Uso de potenciales provocados visuales de estado estacionario para el apoyo en el diagnóstico del transtorno por déficit de atención con hiperactividad Public Deposited
En la búsqueda para complementar el diagnóstico del Trastorno por Déficit de Atención con Hi-peractividad (TDAH) se han empleado algunas técnicas basadas en el electroencefalograma (EEG), como son los potenciales provocados (PP). Debido a su bajo costo de adquisición, alta resolución temporal y no invasividad, los PP son atractivos para su estudio ya que se pueden hacer inferencias acerca del razonamiento, las funciones ejecutivas, la resolución de problemas, la memoria, el lenguaje, el control motor y muchas otras tareas cerebrales. Esta investigación se centró en la aplicación de Potenciales Provocados Visuales de Estado Estacionario (PPVEE) como apoyo al diagnóstico del TDAH. Como primer objetivo se diseño un dispositivo que pudiera realizar la estimulación de manera sencilla y rápida, además de que fuerade fácil manejo para su traslado y operación. Por otra parte, las pruebas se diseñaron con el fin de poder comparar las respuestas de los sujetos en condiciones de atención e inatención dirigida. La hipótesis del trabajo fue que los sujetos con trastorno tendrían respuestas similares en ambos casos. La población que se ocupó en este proyecto estuvo compuesta por 18 sujetos de los cuales la mitad de ellos fueron con TDAH (1 mujer / 8 hombres) y la otra mitad no presentaba el TDAH (4mujeres / 5 hombres) de acuerdo a los estándares clínicos utilizados actualmente. La población de estudio fueron pacientes de Neuropsicología del Instituto Nacional de Rehabilitación en la ciudadde México
La información para la evaluación se extrajo del espectro de potencia del EEG de cada unosde los electrodos ocupados, en éste caso O1, O2 y Oz de acuerdo al sistema 10/20. Se calcularon las características de la potencia de los armónicos y fundamentales de cada una de las frecuencias de interés para cada uno de los espectros en ambas maniobras. El análisis de los rasgos extraídos se llevó a cabo mediante una Máquina de Soporte Vectorial (SVM) la cual se entrenó y probó, con vectores de rasgos que cumplieran con la condición de que el Área Bajo la Curva (AUC) relativa de operación (ROC) fuera mayor a 0.60. Después, se valido la SVM a través de validación cruzadade 10 vías lo cual arrojo AUC de 0.72±0.07 y un porcentaje de correctos de 67.04±6.58, lo cual respalda la idea de que la prueba diseñada es capaz de discriminar razonablemente y que le podría ayudar al clínico a complementar un diagnóstico rápido y efectivo.
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