RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 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
A1 Illera Ariño, Eduardo
A2 Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
K1 Señales encefalográficas (EEG)
K1 Esquizofrenia - Tratamiento
K1 Análisis estadístico discriminante
AB Este trabajo ha partido de unas señales encefalograficas (EGG) capturadas duranteen una tarea auditiva (paradigma Auditory Oddball). Estas señales estabanpreprocesadas y filtradas y de ellas teníamos una serie de característicaspotencialmente discriminantes en los dominios temporal y frecuencial.Los datos de cada una de las características están divididos en dos poblaciones: laprimera de ellas se corresponde con una muestra de 16 individuos que pertenecenal grupo de pacientes esquizofrénicos con medicación (SZ) y la segunda secorresponde con 31 individuos sanos (HC). Estas dos poblaciones, HC y SZ, poseenunas características biológicas lo suficientemente semejantes como para podersuponer que la comparación entre ellos solo se basa en sus característicascognitivas.En primer lugar se hace uso de las técnicas paramétricas para el análisisestadístico, encontrando la más adecuada el test de hipótesis. Este test compara lasmedias de las dos poblaciones y si son lo suficientemente diferentes se puedellegar a la conclusión de que las poblaciones son significativamente diferentes en elsentido estadístico. El problema de las pruebas paramétricas es que para poderlasrealizar, las dos muestras deben distribuirse de manera normal, cosa que nosiempre se cumple. Debido a esto último, se recurre al uso de técnicas noparamétricas, más en concreto a la prueba U de Mann-Whitney. Esta prueba realizaun test de hipótesis sobre la mediana de las dos poblaciones y si es diferente sepuede concluir que las poblaciones son distinguibles. El resultado de estos test esun p-valor que indica el ‘grado de parecido’ entre las dos muestras. Para esteproblema se ha elegido el p-valor de 0,05 como umbral por defecto, así lasmuestras con un valor menor tienen una probabilidad del 95% de ser diferentesentre sí.Para realizar estas pruebas me he ayudado del software estadístico SPSS.Las evidencias de este análisis ofrecieron la posibilidad de mejorar los resultadosobtenidos agrupando los datos por electrodos o por características, lo que diolugar a un análisis multivariado. En el análisis multivariado en primer lugar serealizó un análisis discriminante con el fin de determinar cuáles eran las duplasque mejor discriminaban las dos poblaciones y a continuación se ha procedido conun test MANOVA. Este test ha sido complementado con la función Anosim delpaquete Vegan del software estadístico R, caracterizada por su gran robustez eneste tipo de análisis.
YR 2016
FD 2016
LK http://uvadoc.uva.es/handle/10324/21014
UL http://uvadoc.uva.es/handle/10324/21014
LA spa
NO Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática
DS UVaDOC
RD 18-may-2024