Identificación automática del Trastorno por Déficit de Atención y /o Hiperactividad sobre registros de Potenciales Evocados Cognitivos. (2011)
El Trastorno por Déficit de Atención y/o Hiperactividad (TDAH) se considera uno de los desórdenes del comportamiento más comunes de la infancia (Lopera, F. et al 1999; Smalley, 2002; Qian Q, 2003) estimándose que más del 80% de los niños que lo presentan continuarán expresándolo en la adolescencia, etapa en la cual quienes lo padecen están mucho más propensos a retirarse de la escuela (32-40%), a comprometerse en actividades antisociales (40-50%), a hacer uso de drogas ilícitas más de lo normal, a experimentar embarazo a una edad más temprana (40%); y, por último, entre el 30% (De Luca V., 2002) y el 65% de quienes fueron diagnosticados con esta enfermedad en la infancia lo presentarán también en la edad adulta (Menéndez, I., 2001), etapa en la cual se caracteriza por dificultades en las relaciones interpersonales, laborales, sociales y por su alta co-morbilidad con trastorno de personalidad disocial, farmacodependencia y alcoholismo. El empleo de técnicas de procesamiento señales al análisis de la actividad cerebral mediante potenciales evocados cognitivos, permitirá desarrollar herramientas de apoyo al diagnóstico médico que puedan ser empleadas en el mejoramiento y afinamiento de los tratamientos que deben formularse a pacientes que presentan TDAH. Adicionalmente, el desarrollo de sistemas automáticos para apoyar el diagnóstico médico, basados en técnicas de procesamiento digital de señales, genera productos con alto valor agregado, que puede ser competitivo tanto en el mercado nacional como en el internacional. En particular, debido a su flexibilidad, el sistema permitirá ampliar la cobertura del tratamiento a la población infantil escolar de Manizales. La valoración convencional de los potenciales evocados se realiza mediante valores puntuales de la componente P300 de la onda. Específicamente se valora la amplitud, la latencia y la forma del pico. El tratamiento que se le ha realizado a este tipo de señales se basa en el empleo de técnicas de tiempo - frecuencia, aunque su aplicación no se ha realizado de manera correcta. Adicionalmente, dada la naturaleza de la señal es posible inferir que a partir de técnicas de modelado de dinámica estocástica y dinámica no lineal, es posible extraer mayor información discriminante para la tarea de identificaciín de TDAH. Sin embargo, es necesario estudiar la topología, los algoritmos de ajuste de parámetros y las mejores estadísticas para el problema específico. Finalmente, nuestros grupos de investigación han venido trabajando en el desarrollo de técnicas de análisis del comportamiento dinámico en aplicaciones de señales biomédicas, pero sus resultados pueden ser extendidos al diagnóstico de otras enfermedades y desórdenes, previa adecuación de los modelos y algoritmos del sistema, en las cuales se emplean la caracterización y análisis de los registros PEC, entre otras, la esquizofrenia, adicción y enfermedades relacionadas etiológicamente a las estructuras profundas del cerebro.