Resumen de Aplicacion del analisis de componentes independientes (ica) en la interpretacion de señales electroencefalograficas en epilepsia
Aplicación del análisis DE componentes independientes (ica) EN LA interpretación DE señales electroencefalograficas EN epilepsia Resumen: El análisis de componentes independientes (ICA) es una técnica novedosa en el estudio de la señal elecroencefalográfica. Los estudios previos son escasos y parciales. Los objetivos de este trabajo han sido determinar de forma cuantificada la validez de ICA en la eliminación de artefactos, comparar ICA y filtros digitales en la mejoría obtenida en la visualización del inicio de crisis, estudiar la fisiopatología de descargas epileptiformes intercríticas y crisis de distintos tipos de epilepsia y comprobar la capacidad de ICA para diferenciar entre epilepsias uni y multifocal es. Para ello se aplicó ICA a muestras de eeg intercrítico (muestras artificiales y muestras reales) Y crítico, y se reconstruyeron con los componentes de interés. Los resultados fueron valorados mediante técnicas de análisis frecuencial, proyección de topografías y cálculo de correlaciones, los resultados indican que ICA elimina de forma selectiva los artefactos en registros de EEG. Su eficacia depende de la amplitud y morfología del artefacto, del número de componentes calculados y el montaje utilizado. ICA obtiene mejores resultados que los filtros digitales para mejorar la visualización del inicio de las crisis epilépticas; la combinación de ambas técnicas fue la mejor opción. ICA descompone las grafoeíementos intercríticos y las crisis en componentes con una secuencia temporal y topográfica. La separación de las descargas intercríticas varía dependiendo del tipo de epilepsia mientras que la de las crisis depende del tipo de patrón electroencefalográfico. ICA diferencia entre epilepsias uni y multifocales. Estos datos indican que ICA es una herramienta muy útil para el estudio de distintos aspectos del EEG
