La Universidad Pública de Navarra, la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) y la Clínica Universitaria de Navarra colaboran en un trabajo de investigación que ha permitido desarrollar un nuevo método para detectar y clasificar con mayor rapidez las crisis epilépticas. En concreto, se ha diseñado un algoritmo que permite extraer las características más relevantes de la señal bioeléctrica del cerebro obtenida a través del electroencefalograma.
Carlos Guerrero, que inició su tesis doctoral en la UPNA bajo la tutela del profesor de Teoría de la señal y comunicaciones, Armando Malanda, es el autor principal de la investigación. Ésta, según explica el profesor Malanda, se inició de manera conjunta con varios médicos del departamento de neurofisiología de la Clínica Universitaria, interesados en la detección automática de crisis epilépticas en registros de electroencefalograma.
La investigación de esas nuevas técnicas de detección ha constituido la tesis doctoral de Carlos Guerrero, actualmente investigador en la UC3M. Su trabajo intentó descubrir e interpretar los fenómenos bioeléctricos originados en la corteza cerebral, con el objetivo de aplicar estos estudios al análisis de distintas patologías, como la enfermedad del Parkinson, Alzheimer o la epilepsia. Para ello, como método de obtención de las señales cerebrales se utiliza la electroencefalografía, que es la exploración y registro neurofisiológico de los potenciales eléctricos generados en el cerebro empleando electrodos situados sobre la superficie del cuero cabelludo.
Los primeros resultados obtenidos por los científicos fueron prometedores y mostraron la necesidad de reducir la cantidad de información que se obtiene del electroencefalograma, puesto que analizar todas sus características requiere mucho tiempo y gran capacidad computacional. Para ello, han diseñado un algoritmo que permite extraer las características más relevantes de la señal que se asocian a la epilepsia para poder detectar y clasificar con mayor rapidez las crisis epilépticas, así como también determinar qué partes o zonas del cerebro están más afectadas.
“La ventaja que tiene este método —indica Carlos Guerrero— es que permite desarrollar tareas de detección, clasificación o localización de enfermedades neurológicas con poca información. El electroencefalograma contiene mucha información y lo que nosotros buscamos es tratar de mejorar la eficacia de tareas analizando poca información, mediante la selección de los datos de la señal más significativos”. Con este sistema, explican los investigadores, se extrae información sobre el plan tiempo-frecuencia de la señal de una forma sencilla y novedosa, facilitando las tareas de detección y clasificación de segmentos con epilepsia y abriendo la posibilidad de aplicar este algoritmo en otras patologías
Valoración científica positiva
Este novedoso método, publicado recientemente en la revista Medical & Biological Engineering & Computing, ha sido comparado con otras técnicas y los resultados de tal análisis se presentarán en una de las conferencias más importantes de ingeniería biomédica, el International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, que tendrá lugar del 31 de agosto al 4 de septiembre en Buenos Aires (Argentina).
En ese sentido, el profesor Armando Malanda señala que “las técnicas desarrolladas han sido valoradas de forma positiva por la comunidad científica internacional, pero esto no significa que vayan a tener un uso clínico generalizado, porque para ello se requiere más tiempo. Lo que de momento se ha conseguido es desarrollar una herramienta más, disponible potencialmente para su uso clínico”.