Aplicación de la corrección de artefactos en el electroencefalograma para el monitoreo del estado anestésico / Electroencephalogram artifact correction application for anesthetic depth monitoring

RESUMEN

Objetivo: Proponer un método basado en el algoritmo de descomposición en modos empíricos para la corrección de los artefactos oculares y cardiacos presentes en el electroencefalograma (EEG).Métodos: Para la corrección de artefactos fue aplicada la reconstrucción parcial dela señal, descartando todos los componentes que pudieran contener información de los artefactos. Luego el método de corrección propuesto es evaluado usando señales de EEG contaminadas artificialmente. Se calcularon los criterios de similitud y corrección entre las salidas del método y el EEG original. Finalmente el método de corrección propuesto fue incorporado a un sistema de monitoreo de anestesia. Para evaluar la mejoría de los resultados del sistema de monitoreo las salidas de este fueron comparadas antes y después de aplicar la corrección de artefactos.Resultados: Las salidas del método de corrección de artefactos en el EEG conservaron una correlación de un 89,7 por ciento entre todas las señales analizadas y un valor medio de similitud de 0,75 comparados con el EEG original.El sistema de monitoreo de anestesia mostró una mejoría de 27,4 por ciento después de aplicar la corrección de losartefactos. Demostrando, el superior desempeño del método de monitoreo de profundidad anestésica propuesto después de realizar la corrección de artefactos.Conclusiones: El EEG se ha convertido en uno de los métodos más usados en la práctica quirúrgica para cuantificar la profundidad anestésica. Pero la exactitud del diagnóstico realizado a partir de esta señal puede verse comprometido por la aparición de artefactos en el registro de EEG. Los artefactos oculares y cardiacos son los más frecuentes y problemáticos(AU)

ABSTRACT

Objective: To propose a method based on empirical mode decomposition (EMD) algorithm for the correction of eye and cardiac artifacts presents in the electroencephalogram (EEG).Methods: For the artifact correction partial reconstruction of signal were apply the discarding all those components that may contain artifact information. After the proposed correction method is evaluated using artificially contaminated EEG signals. Similitude and correlation criteria were applied between the method outcomesand the original EEG. Finally correction method was incorporated into an anesthesia monitoring system. To evaluate the system outcomes enhancement, these were compares before and after apply the artifact correction.Results: EEG artifact correction method outcomes preserve overall analyzed records a correlation of 89.7 per cent and medium similitude value of 0.75 compared the original EEG. The anesthesia monitoring system shows an enhancement of 27.4 per cent after apply artifact correction.Demonstrating, the superior performance of the anesthetic monitoring proposed methods after artifacts correction.Conclusions: The EEG has become one of the most used method in the surgical practice for to quantify the anesthetic depth. But the accuracy of diagnosis made from this signal can be compromised by the appearance of artifacts in the EEG record. Ocular and cardiac artifacts are most frequent and problematic(AU)