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Autor/autores:
Gerardo Luna Guevara
Fecha Publicación:
Área temática:
Depresión, Trastornos depresivos .
Tipo de trabajo:
Conferencia
Departamento de Psiquiatria y Salud Mental, Facultad de Medicina Universidad Nacional Autonoma de Mexico
Existe un creciente interés en analizar señales de electroencefalograma (EEG) con el objetivo de clasificar pacientes con alguna sintomatología en particular a partir de un grupo de control. En este estudio, se usó la señal del EEG de pacientes normales y pacientes con depresión para realizar una clasificación por medio de un método conjunto de análisis de componentes principales (PCA) y análisis discriminante lineal (LDA). La señal del EEG es registrada en pacientes en condiciones ambulatorias.
Se presenta el cálculo de un perfil estadístico a partir de una serie de señales de alta dimensión provenientes de 9 sujetos sanos y 14 sujetos con depresión. Se emplea el PCA para reducir la dimensión de los datos y de la complejidad estadística, con los valores del PCA obtenidos, valores singulares, se puede caracterizar a los dos grupos de individuos. Mediante el método de clasificación LDA se obtuvo un diagnóstico. Los resultados muestran una alta tasa de aciertos diagnostico-clasificación dado que la característica del patrón cerebral asociado con la patología depresiva es diferente con aquella correspondiente a sujetos sanos. Palabras clave: electroencefalograma, diagnostico, depresión, análisis de componentes principales, análisis lineal de discriminantes.
Palabras clave: electroencefalograma, diagnostico, depresión, análisis de componentes principales, análisis lineal d
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