Monitorización automática de estados de sedación en señales electroencefalográficas

Authors

  • MSc. Tahimy González Rubio Universidad de Oriente
  • MSc. Yissel Rodríguez Aldana
  • Ing. Jorge Luis Drullet Ferrer
  • DrC. Enrique J. Marañon Reyes
  • Dr.C. Arquímedes Montoya Pedrón

Abstract

La anestesia general proporciona al paciente estados de inconciencia, amnesia y analgesia, sin embargo, se reportan casos de despertar intraoperatorio. Debido a la incidencia de este fenómeno y sus efectos psicosomáticos, el Centro de Estudios de Neurociencias, Procesamiento de Imágenes y Señales en la Universidad de Oriente, y el Hospital General “Juan Bruno Zayas Alfonso” ambos en Santiago de Cuba, Cuba, implementan una metodología que permita detectar automáticamente estados de sedación anestésica aplicando Inteligencia Artificial. Para esto se emplearon las señales registradas por el canal electroencefalográfico F4, nueve parámetros espectrales, las Máquinas de Soporte Vectorial y los Sistemas Neuro-Difusos. En el reconocimiento automático de los estados de Sedación Profunda, Moderada y Ligera se logró una Exactitud de 96.12%, 90.06% y 90.24% respectivamente con las Máquinas de Soporte Vectorial, por lo que se propone el uso del canal electroencefalográfico F4 en la detección de estados anestésicos.

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Author Biographies

MSc. Tahimy González Rubio, Universidad de Oriente

Licenciada en Ciencias de la Computación, Máster en Informática Aplicada. Profesora Asistente del Departamento de Ingeniería Biomédica en la Universidad de Oriente. Investigadora del Centro de Estudios de Neurociencias Procesamiento de Imágenes y Señales.

MSc. Yissel Rodríguez Aldana

 


 

 

Published

2019-06-20

How to Cite

1.
González Rubio MT, Rodríguez Aldana MY, Drullet Ferrer IJL, Marañon Reyes DEJ, Montoya Pedrón DA. Monitorización automática de estados de sedación en señales electroencefalográficas. RCIM [Internet]. 2019 Jun. 20 [cited 2025 Jun. 4];11(1). Available from: https://revinformatica.sld.cu/index.php/rcim/article/view/255

Issue

Section

Artículos originales