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http://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/847| Análisis EEG de presencia de dolor en voluntarios orientado a la detección en pacientes no-comunicativos | |
| Diego Andres Blanco Mora | |
| JOSE ALEJANDRO DIAZ MENDEZ | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial-SinDerivadas | |
| EEG Pain in volunteers Detection Electroencephalography | |
| In this work, a complete process of EEG signal analysis was carried out to detect the presence of pain in volunteers, setting up a system of robust bio-markers with the aim to apply in the future to the detection of pain in non-communicative patients. The development of this process involved the execution of each of the steps in a research work with EEG signals, such as: the acquisition of signals, which was carried out in the INAOE facilities in the Bio-signals laboratory, with volunteers under resting state and pain stimulation by immersion of the left hand in cold water; pre-processing, applying the pre-processing tool based on EEGLab provided by COMA Science Group of Belgium; the extraction of descriptors or bio-markers that could highlight characteristics of the EEG signals that allow differentiating between rest and pain state, including the proposal of a modified phase index (TPLI) and the application of indices that had not been tested for the detection of pain in the state of the art; the evaluation of the performance of the tested descriptors, by means of statistical tools such as ROC curves and p-values, applying the Bonferroni correction for multiple comparisons; interpretation of the results of the selected descriptors of better performance, which were PSD, Spectral Entropy and PLI and WPLI Phase indices; settlement of an inference system that would allow to detect the presence of pain with EEG signals, which obtained a 90% pain detection percentage applied in a new set of data with pain stimulation. Additionally, a set of exploratory works of bio-marker applications to study the resting state in non-communicative patients were developed and included in this work. En este trabajo se realizó un proceso completo de análisis de señales EEG con objetivo de detectar la presencia dolor en voluntarios conformando un sistema de bio-marcadores robustos para aplicar en un futuro a la detección de dolor en pacientes no comunicativos. El desarrollo de este proceso involucró la ejecución de cada uno de los pasos en una investigación con señales EEG, como: la adquisición de señales, la cual se realizó en los recintos de INAOE en el laboratorio de Bio-señales, con voluntarios en estado de descanso y estimulación de dolor por medio de inmersión de la mano izquierda en agua fría; el pre-procesamiento, aplicando la herramienta de pre-procesamiento basada en EEGLab proporcionada por COMA Science Group de Bélgica; la extracción de descriptores o bio-marcadores que pudieran resaltar características de las señales EEG que permitieran diferenciar entre estado de descanso y de dolor, incluyendo la propuesta de un índice de fase modificado y la aplicación de índices que no habían sido probados en la detección de dolor en el estado del arte; la evaluación del desempeño de los descriptores probados, por medio de herramientas estadísticas como curvas ROC y valores p, aplicando la corrección Bonferroni para múltiples comparaciones; interpretación de resultados de los descriptores seleccionados de mejor desempeño, que fueron PSD, Entropía Espectral e índices de Fase PLI y WPLI; conformación de un sistema de inferencia que permitiera detectar la presencia de dolor con señales EEG, el cual obtuvo un porcentaje de detección de dolor del 90% aplicado en un conjunto nuevo de datos con estimulación de dolor. Adicionalmente, se desarrolló e incluyó en este trabajo un conjunto de trabajos exploratorios de aplicaciones con bio-marcadores para estudiar el estado de descanso en pacientes no comunicativos | |
| Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica | |
| 13-12-2017 | |
| Tesis de doctorado | |
| Español | |
| Estudiantes Investigadores Público en general | |
| Blanco-Mora DA | |
| MICROELECTRÓNICA | |
| Versión aceptada | |
| acceptedVersion - Versión aceptada | |
| Aparece en las colecciones: | Doctorado en Electrónica |
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