Caracterización de la complejidad en señales electroencefalográficas

Se presenta un algoritmo para calcular la complejidad de un sistema con dimensión alta a partir de datos experimentales, basado en la definición de complejidad estadística introducida por López- Ruiz, Mancini y Calbet (16). Mediante este algoritmo, se calcula la complejidad de señales electroencefalográficas provenientes de diez sujetos sanos y treinta pacientes epilépticos. La dimensionalidad de las señales se reduce mediante el método de Análisis de Componentes Principales. Los valores de complejidad estadística así obtenidos permiten caracterizar los dos grupos de individuos. Los resultados muestran que la complejidad de los estados colectivos cerebrales asociados con la patología epiléptica es menor que aquella correspondiente a sujetos sanos.