Representación matemática de ondas cerebrales

Las señales electroencefalográficas, o señales EEG, son registros que se obtienen al medir las corrientes eléctricas que viajan a través del cerebro. En ellas es posible encontrar información no sólo sobre la actividad cerebral sino también sobre las zonas del cerebro que intervienen en actividades específicas. Procesar la información presente en estas señales es fundamental para poder comprender en profundidad el funcionamiento del cerebro. En particular, cuando las funciones cerebrales se ven alteradas por el consumo de sustancias psicoactivas, enfermedades degenerativas u otros daños, el procesamiento de las señales EEG permite obtener información sobre qué zonas están dañadas y en qué medida. En ese sentido, el principal objetivo de esta tesis es procesar la información presente en las señales EEG mediante la utilización de la Transformada Wavelet y, de esta manera, poder cuantificar e identificar las diferencias entre el funcionamiento de un cerebro "sano" y otro dañado, o estudiar de qué manera trabaja el cerebro sometido a diferentes estímulos. El objetivo secundario es mostrar que la automatización en la identificación y clasificación de la información obtenida podría ser posible mediante redes neuronales artificiales. Procesando dos bases de datos diferentes, pudimos constatar que las variables cuantitativas obtenidas permiten caracterizar la actividad cerebral, y que dicha caracterización puede ser automáticamente clasificada mediante redes neuronales artificiales. En el primer caso, logramos clasificar una población sujetos en dos grupos, alcohólicos y control, procesando las señales EEG obtenidas a partir de someter a los sujetos a estímulos visuales. En el segundo caso encontramos evidencia de que diferentes emociones evocadas por estímulos audiovisuales producen diferencias detectables en las señales EEG, aunque no logramos automatizar la clasificación de la información. Los resultados obtenidos en la primera aplicación constituyen un aporte en la obtención de mecanismos que contribuyan al diagnóstico de daños ocasionados por consumo de sustancias psicoactivas.

Author dc:creator

• Arriola, Juan M.

Advisor dc:contributor.advisor

• Castro, Liliana Raquel

• Matemáticas
• Electroencefalografía
• Redes neuronales

Statement dc:rights

• Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 (CC BY-NC-ND 4.0)

Licence dc:rights.uri

• http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

Language dc:language.iso

spa

Dc Identifier Other

2016-1460

OAI identifier oai:identifier

oai:repositorio.bc.uns.edu.ar:123456789/2787