Herramienta de apoyo para la evaluación fisiopatológica y cognitiva de pacientes con epilepsia

Esta investigación consiste en una herramienta que permita explorar la relación entre epilepsia y trastornos cognitivos asociados a dicha enfermedad. Estos trastornos incluyen alteraciones en los procesos de consolidación de la memoria y aprendizaje, que pueden ser medidos a través de pruebas neuropsicológicas. A su vez, estos trastornos pueden ser el resultado de las alteraciones en los patrones normales del sueño fundamentales para la cognición. Por lo tanto, el objetivo principal de este proyecto es estudiar las relaciones entre los patrones epilépticos, los patrones de sueño y los trastornos cognitivos mediante procesamiento digital de señales cerebrales (EEG) y técnicas de reconocimiento de patrones. Los algoritmos y métodos implementados durante la investigación se validaron con las señales EEG de 29 pacientes epilépticos (2-15 años) de la Fondation Ophtalmologique Adolphe de Rothschild, Francia. Los resultados de reconocimiento de patrones mostraron un desempeño aceptable en la detección de fases de sueño, husos de sueño, complejos k y puntas epilépticas. El estudio estadístico mostró que existe una correlación positiva entre el número de puntas interictales y la calidad del sueño de ondas lentas. No se encontró una relación entre el IQ y la cuantificación de puntas epilépticas como lo reportan otros estudios. Sin embargo, fue posible determinan una correlación negativa entre el IQ y la potencia promedio en la banda Gamma del lóbulo frontal a lo largo de la noche. This research consists of a tool that explores the relationship between epilepsy and cognitive impairments associated with the disease. These impairments include changes in memory consolidation and learning processes, which are diagnosed by neuropsychological tests. Also, these disorders could be a result of alterations in normal sleep patterns essential for cognition. Therefore, this project's main objective is to study the relationships between epileptic patterns, sleep patterns, and cognitive disorders using digital brain signal processing (EEG) and pattern recognition techniques. During this research, the algorithms and methods implemented were validated with the EEG signals of 29 epileptic patients (2-15 years) from the Fondation Ophtalmologique Adolphe de Rothschild, France. The pattern recognition results showed an acceptable performance detecting sleep phases, sleep spindles, k complexes, and epileptic spikes. The statistical study showed a positive correlation between the number of interictal spikes and slow-wave sleep quality. No relationship was found between the IQ and the quantification of epileptic spikes, as reported in other studies. However, we found a negative correlation between the IQ and the average power in the Gamma band of the frontal lobe throughout the night. Magíster en Bioingeniería Maestría