Identificación de un algoritmo ICA para la extracción de potenciales evocados auditivos: un estudio en señales sintéticas

Resumen

La extracción de características e información de los registros de Potenciales Evocados Auditivos (AEPs) es complicada debido a su baja energía, la que lo hace fácilmente enmascarable por artefactos de origen fisiológico o externo, como el EEG/EMG, el parpadeo y el ruido de línea. Este problema ha sido abordado por algunos autores mediante el uso del Análisis por Componentes Independientes (ICA, por sus siglas en inglés), que se ha utilizado principalmente para reducir artefactos. Estos trabajos han enfocado su interés en la tarea de remover artefactos como el parpadeo, por lo que han descuidado el estudio de la calidad del potencial evocado recuperado. Este es el caso del AEP, donde aun cuando la literatura reporta resultados interesantes en la reducción de artefactos, no existe una evaluación objetiva del AEP finalmente extraído (y el efecto de usar diferentes implementaciones/configuraciones de ICA). En este trabajo, con el objetivo de cuantificar el desempeño de tres algoritmos de ICA (FastICA, Ext-Infomax, y SOBI) en la calidad de la separación de los AEPs, se generó una mezcla sintética de señales compuesta por un Potencial Evocado Auditivos de Latencia Larga (LLAEP) y artefactos frecuentemente presentes en estos registros. Después, se cuantificó la calidad de los componentes independientes (ICs, por sus siglas en inglés) estimados por estos algoritmos utilizando el índice de desempeño (AMARI, por sus siglas en inglés) el índice de la relación de interferencia entre señales (SIR, por sus siglas en inglés) y el tiempo requerido para realizar la separación. Los resultados indican que FastICA, con el enfoque simétrico y la función de contraste potencia cúbica, proporciona la mejor y más rápida separación del LLAEP, lo que lo vuelve idóneo para esta tarea.