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Procesamiento de la señal electroencefalográfica bajo anestesia general

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dc.contributor.advisorGómez Suarez, Nicolás Eugeniospa
dc.contributor.authorHernandez Solarte, David Antoniospa
dc.date.accessioned2018-09-20T17:28:23Zspa
dc.date.available2018-09-20T17:28:23Zspa
dc.date.issued2015spa
dc.description49 páginasspa
dc.description.abstractLa anestesia general es un procedimiento muy frecuente en el ambiente médico, el cual es un estado en el que el cuerpo del paciente no percibirá ningún estímulo, o por lo menos es lo que busca, por tal motivo existe la necesidad de realizar una monitorización de que tan anestesiado está el paciente, cumpliendo los principios básicos de la anestesia que son la hipnosis, amnesia, analgesia, relajación muscular. Para realizar dicho control del estado anestesico del paciente, se utiliza la concentracion alveolar minima (CAM) para “cuantificar” que tan profundo se encuentra cuando se utiliza una anestesia inducida por farmacos gaseosos, y se utilizan varios dispositivos que hacen estudios electroencefalograficos, como el BIS cuando se realiza una anestesia total intravenosa (TIVA), todo esto debe realizarse para poder aplicar con debida mesura la cantidad de farmaco para que el paciente no reaccione de manera adversa al procedimiento. A nivel de anestesiología, los especialistas tienen mucha confianza en la CAM, pero en un medio más moderno, la tendencia es realizar anestesia mediante TIVA ya que ofrece ciertas ventajas y características con respecto a la anestesia inhalada, pero tiene una desventaja que es la implementación del monitoreo de la anestesia, lo cual resulta sumamente costoso cuando se implementa con el BIS cuyos consumibles, los electrodos, implican alto costo y no son reutilizables, por otro lado, la respuesta de este dispositivo suele tener problemas cuando se utiliza un electrobisturí y hay estudios que indican que no es confiable del todo. El presente trabajo busca desarrollar un estudio de electroencefalografía (EEG) que permita de forma más fiable poder monitorear el estado de profundidad anestésica del paciente implementando herramientas informáticas como el reconocimiento de patrones para eliminar información redundante y reducir la dimensionalidad de los datos y la aplicación de aprendizaje automático para poder extraer características de la señal EEG para determinar estados anestésicos que pueda presentar el paciente. Se realizó un sistema de clasificación de estados anestésicos partiendo de la reducción de la dimensionalidad de los 16 a 14 canales, dando como resultado que cada señal capturada por cada canal es diferente, lo cual realizara un estudio más completo que con menos electrodos. Se creó una matriz de características para ingresarla al algoritmo de K-means para entrenar el sistema. Al validar la información con la base de datos suministrada se obtuvo que el algoritmo funciona aceptablemente para la clasificación de estados anestésicos obteniendo resultados por encima del 83%.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero(a) Biomédico(a)spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.bibliographiccitationHernández Solarte, D. A. (2015) Procesamiento de la señal electroencefalográfica bajo anestesia general (Trabajo de grado). Recuperado de: http://repository.eia.edu.co/handle/11190/1991spa
dc.identifier.urihttps://repository.eia.edu.co/handle/11190/1991spa
dc.language.isospaspa
dc.locationBIOM00247spa
dc.publisherUniversidad EIAspa
dc.publisher.departmentBiomédica, Mecatrónica y Mecánicaspa
dc.publisher.editorEnvigado (Antioquia, Colombia). Universidad EIA, 2015spa
dc.publisher.editorMedellín (Antioquia, Colombia) Universidad CES, 2015spa
dc.publisher.programIngeniería Biomédicaspa
dc.rightsDerechos Reservados - Universidad EIA, 2018spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercialspa
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dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/spa
dc.subject.proposalAnestesiaspa
dc.subject.proposalEEGspa
dc.subject.proposalAprendizaje automáticospa
dc.subject.proposalK-meansspa
dc.subject.proposalPCAspa
dc.subject.proposalICAspa
dc.subject.proposalAnesthesiaspa
dc.subject.proposalMachine learningspa
dc.titleProcesamiento de la señal electroencefalográfica bajo anestesia generalspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublication
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