Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
https://hdl.handle.net/20.500.12104/106899
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
---|---|---|
dc.contributor.author | Ramírez Ponce, Evelin Daniela | |
dc.date.accessioned | 2025-05-02T17:37:15Z | - |
dc.date.available | 2025-05-02T17:37:15Z | - |
dc.date.issued | 2025-01-07 | |
dc.identifier.uri | https://wdg.biblio.udg.mx | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12104/106899 | - |
dc.description.abstract | La epilepsia es un trastorno neurológico que representa un problema de salud global muy importante. Entre los síndromes epilépticos con mayor incidencia en la población infantil y juvenil se encuentran las epilepsias de ausencia. Como su nombre lo indica, su tipo principal de crisis epilépticas son las crisis de ausencia típicas, donde los pacientes experimentan una pérdida repentina y breve de la conciencia. Sin embargo, estos pacientes también pueden presentar descargas de los circuitos neuronales con grafoelementos en el electroencefalograma (EEG) muy similares a las crisis de ausencia, con la diferencia que durante estas descargas interictales los individuos preservan la conciencia. Clínicamente, si sólo se cuenta con el registro EEG y se prescinde de un correlato de video o un testigo presencial, diferenciar entre estos dos tipos de patrones se torna complicado. En el presente trabajo de tesis se analizaron la actividad cerebral previa y posterior a crisis de ausencia (conocidos como patrones ictales) y descargas interictales (patrones interictales) de pacientes con Epilepsia de Ausencia Infantil y Juvenil confirmadas. El objetivo principal fue la búsqueda de biomarcadores que potencialmente nos permitan diferenciarlos. Para ello, se aplicó un análisis cuantitativo del EEG donde la densidad de poder espectral y la entropía fueron las características extraídas. Los resultados muestran diferencias en las dinámica de los patrones ictales e interictales acentuados en distintas regiones cerebrales, revelando marcadores importantes en ambos tipos de patrones. Se concluye que el análisis cuantitativo del EEG es un enfoque que nos permite desarrollar herramientas prometedoras que aporten información relevante a los neurofisiólogos sobre el posible diagnóstico de pacientes con supuesta epilepsia y el manejo terapéutico de las personas diagnosticadas. | |
dc.description.tableofcontents | Tabla de Contenido Resumen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . III Abstract . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . IV Lista de Figuras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . VII Capítulo 1 Introducción 1 1.1. Justificación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2. Planteamiento del Problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.3. Hipótesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.4. Objetivo General . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.4.1. Objetivos Específicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.5. Organización de la Tesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 Capítulo 2 Antecedentes 7 2.1. Epilepsia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.1.1. Epilepsias Generalizadas Idiopáticas (IGEs) . . . . . . . . . 8 2.1.2. Epilepsias con Ausencias: CAE y JAE . . . . . . . . . . . 9 2.2. Electroencefalograma (EEG) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.3. EEG en epilepsia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.3.1. Crisis de Ausencia Típicas (TAS) y Patrones Interictales . . 12 2.4. Análisis Cuantitativo de EEG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.4.1. Densidad de Poder Espectral (PSD) . . . . . . . . . . . . . 14 2.4.2. Entropía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.4.2.1. Entropía Aproximada (ApEn) . . . . . . . . . . . 16 2.4.2.2. Entropía de Muestra Multiescala (MSE) . . . . . . 16 Capítulo 3 Metodología 19 3.1. Base de Datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 3.1.1. Participantes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 3.1.2. Registros de EEG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 3.2. Pre-procesamiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 3.2.1. Filtrado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 3.2.2. Separación Ciega de Fuentes (BSS) . . . . . . . . . . . . . 22 3.3. Selección de Segmentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 3.4. Extracción de Características . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3.4.1. Densidad de Poder Espectral (PSD) . . . . . . . . . . . . . 24 3.4.2. Entropía Aproximada (ApEn) . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3.4.3. Entropía de Muestra Multiescala (MSE) . . . . . . . . . . . 25 3.5. Variables Diferencia entre Segmentos . . . . . . . . . . . . . . . . 25 3.6. Normalización por Rango Intercuartílico . . . . . . . . . . . . . . 27 3.7. Agrupación por Regiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 3.8. Análisis Estadístico: U de Mann-Whitney . . . . . . . . . . . . . . 28 Capítulo 4 Resultados y Discusión 31 4.1. Comprobaciones Estadísticas de la Base de Datos . . . . . . . . . . 31 4.2. Regiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 4.2.1. Anterior . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 4.2.2. Central . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 4.2.3. Temporal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 4.2.4. Posterior . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 Capítulo 5 Conclusiones 37 5.1. Conclusiones Generales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 5.2. Futuras Perspectivas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 | |
dc.format | application/PDF | |
dc.language.iso | spa | |
dc.publisher | Biblioteca Digital wdg.biblio | |
dc.publisher | Universidad de Guadalajara | |
dc.rights.uri | https://www.riudg.udg.mx/info/politicas.jsp | |
dc.subject | Epilepsia De Ausencia | |
dc.subject | Eeg Cuantitativo | |
dc.subject | Biomarcadores Cerebrales | |
dc.subject | Analisis Espectral | |
dc.title | Análisis cuantitativo de patrones ictales e interictales en epilepsia de ausencia | |
dc.type | Tesis de Maestría | |
dc.rights.holder | Universidad de Guadalajara | |
dc.rights.holder | Ramírez Ponce, Evelin Daniela | |
dc.coverage | GUADALAJARA, JALISCO | |
dc.type.conacyt | masterThesis | |
dc.degree.name | MAESTRIA EN CIENCIAS EN BIOINGENIERIA Y COMPUTO INTELIGENTE | |
dc.degree.department | CUCEI | |
dc.degree.grantor | Universidad de Guadalajara | |
dc.rights.access | openAccess | |
dc.degree.creator | MAESTRIA EN CIENCIAS EN BIOINGENIERO EN Y COMPUTO INTELIGENTE | |
dc.contributor.director | Vélez Pérez, Hugo Abraham | |
dc.contributor.codirector | Romo Vázquez, Rebeca Del Carmen | |
Aparece en las colecciones: | CUCEI |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|
MCUCEI11086FT.pdf | 11.1 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Los ítems de RIUdeG están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.