Barcelona, España
Los artefactos electroencefalográficos asociados con los movimientos oculares representan una fuente potencial de error en el análisis e interpretación de la influencia de fármacos y en el diagnóstico de trastornos neurológicos. En el presente estudio se propone un nuevo método automático para el filtrado de artefactos basado en el Análisis de Componentes Independientes (ICA). La identificación automática de artefactos está basada en el dominio frecuencial y en aspectos topográficos de las componentes independientes. Se realiza un estudio comparativo entre ICA y el método considerado el ‘gold standard’ basado en regresión lineal. Este último método no tiene en cuenta la contaminación mutua entre las actividades EEG y electrooculográfica, reduciendo no sólo los movimientos oculares sino también actividad cerebral de interés, principalmente en los electrodos situados a nivel anterior. Esta limitación es superada por ICA, mostrando la eficiencia de este nuevo método en un estudio farmacológico doble ciego, controlado con placebo y cruzado con voluntarios sanos.
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