Resumo

RODRIGUEZ ALDANA, Yissel et al. Detección de crisis epilépticas no convulsivas usando Mínimos Cuadrados Parciales. Rev cuba cienc informat [online]. 2019, vol.13, n.1, pp.1-13. ISSN 2227-1899.

El status epiléptico no convulsivo (NCSE, por sus siglas en inglés) es una afección en la que el paciente está expuesto a crisis epilépticas no convulsivas (NCES, por sus siglas en inglés) anormalmente prolongadas (crisis epilépticas sin síntomas físicos evidentes). Por tanto, el diagnóstico solo puede establecerse mediante el monitoreo del EEG. NCSE y NCES están asociados con daño cerebral irreversible y altos índices de morbilidad y mortalidad. Por ello es necesario el reconocimiento rápido de los pacientes en riesgo de sufrir NCSE a fin de manejarlos adecuadamente y prevenir más lesiones cerebrales. Sin embargo, a pesar de los esfuerzos clínicos para manejar NCES y NCSE y mejorar el resultado del paciente, monitorear esta patología en tiempo real es muy difícil. En un trabajo previo de estos autores, se propone un método paciente-específico para detectar el NCES. Este método identifica el NCES al explotar la similitud entre la primera NCES detectada por el médico en el EEG y el resto de NCES en la grabación. El método utiliza una máquina de vectores de soporte para realizar la clasificación, obteniendo resultados de especificidad y sensibilidad, superiores al 98 %. Sin embargo, el método demuestra ser vulnerable a clasificar mal las épocas con patrones de EEG que se asemejan a NCES. En este artículo, proponemos un método complementario basado en mínimos cuadrados parciales (PLS) para mejorar la identificación de los patrones NCES del método propuesto en (Rodríguez Aldana et al., 2018) para segmentos de EEG dudosos. El método aquí propuesto mejoró el rendimiento del modelo basado en SVM obteniendo valores de especificidad y sensibilidad superiores al 99 %.

Palavras-chave : crisis epilépticas no convulsivas; EEG, mínimos cuadrados parciales; análisis multimodal.

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