Detección de dolor apartir de señales de EEG
Artículo de revista
2022-06-01
Fondo Editorial EIA - Universidad EIA
Redes Neuronales
Electroencefalografía
Densidad del Espectro de Frecuencia
Valor Medio Cuadrático
Frecuencia Pico
Escala Análoga Visual
Escala de Valoración Numérica
Electro-diagnóstico
Neural Networks
Electroencephalography
Power Spectral Density
Root-Mean-Square
Peak Frequency
Visual Analog Scale
Numerical Rating Scale
Electrodiagnosis

Electroencefalografía

Densidad del Espectro de Frecuencia

Valor Medio Cuadrático

Frecuencia Pico

Escala Análoga Visual

Escala de Valoración Numérica

Electro-diagnóstico

Neural Networks

Electroencephalography

Power Spectral Density

Root-Mean-Square

Peak Frequency

Visual Analog Scale

Numerical Rating Scale

Electrodiagnosis

La evaluación de dolor es de gran importancia en el campo de la medicina ya que permite detectar condiciones médicas o definir la manera en la que se debe tratar. Su evaluación se basa en primera instancia en información que el mismo paciente entrega. Sin embargo, en algunos casos en los que el paciente no tiene la capacidad de expresarlo, resulta de gran utilidad métodos que permitan evaluarlo. En este artículo se propone la evaluación de presencia o ausencia de dolor a partir de características asociadas a señales electro-encefalográficas en un experimento en el que se induce dolor agudo a 14 participantes con una prueba de electro-diagnóstico, en hombres y mujeres con edades entre 18 y 33 años.  Se utilizan redes neuronales para la clasificación, obteniendo una exactitud del 74,19 %. The evaluation of pain allows the detection of medical conditions and defines the procedure to treat them. Medical staff measures pain by patient´s self-report. Nevertheless, in some cases, it is difficult or impossible for the patient to communicate the level of pain perceived. In these cases, it is useful to evaluate pain employing different techniques. In this paper, we propose the evaluation of pain through a procedure based on the analysis of the electroencephalographic signals. The algorithms were evaluated in an experiment with 14 participants where the pain was induced with an electrodiagnostic system. The participants were males and females between 18 and 33 years old. To classify between pain and no pain, we employed neural networks with an accuracy of 74,19 %.
 
La evaluación de dolor es de gran importancia en el campo de la medicina ya que permite detectar condiciones médicas o definir la manera en la que se debe tratar. Su evaluación se basa en primera instancia en información que el mismo paciente entrega. Sin embargo, en algunos casos en los que el paciente no tiene la capacidad de expresarlo, resulta de gran utilidad métodos que permitan evaluarlo. En este artículo se propone la evaluación de presencia o ausencia de dolor a partir de características asociadas a señales electro-encefalográficas en un experimento en el que se induce dolor agudo a 14 participantes con una prueba de electro-diagnóstico, en hombres y mujeres con edades entre 18 y 33 años.  Se utilizan redes neuronales para la clasificación, obteniendo una exactitud del 74,19 %.
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reveia-1577.pdfTítulo: reveia-1577.pdf
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