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Título
Análisis bioestadístico de señales EEG registradas durante la realización de una tarea auditiva para el estudio de su viabilidad en la ayuda al diagnóstico de la esquizofrenia
Autor
Director o Tutor
Año del Documento
2016
Titulación
Máster en Ingeniería de Telecomunicación
Abstract
Este trabajo ha partido de unas señales encefalograficas (EGG) capturadas durante
en una tarea auditiva (paradigma Auditory Oddball). Estas señales estaban
preprocesadas y filtradas y de ellas teníamos una serie de características
potencialmente discriminantes en los dominios temporal y frecuencial.
Los datos de cada una de las características están divididos en dos poblaciones: la
primera de ellas se corresponde con una muestra de 16 individuos que pertenecen
al grupo de pacientes esquizofrénicos con medicación (SZ) y la segunda se
corresponde con 31 individuos sanos (HC). Estas dos poblaciones, HC y SZ, poseen
unas características biológicas lo suficientemente semejantes como para poder
suponer que la comparación entre ellos solo se basa en sus características
cognitivas.
En primer lugar se hace uso de las técnicas paramétricas para el análisis
estadístico, encontrando la más adecuada el test de hipótesis. Este test compara las
medias de las dos poblaciones y si son lo suficientemente diferentes se puede
llegar a la conclusión de que las poblaciones son significativamente diferentes en el
sentido estadístico. El problema de las pruebas paramétricas es que para poderlas
realizar, las dos muestras deben distribuirse de manera normal, cosa que no
siempre se cumple. Debido a esto último, se recurre al uso de técnicas no
paramétricas, más en concreto a la prueba U de Mann-Whitney. Esta prueba realiza
un test de hipótesis sobre la mediana de las dos poblaciones y si es diferente se
puede concluir que las poblaciones son distinguibles. El resultado de estos test es
un p-valor que indica el ‘grado de parecido’ entre las dos muestras. Para este
problema se ha elegido el p-valor de 0,05 como umbral por defecto, así las
muestras con un valor menor tienen una probabilidad del 95% de ser diferentes
entre sí.
Para realizar estas pruebas me he ayudado del software estadístico SPSS.
Las evidencias de este análisis ofrecieron la posibilidad de mejorar los resultados
obtenidos agrupando los datos por electrodos o por características, lo que dio
lugar a un análisis multivariado. En el análisis multivariado en primer lugar se
realizó un análisis discriminante con el fin de determinar cuáles eran las duplas
que mejor discriminaban las dos poblaciones y a continuación se ha procedido con
un test MANOVA. Este test ha sido complementado con la función Anosim del
paquete Vegan del software estadístico R, caracterizada por su gran robustez en
este tipo de análisis.
Materias (normalizadas)
Señales encefalográficas (EEG)
Esquizofrenia - Tratamiento
Análisis estadístico discriminante
Departamento
Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática
Idioma
spa
Derechos
openAccess
Collections
- Trabajos Fin de Máster UVa [6334]
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