Technology for processing saccadic electrooculograms in people with spinocerebellar ataxia type 2
- Becerra García, Roberto Antonio
- Gonzalo Joya Caparrós Zuzendaria
- Francisco García Lagos Zuzendarikidea
- Rodolfo Valentín García Bermúdez Zuzendarikidea
Defentsa unibertsitatea: Universidad de Málaga
Fecha de defensa: 2022(e)ko apirila-(a)k 22
- Marie Cottrell Presidentea
- Miguel Atencia Idazkaria
- Ruxandra Stoean Kidea
Mota: Tesia
Laburpena
Este trabajo presenta el desarrollo de una tecnología que procesa los registros de movimiento del ojo humano de forma totalmente automática. También tiene un fuerte enfoque en los registros de sujetos que sufren Ataxia Espinocerebelosa tipo 2 (SCA2). La SCA2 es una enfermedad que tiene una prevalencia muy alta en mi Cuba natal. Aquí, el Centro de Investigación y Rehabilitación de Ataxias Hereditarias (CIRAH) es la principal institución encargada de la investigación de esta enfermedad y muchas otras similares. El proceso que hoy en día realizan los especialistas del CIRAH para extraer la información relevante de los registros de movimientos oculares es semiautomático. Partes del proceso de identificación de movimientos sacádicos se realizan anotando manualmente dónde comienza y dónde termina el movimiento sacádico. Además, se utiliza un equipo antiguo y costoso que ocasionalmente introduce ruido de línea eléctrica en las señales. Debido a la situación actual del CIRAH con respecto al procesamiento de registros de movimientos oculares, nos propusimos como principales objetivos diseñar un método totalmente automático para extraer los datos médicos relevantes de los registros de movimientos oculares sacádicos, y diseñar y probar un dispositivo de bajo costo para registrar movimientos oculares. movimientos con fines clínicos. Para lograr el primer objetivo, estudiamos los métodos y técnicas actuales involucrados en el procesamiento de movimientos oculares sacádicos. Luego, definimos un pipeline de procesamiento que comprende los siguientes bloques: filtrado, diferenciación, segmentación y extracción de biomarcadores. Para cada uno de estos bloques, dedicamos al menos un capítulo (excepto filtrado) donde los analizamos con mayor profundidad. Como resultado se obtienen los métodos más adecuados a utilizar en cada uno de estos bloques, lográndose automatizar completamente la tarea del procesamiento. Se emplearon métodos tan discímiles como la diferenciación numérica o métodos para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Para cumplir con el segundo objetivo, presentamos el desarrollo de un equipo de bajo costo que utiliza electrooculografía para registrar los movimientos oculares. La parte hardware de este equipo está basada en la placa OpenBCI Cyton, pero con nuestro propio firmware personalizado al que llamamos OpenEOG. Para registrar y visualizar las señales obtenidas por el OpenEOG desarrollamos un software llamado Saccade Recorder. El software incluye un estimulador visual que nos permite registrar los movimientos oculares sacádicos de forma controlada, para poder utilizarlos en entornos clínicos. El sistema se probó analizando los datos registrados en 10 voluntarios sanos y comparándolos con datos de equipos profesionales y resultados en la literatura.