Contexto:

El análisis de ritmos clínicos en los métodos de procesamiento de señales avanzadas es de mucho interés en áreas médicas, tales como el diagnosticó de los trastornos cerebrales, la epilepsia, el análisis del sueño o la anestesia y, más recientemente, en las interfaces cerebro computador (BCI).

Metodo:

En este trabajo se aplica la Transformada Wavelet Packet a fin de extraer los ritmos cerebrales de señales electroencefalografías´ (EEG) relacionadas a tareas de imaginación motora, contenidas en la base de datos de la competencia BCI 2008. Usando funciones estadísticas ampliamente aplicadas en la literatura, se obtiene la matriz de datos que caracteriza los ritmos cerebrales, que son discriminadas mediante diferentes clasificadores y evaluados usando criterio de validación cruzada de diez pliegues.

Resultados:

La exactitud de clasificación se acerca al 81.11 % en promedio, con un grado de acuerdo de 61 %, lo que indica una concordancia adecuada, como ha sido previamente reportada en la literatura. Un análisis de relevancia mostró la concentración de características aportadas en los nodos producto de la descomposición Wavelet, así como las características que mayor contenido de información contribuyen a mejorar la región de decisión de separabilidad para la tarea de clasificación.

Conclusiones:

El método propuesto puede ser utilizado como referencia para apoyar futuros estudios en la tarea de caracterización de señales EEG orientadas a la imaginación de movimiento de la mano derecha e izquierda, teniendo en cuenta que nuestros resultados demostraron ser favorables en comparación con los propuestos en la literatura.

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