Análisis estadístico multivariante de los potenciales evocados de onda P3b en las señales EEG registradas durante la realización de una tarea auditiva para el estudio en el diagnóstico de la esquizofrenia

Abstract

La esquizofrenia es una enfermedad mental sin cura conocida que afecta a todo tipo de poblaciones y cuya detección y diagnóstico son fundamentales para permitir un tratamiento temprano y así mitigar sus síntomas más significativos y mejorar la calidad de vida del paciente. La detección de la enfermedad ha dado un salto muy importante gracias a la captación de señales cerebrales a partir del electroencefalograma (EEG) y a la realización de un paradigma “oddball” auditivo. De todo el conjunto de señales de EEG la más importante es la onda P300, fundamental de la detección de la enfermedad. A partir de la realización de un pre-procesado del conjunto de señales de EEG, en concreto de la onda P300, es posible la extracción de una serie de características de gran importancia a la hora de distinguir pacientes sanos (HC) y esquizofrénicos (SZ). Partiendo de una serie de técnicas no paramétricas que van desde la selección de características más discriminantes entre los dos grupos de pacientes a partir de algoritmos de selección hasta la realización de tests de hipótesis para comprobar qué variables poseen mayor influencia en la detección de la esquizofrenia, seremos capaces de realizar una comparativa de criterios de selección y máquinas automáticas que permitan diseñar el proceso más eficiente para realizar un diagnóstico automático de la enfermedad.