Integración multimodal para la detección de zona epileptógena usando mecanismo de co-atención

Abstract

El objetivo de esta memoria de título es desarrollar y aplicar un algoritmo supervisado de inteligencia artificial para la co-localización de la alteración estructural en pacientes con epilepsia refractaria, mediante la integración de datos de electroencefalograma (EEG) y resonancia magnética funcional (fMRI), idealmente se desea identificar del foco epileptogénico.

En este estudio se utilizaron cuatro bases de datos distintas. La primera proviene del Children’s Hospital Boston y comprende registros de electroencefalograma de pacientes pediátricos con convulsiones intratables. La segunda base de datos, aprobada por la Junta de Revisión Institucional (IRB) de la Universidad de Iowa, incluye registros de pacientes humanos sometidos a estimulación eléctrica durante resonancia magnética funcional. La tercera se compone de datos de pacientes del Child Mind Institute, que cuentan con información de EEG y fMRI para cada individuo. La cuarta base de datos se obtuvo en colaboración con el Instituto de Neurología Dr. Alfonso Asenjo (INCA), y se compone de registros de pacientes con epilepsia refractaria que incluyen EEG y fMRI para cada caso.

El algoritmo propuesto se basa en el aprendizaje conjunto de dos redes neuronales denominadas \textit{Transformers}. Una de ellas se especializa en el análisis del electroencefalograma, que mide la actividad eléctrica cerebral, mientras que la otra se centra en la resonancia magnética funcional en reposo (rFMRI). La clave de este enfoque radica en la implementación de la co-atención, donde ambas redes trabajan de manera conjunta.

Al utilizar el modelo de co-atención para fMRI y EEG, se obtuvo una \textit{focal accuracy} del 81.3\%, superando el umbral del 80\% y demostrando un rendimiento prometedor en esta fase preliminar. Esta investigación se realiza con cooperación con el Instituto Milenio en Ingeniería e Inteligencia Artificial para la Salud y el Instituto de Neurocirugía Dr Alfonso Asenjo.