Procesado de señales de mfVEP

Abstract

Los potenciales evocados visuales son las respuestas bioeléctricas a determinados estímulos visuales y se utilizan habitualmente en la clínica diaria. Con el desarrollo de la técnica de los potenciales evocados visuales multifocales (mfVEP) es posible obtener información sectorizada a todo el campo visual de las respuestas fisiológicas. Diversos estudios demuestran que los mfVEP pueden ser una herramienta útil en el diagnóstico y seguimiento de enfermedades como esclerosis múltiple o glaucoma, entre otras. Las técnicas de proceso digital de las señales mfVEP se basa principalmente en el uso de filtros basados en la transformada discreta de Fourier, normalmente implementados mediante la transformada rápida: FFT. El objetivo de estos filtros es mejorar la relación señal a ruido de las señales mfVEP. En este trabajo se ha mejorado la calidad de los registros mfVEP utilizando el cancelador de ruido de Wiener. El cancelador de ruido de Wiener es un filtro óptimo ampliamente utilizado en el procesado de señales fisiológicas. Teóricamente, la entrada de referencia debe ser igual a la componente de ruido incluida en la entrada principal, pero como esta última no es observable, debe estimarse. Esta estimación contribuye negativamente a la obtención del filtrado óptimo, especialmente cuando la señal de entrada no es estacionaria, como es el caso de la mayoría de las señales bioeléctricas. Uno de los objetivo de este trabajo ha sido estimar dicha entrada principal y por eso se han ensayado diversos métodos, tales como la realización de una extensión periódica de la ventana de ruido, considerando ruido gaussiano o el generando al correlar la señal entre canales. Utilizando señales obtenidas en 24 individuos sanos, la relación señal a ruido de las señales del cancelador de ruido de Wiener mejoran en un 21 % la relación señal a ruido obtenida con el método actualmente más utilizado de filtrado de las señales. En definitiva, se demuestran que los resultados obtenidos en términos de relación señal a ruido y curvas ROC superan ampliamente a los obtenidos en la clínica habitual.