Detección y caracterización automática del potencial evocado cognitivo P300 en trials individuales en registros de niños de 10 años en un estudio GO/NOGO

Abstract

Se presenta un sistema que realiza la detección y caracterización automática del potencial evocado P300 en trials individuales, en registros adquiridos con el paradigma Go/Nogo en niños sanos de 10 años. Se construyó una base de datos a partir del marcado experto de 36 registros de una prueba Go/Nogo con la que se entrenó y midió el desempeño del sistema. El sistema recibe un trial individual y opera en seis etapas: preprocesamiento, generación de ondas candidatas, extracción de características y filtrado de ondas, las que operan secuencialmente. El preprocesamiento reduce el ruido EEG. Luego se generan ondas candidatas. A cada onda candidata se calculan sus características. Las etapas de filtrado descartan ondas candidatas aplicando, umbrales por cada característica, herramientas de aprendizaje máquinas y finalmente utilizando información del contexto del trial individual. La salida del sistema es la onda candidata que sobrevive a las etapas de filtrado y es la onda P300. El desempeño del sistema propuesto es comparable a otros sistemas descritos en la literatura reciente. Se logró una sensibilidad de 63,8%, una especificidad de 64,4% y una exactitud de 64,3% en el conjunto de prueba.