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2001, Número 2

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Rev Mex Ing Biomed 2001; 22 (2)


Análisis de señales en el neuromonitoreo

Gutiérrez J

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 17
Paginas: 67-77
Archivo PDF: 343.34 Kb.


RESUMEN

Los avances tecnológicos de hoy en día, han permitido el surgimiento de nuevos procedimientos neuroquirúrgicos que en el pasado eran imposibles de realizar. El monitoreo transoperatorio funcional del paciente, ha crecido considerablemente debido a lo nuevos descubrimientos en el área electrónica y de los algoritmos computacionales. Por otro lado, el registro electrofisiológico de la actividad eléctrica cerebral, se ha convertido en una de las herramientas esenciales para realizar neurocirugías y procedimientos anestésicos de vanguardia. La electroencefalografía es una señal particularmente útil para vigilar y evaluar el estado funcional cerebral del paciente durante el transoperatorio. Esta técnica se aplica en varios estudios clínicos como la valoración de la profundidad anestésica, la prevención de daño cerebral durante los procedimientos de terapia endovascular, así como la detección de áreas elocuentes, en aquellos pacientes con epilepsia intratable y que son sometidos a la resección de focos epileptógenos. Actualmente existen varios métodos de análisis de señales que se aplican para extraer información de las señales fisiológicas. Entre ellos podemos mencionar el análisis espectral, los métodos de correlación, extracción de características temporales en las series de tiempo, las Distribuciones Tiempo Frecuencia, el análisis multiresolución o las técnicas de interpolación para mapear la actividad eléctrica de diferentes zonas cerebrales. En este artículo se revisan algunas de las técnicas de procesamiento más frecuentemente aplicadas a las señales electroencefalográficas para el análisis en línea o monitoreo.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. Nuwer MR. Neuromonitoring during surgery. Report of an IFCN comité. Electroenceph Clin Neurophysiol. 1993, 87: 263-276.

  2. Jasper HH. The ten-twenty electrode system of the international Federation. Electroencephalogr Clin Neurophysiol. 1958, 10: 371-375.

  3. Adams R, Victor M. Principles of Neurology. McGraw-Hill, 1993.

  4. Velde MV, Cluitmans PJM. EEG Analisis for Monitoring of Anesthetic Depth. Eindhoven University of Technology, Faculty of Electrical Engineering 1991, Ed. Eindhoven.

  5. Bickford RG, Berger L. Automation of clinical electroencephalography. Raven Press, New York, 1979: 55-64.

  6. Nuwer MR, Quantitative EEG. Techniques and Problems of Frequency Analysis and Topographic Mapping. J Clinical Neurophy 1988; 5: 1-41.

  7. Perrin F, Bertrand O, Pernier J. Scalp current density mapping: value and estimation from potential data. IEEE Trans Biomed Eng. 1987; 34: 283-288.

  8. Duffy FH. Topographic display of potentials: clinical applications of brain electrical activity mapping. Ann NY Acad Sci 1982; 388: 183-196.

  9. Gutiérrez J, Igartua L, Medina V, Raquel V. Advantages of 3D over 2D Brain Mapping in the detection of Central Nervous System Tumors. 17TH Annual International Conference IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Septiembre 1995; CD-IEEE 2.1.6.3.

  10. Wyler A, Richey E, Atkinson R, Hermann B. Strip Electrodes in Acute Electrocorticography. J Epilepsy 1988; 1: 95-97.

  11. Alcántara R, Gutiérrez J, Alvarez L, Igartua L. Métodos Paramétricos y Tiempo Frecuencia en la Representación del Electroencefalograma. Memorias Primer Congreso Latinoamericano de Ingeniería Biomédica. 1998: CD-PDS31, 159-162.

  12. Cohen L. Time Frequency Analysis. Prentice Hall PTR, New Jersey, 1995: 93-110.

  13. Zaveri H, Williams W y cols. Time-Frequency Representation of Electrocorticograms in Temporal Lobe Epilepsy. IEEE Transactions of Biomedical Engineering, 1992; 38(5): 502-508.

  14. Choi H, Williams W. Improved Time-Frequency Representation of Multicomponent Signals Using Exponential Kernels. IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing. 1989; 37(6): 862-871.

  15. Akay M. Wavelets in Biomedical Engineering. Annals of Biomedical Engineering 1995; 23: 531-542.

  16. Daubechies I. Ten Lectures on Wavelets. Society for Industrial and Applied Mathematics, Philadelphia PA. 1992: 357.

  17. Vetterli M, Kovacevic J. Wavelets and Subband Coding. Prentice Hall PTR, 1996.




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