Detection of epileptic spikes in electroencephalographic signals for patients with temporal lobe epilepsy using wavelets
Fecha
2009-06-01
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Editor
Universidad EAFIT
Resumen
Descripción
This work describes a method for the detection of epileptic tips in an electroencephalographic (EEG) surface record taking a single channel. A pattern was identified when using the multiresolution analysis with a biortogonal wavelet after processing and analyzing with the Matlab Wavelet Toolbox, 207 tips records and 132 records of devices previously classified by the neurophysiologist. This pattern allowed us to design an algorithm for the detection of tips in patients with refractory episodes of the temporal lobe, based on the maximum voltages at each of the six reconstruction levels using the biortogonal wavelet 3.7. The algorithm was applied to over-records of patients with epilepsy, obtaining a sensitivity of 92% and a specificity of 80% in the diagnosis of epileptic tips.
En este trabajo se describe un método para la detección de puntas epilépticasen un registro electroencefalográfico(EEG) de superficie tomando un solocanal. Se identificó un patrón al utilizar el análisis multirresolución con unawavelet biortogonal después de procesar y analizar con el Toolbox Waveletde Matlab, 207 registros de puntas y 132 registros de artificios previamenteclasificadas por el neurofisiólogo. Este patrón permitió diseñar un algoritmopara la detección de puntas en pacientes con epilepsia refractaria del lóbulotemporal, a partir de los máximos voltajes en cada uno de los seis niveles de reconstrucción usando la wavelet biortogonal 3.7. El algoritmo se aplicó sobreregistros de pacientes con epilepsia, obteniéndose una sensibilidad del 92% yuna especificidad del 80% en el diagnóstico de las puntas epilépticas.
En este trabajo se describe un método para la detección de puntas epilépticasen un registro electroencefalográfico(EEG) de superficie tomando un solocanal. Se identificó un patrón al utilizar el análisis multirresolución con unawavelet biortogonal después de procesar y analizar con el Toolbox Waveletde Matlab, 207 registros de puntas y 132 registros de artificios previamenteclasificadas por el neurofisiólogo. Este patrón permitió diseñar un algoritmopara la detección de puntas en pacientes con epilepsia refractaria del lóbulotemporal, a partir de los máximos voltajes en cada uno de los seis niveles de reconstrucción usando la wavelet biortogonal 3.7. El algoritmo se aplicó sobreregistros de pacientes con epilepsia, obteniéndose una sensibilidad del 92% yuna especificidad del 80% en el diagnóstico de las puntas epilépticas.