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Redes neuronales artificiales aplicadas a la clasificación de ECoG

Lic. Angel Luis Torres Yoval, Dra. Martha Lorena Avendaño Garrido, Dr. Porfirio Toledo Hernández, Dra. María Leonor López Meraz

Las señales electrocorticográficas (ECoG) constituyen registros temporales de la actividad eléctrica cerebral y han sido utilizadas como herramienta en el estudio y análisis de eventos epilépticos.

En el presente trabajo se implementa un modelo de aprendizaje estadísstico, fundamentado en redes neuronales artificiales, con el propósito de clasificar muestras de señales ECoG según dos posibles estados: basal y de crisis epiléptica.

Mediante un esquema de aprendizaje automático supervisado, se entrena un perceptrón multicapa utilizando datos provenientes de una señal ECoG registrada en un modelo animal (rata). El modelo resultante permite identificar ciertas regularidades en las muestras, posibilitando su diferenciación entre actividad eléctrica cerebral en estado basal y en condición de crisis epiléptica.