{"id":116752,"date":"2014-03-12T00:00:00","date_gmt":"2014-03-12T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/development-of-nonlinear-techniques-based-on-time-frequency-representation-and-information-theory-for-the-analysis-of-eeg-signals-to-assess-different-states-of-consciousness\/"},"modified":"2014-03-12T00:00:00","modified_gmt":"2014-03-12T00:00:00","slug":"development-of-nonlinear-techniques-based-on-time-frequency-representation-and-information-theory-for-the-analysis-of-eeg-signals-to-assess-different-states-of-consciousness","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/teoria-estocastica-y-analisis-de-series-temporales\/development-of-nonlinear-techniques-based-on-time-frequency-representation-and-information-theory-for-the-analysis-of-eeg-signals-to-assess-different-states-of-consciousness\/","title":{"rendered":"Development of nonlinear techniques based on  time-frequency representation and information theory  for the analysis of eeg signals to assess different states of consciousness"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Umberto Sergio Pio Melia <\/strong><\/h2>\n<p>El registro de la se\u00f1al electroencefalograf\u00edca (eeg) proporciona informaci\u00f3n sobre los cambios en la actividad cerebral asociados con varios estados de la anestesia, la epilepsia, la atenci\u00f3n cerebral, los trastornos del sue\u00f1o, los trastornos cerebrales, etc. Los eeg son se\u00f1ales complejas cuyas propiedades estad\u00edsticas dependen del espacio y del tiempo. Sus caracter\u00edsticas aleatorias y no estacionarias hacen imposible que el eeg se describa de forma precisa con una t\u00e9cnica sencilla requiriendo un an\u00e1lisis y una caracterizaci\u00f3n que implica t\u00e9cnicas que tengan en cuenta su no estacionariedad. Todo esto aumenta la necesidad de desarrollar nuevas t\u00e9cnicas avanzadas con el fin de mejorar la eficiencia de los m\u00e9todos utilizados en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica que son basados en el an\u00e1lisis de eeg.  en esta tesis se han investigado y aplicado diferentes m\u00e9todos utilizando t\u00e9cnicas no lineales con el fin de desarrollar \u00edndices capaces de caracterizar el espectro de frecuencias, la din\u00e1mica no lineal y la complejidad de las se\u00f1ales eeg registradas en diferentes estados de conciencia. En primer lugar, se ha desarrollado un nuevo algoritmo basado en la envolvente de la se\u00f1al para la eliminaci\u00f3n de ruido de picos en las se\u00f1ales biol\u00f3gicas. Este algoritmo ha sido aplicado a se\u00f1ales simuladas y reales obteniendo resultados significativamente mejores comparados con los filtros adaptativos tradicionales. Seguidamente, se han llevado a cabo varios estudios con el fin de extraer y evaluar las medidas de eeg basadas en t\u00e9cnicas no lineales en diferentes contextos.Se han definido nuevos \u00edndices mediante el c\u00e1lculo de la entrop\u00eda de la distribuci\u00f3n de choi-williams (dcw) con respecto al tiempo o la frecuencia. Se ha observado que los valores de estos \u00edndices tienden a disminuir, en diferentes proporciones, cuando el comportamiento de las se\u00f1ales evoluciona de ca\u00f3tico o aleatorio a peri\u00f3dico. Adem\u00e1s, se han encontrado valores diferentes de estos \u00edndices aplicados a la se\u00f1al eeg registrada en diferentes estados. diferentes medidas basadas en la representaci\u00f3n tiempo-frecuencia, la funci\u00f3n de informaci\u00f3n mutua y la correntropia se han aplicado al eeg para la detecci\u00f3n autom\u00e1tica de la somnolencia en pacientes que sufren trastornos del sue\u00f1o. Se ha observado en la zona frontal que la potencia en la banda \u00c2\u00bf  es mayor en los pacientes con somnolencia diurna excesiva, mientras que la entrop\u00eda espectral y la entrop\u00eda espectral cruzada en la banda d es mayor en los pacientes sin somnolencia. En el grupo sin somnolencia se ha encontrado m\u00e1s complejidad en la zona occipital, mientras que el acoplamiento no lineal entre las regiones occipital y frontal ha resultado m\u00e1s fuerte en pacientes con somnolencia diurna excesiva, en la banda \u00edY. la representaci\u00f3n tiempo-frecuencia y las medidas no lineales se han utilizado para estudiar c\u00f3mo la adaptaci\u00f3n y la fatiga afectan a los potenciales cerebrales relacionados con est\u00edmulos t\u00e9rmicos, el\u00e9ctricos y auditivos. Analizando el promedio de varias \u00e9pocas de eeg grabadas despu\u00e9s de la estimulaci\u00f3n, se han encontrado diferencias entre las respuestas a la estimulaci\u00f3n frecuente e infrecuente en diferentes per\u00edodos de registro.Todas las t\u00e9cnicas que se han desarrollado, se han aplicado a se\u00f1ales eeg registradas en pacientes sedados, con el fin de predecir las respuestas a la estimulaci\u00f3n del dolor. Un conjunto de medidas calculadas en se\u00f1ales eeg filtradas en diferentes bandas de frecuencia ha permitido mejorar la evaluaci\u00f3n del nivel de sedaci\u00f3n. Las medidas propuestas han presentado un mejor rendimiento comparado con el \u00edndice bispectral, un indicador de hipnosis tradicional. En conclusi\u00f3n, las medidas no lineales basadas en la representaci\u00f3n tiempo-frecuencia, funciones de informaci\u00f3n mutua y correntropia han proporcionado informaciones adicionales que contribuyeron a mejorar la detecci\u00f3n autom\u00e1tica de la somnolencia, la caracterizaci\u00f3n y predicci\u00f3n de las respuestas nociceptivas y por lo tanto la evaluaci\u00f3n del nivel de sedaci\u00f3n.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Development of nonlinear techniques based on  time-frequency representation and information theory  for the analysis of eeg signals to assess different states of consciousness<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Development of nonlinear techniques based on  time-frequency representation and information theory  for the analysis of eeg signals to assess different states of consciousness <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Umberto Sergio Pio Melia <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de catalunya<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 03\/12\/2014<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Montserrat Vallverd\u00fa Ferrer<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: raimon Jan\u00e9 campos <\/li>\n<li>Alberto Porta (vocal)<\/li>\n<li>  (vocal)<\/li>\n<li>  (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Umberto Sergio Pio Melia El registro de la se\u00f1al electroencefalograf\u00edca (eeg) proporciona informaci\u00f3n sobre los cambios en 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