Nonlinear analysis of the electroencephalogram in depth of anesthesia

Abstract

El procesamiento digital de la señal de electroencefalograma (EEG) ha tomado importancia en el monitoreo de profundidad anestésica, contribuyendo a una mejor técnica anestésica. El objetivo es realizar una revisión de métodos matemáticos no lineales aplicados recientemente al análisis de EEG la cual presenta características no lineales y no estacionarias. Una revisión fue desarrollada abarcando métodos matemáticos no lineales en el dominio del tiempo y frecuencia, los cuales han sido aplicados recientemente al análisis de EEG: Entropía Aproximada, Entropía Muestral, Entropía Espectral, Entropía Permutada, Transformada Wavelet, Entropía Wavelet, Bispectro, Bicoherencia y Transformada Hilbert Huang. Los algoritmos implementados fueron probados en un registro EEG de un paciente en la Clínica Universidad de La Sabana. Resultados publicados en la literatura a fin del tema son discutidos. Técnicas no lineales como el análisis de entropía, y la combinación con transformadas Wavelet y Hilbert Huang en el dominio de la frecuencia han presentado resultados prometedores en clasificación de estados de profundidad anestésica.

Keywords

• monitoreo de profundidad anestésica
• extracción de patrones eeg
• análisis no lineal de complejidad
• procesamiento digital de señales