{"id":66708,"date":"2017-08-21T10:00:36","date_gmt":"2017-08-21T08:00:36","guid":{"rendered":"https:\/\/medios.uchceu.es\/actualidad-ceu\/?p=66708"},"modified":"2023-03-21T13:23:09","modified_gmt":"2023-03-21T12:23:09","slug":"publican-en-plos-one-nuevos-avances-en-el-algoritmo-de-prediccion-de-crisis-epilepticas-disenado-por-investigadores-del-ceu-uch","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medios.uchceu.es\/actualidad-ceu\/publican-en-plos-one-nuevos-avances-en-el-algoritmo-de-prediccion-de-crisis-epilepticas-disenado-por-investigadores-del-ceu-uch\/","title":{"rendered":"Publican en Plos One nuevos avances en el algoritmo de predicci\u00f3n de crisis epil\u00e9pticas dise\u00f1ado por investigadores del CEU-UCH"},"content":{"rendered":"

El Grupo ESAI del CEU-UCH, que dirige el profesor Juan Pardo, ha colaborado con la Cl\u00ednica Mayo, en Estados Unidos, para ampliar el trabajo por el que obtuvieron el tercer premio en un Data Science Challenge, entre 502 equipos de todo el mundo<\/strong><\/p>\n

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Los investigadores Francisco Zamora y Paloma Botella y los profesores del CEU-UCH Juan Pardo y Javier Mu\u00f1oz, miembros del Grupo ESAI y autores de la investigaci\u00f3n.<\/figcaption><\/figure>\n

El Grupo de Investigaci\u00f3n Embedded Systems and Artificial Intelligence (ESAI) de la Universidad CEU Cardenal Herrera de Valencia, que dirige el profesor Juan Pardo Albiach, ha publicado en Plos One<\/a> los nuevos avances de su dise\u00f1o de algoritmo para predecir con antelaci\u00f3n las crisis epil\u00e9pticas<\/strong>. Los investigadores Juan Pardo, Javier Mu\u00f1oz Almaraz<\/a>, Francisco Zamora y Paloma Botella<\/strong> proponen en este art\u00edculo un nuevo m\u00e9todo para procesar la se\u00f1al del electroencefalograma intracraneal (iEEG), que registra la actividad el\u00e9ctrica del cerebro, con el que mejoran a\u00fan m\u00e1s la fiabilidad en la predicci\u00f3n de las crisis de epilepsia<\/strong> que lograron con su primer desarrollo.<\/p>\n

Seg\u00fan destaca el profesor Pardo Albiach<\/strong>, \u201cel algoritmo permite ‘aprender’ mejor de las se\u00f1ales captadas del cerebro, tanto en el estado preictal -el previo a las crisis epil\u00e9pticas-, como entre episodios de crisis, para poder predecirlas con a\u00fan mayor fiabilidad\u201d. Este nuevo m\u00e9todo de procesamiento de la se\u00f1al del cerebro est\u00e1 basado en un nuevo tipo de filtros de la se\u00f1al, que denominan supervisados, frente al filtrado tradicional. Tambi\u00e9n los investigadores del CEU-UCH<\/strong> han incorporado, adem\u00e1s de redes neuronales profundas (Deep Learning), otros algoritmos en combinaci\u00f3n, como el K-Nearest Neighbor (KNN), para mejorar los patrones de predicci\u00f3n de las crisis epil\u00e9pticas<\/strong> que ya obtuvieron en su primer dise\u00f1o.<\/p>\n

Colaboraci\u00f3n con la Cl\u00ednica Mayo<\/strong><\/p>\n

Los datos manejados para este nuevo art\u00edculo cient\u00edfico publicado en Plos One se han obtenido gracias a la colaboraci\u00f3n que el Grupo ESAI del CEU-UCH<\/strong> mantiene con Benjamin Henry Brinkmann<\/strong>, profesor de Neurolog\u00eda e Ingenier\u00eda Biom\u00e9dica en el Mayo Systems Electrophysiology Laboratory<\/strong>, de la prestigiosa Cl\u00ednica Mayo, en Rochester (Estados Unidos)<\/strong>. Brinkmann visit\u00f3 este mes de noviembre al equipo del CEU-UCH<\/a> para avanzar en el trabajo de colaboraci\u00f3n con la Cl\u00ednica Mayo que ahora se ha publicado en Plos One.<\/p>\n