Resumen de Análisis avanzado de registros de electrorretinografía multifocal aplicado al diagnóstico de esclerosis múltiple
- español
La esclerosis múltiple (EM) es una enfermedad desmielinizante, adquirida, crónica, que impide el funcionamiento normal de la sustancia blanca del sistema nervioso central. En un gran número de casos, la vía visual se ve afectada durante el curso de la EM, e incluso en fases previas a la enfermedad. Por este motivo, es pertinente el estudio de la estructura y función de la vía visual en el diagnóstico.
La técnica electrofisiológica de electrorretinografía multifocal (mfERG) permite obtener la respuesta retiniana en un número elevado de zonas de la retina. Muy pocos trabajos previos investigan la capacidad discriminante del análisis de las señales de mfERG para el diagnóstico de EM, todos ellos utilizan el análisis clásico de amplitudes y latencias y, los resultados obtenidos en estos estudios no son concluyentes.
El objetivo de la presente tesis ha sido explorar la capacidad de la electrorretinografía multifocal para la investigación y el diagnóstico clínico de esclerosis múltiple, utilizando algoritmos avanzados de análisis de señal.
Se ha utilizado una base de datos de registros mfERG de dos grupos de sujetos: 6 controles (M:H=3:3) y 10 pacientes con diagnóstico de esclerosis múltiple, sin historial de neuritis óptica (M:H=7:3) obtenidos mediante el equipo Reti-Port/scan 21 de Roland.
Las señales de mfERG han sido analizadas mediante diversas técnicas matemáticas hasta ahora no aplicadas en este campo clínico, con el objetivo de facilitar nuevos biomarcadores para la detección de EM. Estas técnicas son el análisis espectral singular, la representación dispersa de una señal y la descomposición empírica en modos. Además se propone el empleo de redes neuronales, la utilización de la función de correlación como característica discriminante y la realización de un análisis topográfico más detallado para mejorar su aplicabilidad. La capacidad discriminante de los métodos propuestos ha sido evaluada mediante el área bajo la curva ROC: AUC.
Mediante el análisis de los marcadores de amplitudes y latencias, se obtienen valores de media de AUC inferiores a 0,6158, mientras que tras el empleo de las técnicas matemáticas descritas, se consigue mejorar en gran medida la capacidad de discriminación: redes neuronales, AUC de 0,7650; análisis espectral singular, AUC de 0,8348; representación dispersa, AUC de 0,7515; descomposición empírica en modos, AUC de 0,8726; y análisis topográfico, AUC de 0,8854.
En todos los métodos de análisis de los registros de mfERG propuestos los valores de discriminación entre controles y pacientes son superiores a los conseguidos con la técnica tradicional de análisis de amplitud y latencias. Dichos resultados sugieren que el análisis de los registros mfERG sería aplicable para el diagnóstico de esclerosis múltiple en sus fases iniciales
- English
Multiple sclerosis (MS) is a demyelinating, acquired, chronic disease that perturb the normal functioning of the white matter of the central nervous system. In a large number of cases, the visual pathway is affected during the course of MS, and even in phases prior to the disease; for this reason, the study of the visual pathway in the diagnosis is pertinent.
Electrophysiological tests provide information about the functioning of the visual pathway.
Among the available tests, the multifocal electroretinogram (mfERG) is a technique that allows obtaining objective and qualitative measurements of the functioning of the retina through different types of visual stimuli with a high topographic resolution. However, the number of studies concerning changes in the retina due to MS is quite limited and all of them used the classical analysis of amplitudes and latencies. The results in these studies are inconclusive.
The purpose of this thesis has been to explore the capability of multifocal electroretinography for research and clinical diagnosis in patients of Multiple Sclerosis, using advanced algorithms of signal analysis.
MfERG registers from 6 controls (F:M=3:3) and 10 MS patients without history of optic neuritis (F:M=7:3) were examined. This registers were obtained by Reti-Port/scan 21 device.
In this thesis, the signals coming from mfERG records have been studied using various mathematical techniques that had not yet been applied in this clinical field, in order to facilitate new biomarkers for the detection of MS. These techniques are the singular spectral analysis, the sparse representation and the empirical mode decomposition. With each of them, it is possible to perform a detailed analysis of the characteristics of the mfERG signals, allowing a better characterization of the retinal response to then classify them as healthy or MS. It also proposes the use of neural networks, the use of the correlation function like classification criteria or the performance of a more detailed topographic analysis to improve its applicability. The discrimination capacity of the proposed methods has been evaluated by the area under the ROC curve: AUC.
Through the analysis of the markers of amplitudes and latencies, mean values of AUC are lower than 0.6158. On the other hand after the use of the mathematical techniques described, the discrimination capacity is greatly improved: neural networks, AUC of 0.7650; singular spectral analysis, AUC of 0.8348; sparse representation, AUC of 0.7515; empirical mode decomposition, AUC of 0.8726; and topographic analysis, AUC of 0.8854.
In all the proposed methods of analysis of the mfERG registers, the values of discrimination between controls and patients are higher than those obtained with the traditional technique of amplitude and latency analysis. These results suggest that the analysis of mfERG records would be applicable for the diagnosis of multiple sclerosis in its initial phases
