Resumen

Se cree que las oscilaciones de alta frecuencia (HFO) en el electroencefalograma (EEG) son un marcador prometedor de la epileptogenia. Se han desarrollado varios algoritmos de detección automatizada para el análisis fiable de las HFO registradas de forma invasiva. Sin embargo, los registros invasivos no son de aplicación generalizada, ya que conllevan riesgos y costes, y el perjuicio de la intervención quirúrgica de implantación debe sopesarse frente a los beneficios informativos del examen invasivo. En cambio, el EEG de cuero cabelludo está ampliamente disponible a bajo coste y no conlleva ningún riesgo. Sin embargo, la detección de HFO en el cuero cabelludo representa un reto que hasta ahora se asumía principalmente mediante la detección visual. La detección visual de los HFO es, a su vez, muy lenta y subjetiva. En esta revisión, discutimos que los algoritmos de detección automatizada para la detección de HFO en el cuero cabelludo están altamente garantizados porque los algoritmos disponibles fueron todos desarrollados para EEG registrado de forma invasiva y no se desempeñan satisfactoriamente en EEG de cuero cabelludo debido a la baja relación señal-ruido y numerosos artefactos, así como la actividad fisiológica que oscurece los pequeños fenómenos en el rango de alta frecuencia.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurofisiología
• Subjects:Biotechnology Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Neurophysiology
• Palabras claves:detección de hfos, eeg del cuero cabelludo, detección visual, intervención de implantación, algoritmo de detección automatizada, algoritmo disponible, artefacto numeroso, oscilación de frecuencia, eeg registrado, rango de frecuencia
• Keywords:detection of hfos, scalp eeg, visual detection, intervention of implantation, automated detection algorithm, available algorithm, numerous artefact, frequency oscillation, recorded eeg, frequency range