Detección de pacientes con epilepsia

Detección de pacientes con epilepsia

¿Sabes que es la epilepsia?

De manera general la epilepsia es una enfermedad en el cerebro que provoca movimientos que la persona no puede controlar en algunas partes del cuerpo.

Antes los doctores se limitaban a su experiencia analizando los estudios, pero desde que aparecieron las computadoras, muchas tareas se han simplificado. Esto lo podemos ver en nuestra vida diaria, con un ejemplo tan simple como los celulares donde podemos ver fecha y hora, comunicarnos con familiares y amigos de una manera veloz, incluso poder llegar a lugares que no conocemos mediante rutas que nos indica el GPS (Global Positioning System, por sus siglas en ingles, sistema de posicionamiento global). Gracias a esto, otros beneficiados son los doctores, que por estos avances pueden utilizar menos tiempo analizando cada muestra, y más tratando esta enfermedad.

Para poder realizar un mejor análisis debemos recurrir a herramientas matemáticas avanzadas que nos ayuden a tomar las mejores características de las señales que el cerebro nos da. Lo importante que debemos destacar de estas formulas que usamos es “como” se usan, el procedimiento que usamos para utilizarlas, no el simple hecho de tenerlas y arrojarlas esperando que funcionen de alguna manera.

Si recolectamos los datos que tomamos del cerebro, podemos verlos como puntos en un plano, los cuales queremos separarlos en 2 grupos, para este caso particular los pacientes sanos y los que tienen esta enfermedad. Para esto se tienen muchos procedimientos, uno de los más simples es SVM (Support Vector Machine, por sus siglas en ingles, maquinas de soporte vectorial), el cual divide en el caso más sencillo, a los puntos en 2 grupos, atravesando de la mejor manera posible estos dos grupos por una línea recta, y si lo requerimos podemos hacer que esa línea sea una curva, una figura geométrica regular o irregular.

Asi como este método, existen otros más complejos en el cual deben hacerse otros procedimientos, pero para nuestra suerte, las computadoras realizan la mayor parte del trabajo y lo que nos resta es analizar los resultados, dar una interpretación de los números que la computadora nos arroja. Esto podemos verlo como la figura punteada de la derecha, en la que los puntos verdes pertenecen a un grupo (por ejemplo, los pacientes sanos), y los rojos el otro grupo, que vemos estan separados por una línea recta, mientras en la figura de la izquierda, se ven separados por líneas curvas irregulares. Logramos esto gracias a la programación, y la rama de las matemáticas computacionales.

Adrián Talamantes Román

Técnico en Mecatronica y estudiante de 8vo semestre de la facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma de Chihuahua.

Referencias:

http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs999/es/

Christopher M. Bishop(2006). Pattern recognition and machine learning New York: Editorial Springer.

Pattern classi_cation, Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork (2nd ed.).

Andrew R.Webb, Qinetiq Ltd, Malvern. (2002). (2nd ed.). United Kingdom: John Wiley and Sons, LTD. 10