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Revista mexicana de ingeniería biomédica

On-line version ISSN 2395-9126Print version ISSN 0188-9532

Abstract

SALIDO-RUIZ, Ricardo A. et al. Neuromarcadores basados en Estadística de EEG en el Dominio Temporal y Frecuencial para Detectar Acufeno. Rev. mex. ing. bioméd [online]. 2023, vol.44, n.3, e1355.  Epub Apr 12, 2024. ISSN 2395-9126.  https://doi.org/10.17488/rmib.44.3.1.

La detección y caracterización del acúfeno requiere un diagnóstico cuidadosamente elaborado debido principalmente a su naturaleza heterogénea. La presente investigación tiene como objetivo encontrar características en las señales electroencefalográficas (EEG) a partir del análisis del dominio del tiempo y frecuencia que podrían distinguir entre pacientes sanos y con acúfeno con diferentes niveles de pérdida auditiva. Para ello, se reclutaron 24 voluntarios y se dividieron por igual en cuatro grupos: 1) controles, 2) acúfeno bajo, 3) acúfeno medio y 4) acufeno alto. La actividad EEG se registró en reposo en dos condiciones: ojos cerrados y abiertos durante un minuto. El análisis de EEG se centró en anchos de banda delta y alfa. Para el dominio del tiempo, las características del EEG estimadas fueron la media, la desviación estándar, la curtosis, el pico máximo, la asimetría y la forma. Para el dominio de la frecuencia, las características de EEG obtenidas fueron media, asimetría, densidad espectral de potencia. La normalidad de los datos del EEG se evaluó mediante la prueba de Lilliefors y, como resultado, se aplicó la técnica no paramétrica del estadístico H de Kruskal-Wallis para probar la significación. Los resultados muestran que las características del EEG son más diferenciables entre los pacientes con acúfeno y los controles en el dominio de la frecuencia que en el dominio del tiempo. Las características del EEG de los pacientes con acúfeno con alta pérdida de audición son significativamente diferentes del resto de los grupos en la actividad de la banda de alfa cuando se calculan la forma y la asimetría.

Keywords : acúfeno; características en frecuencia; características en tiempo; diagnóstico clínico; neuromarcadores; pérdida auditiva.

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