores: Cristian Guarnizo Lemus, Julian David Echeverry, Alvaro Angel Orozco Gutiérrez
• Localización: Scientia et Technica, ISSN 0122-1701, Vol. 3, Nº. 32, 2006, págs. 49-53
• Idioma: español
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• Resumen
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    Las señales bioeléctricas contienen artefactos de una gran variedad de fuentes que traen consigo incertidumbre en las técnicas de procesamiento de señales y que requieren segmentos estacionarios de la señal para su análisis. En el presente artículo se desarrolla un algoritmo de segmentación basado en wavelets. Las pruebas desarrolladas sobre las bases de datos de pacientes parkinsonianos en las zonas de tálamo y subtálamo dan como resultado que la metodología propuesta permite segmentar de manera apropiada dichas señales..

  • English

    Bioelectric signals contain artifacts from a width variety of sources which brings within uncertainty to signal processing techniques and require stationary signal segments for its analysis. The present article develops a segmentation algorithm based on wavelets. The tests were done on parkinsonian patients database in thalamus and subthalamus brain regions drop as result that the proposed methodology lets to segment in an appropriate way.