Análisis de la Actividad Neuronal para Estimar la Profundidad Anestésica en Niños

Dado que el cerebro es el órgano diana de muchos fármacos anestésicos, el interés por la monitorización de la electroencefalografía (EEG) para registrar la actividad eléctrica del cerebro durante estados cambiantes de consciencia ha crecido exponencialmente. Sin embargo, los actuales índices extrapolados de los registros de dichos monitores no son exactos en pacientes pediátricos al no haber sido diseñados para ese rango de edad. Una incorrecta monitorización de la profundidad anestésica puede conllevar graves complicaciones postoperatorias. Entre ellas destacan los Trastornos del Comportamiento en el Postoperatorio (TCPO), cuyas consecuencias son notorias sobre todo a nivel psicológico, como indicios de agresividad o ansiedad. Por ello, la monitorización de la población pediátrica antes y durante la intervención quirúrgica es especialmente relevante tanto para poder caracterizar la actividad neuronal durante la anestesia como para tratar de predecir la potencial aparición del TCPO. En este contexto, el objetivo de este Trabajo de Fin de Grado es doble: (i) caracterizar la actividad neuronal asociada al estado de consciencia reducida debido a la anestesia y (ii) diseñar y validar modelos de Machine Learning (ML) predictores de TCPO a corto y a medio plazo con variables extraídas del EEG, así como con variables clínicas y sociodemográficas. En este estudio, se analizaron señales de 100 pacientes pediátricos a los cuales se les sometió a una intervención quirúrgica. Para la adquisición de las señales se utilizó el sistema de monitorización SedLine®. Tras un exhaustivo preprocesado del EEG, se calcularon características espectrales y no lineales seleccionadas en base a estudios previos. Dentro de las variables espectrales, se incluyeron las potencias relativas (RP) en las bandas tradicionales de frecuencia del EEG, la frecuencia mediana (MF), la asimetría espectral (SA) y la entropía espectral (SE). Las variables no lineales calculadas fueron la entropía muestral (Samp
Grado en Ingeniería Biomédica