Ayuda al diagnóstico de TDAH en la infancia mediante técnicas de procesado de señal y aprendizaje

Abstract

El Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad es un trastorno crónico de carácter neuroconductual cuya detección y diagnóstico se enmarca principalmente en la infancia, siendo uno de los trastornos psiquiátricos infantiles más frecuentes. Su diagnóstico actual, marcado fuertemente por la subjetividad de las pruebas, conduce a la necesidad de establecer un método de diagnóstico objetivo. En el presente trabajo, se plantea un método de diagnóstico rápido, fiable y no intrusivo basado en un sistema experto, donde se aúnan la utilización de registros de actigrafía con técnicas de aprendizaje profundo (Deep Learning), aprovechando los avances en materia de hardware que se han sucedido en los últimos años con el desarrollo de las unidades de procesamiento gráfico (GPUs). Para la creación de este sistema experto, se ha realizado primero un procesado sobre los registros actigráficos, dividiéndolos en ventanas de actividad de diferentes duraciones y transformando estas nuevas señales en imágenes gracias al espectrograma, sirviendo así como datos de entrada para una red neuronal convolucional, núcleo central del sistema de diagnóstico. Una vez realizada esta primera clasificación de ventanas, se ha llevado a cabo una decisión de diagnóstico para cada paciente en función de la distribución obtenida para dichas ventanas.