INVESTIGADOR(ES) PRINCIPAL(ES):

Paula Marcela Herrera Gómez

13 horas

CODIGO CIE

6-19-10

María Camila Maya Piedrahita

Estudiante

30 Horas

Jhon Brayan Bermeo

Estudiante

40 Horas

David Augusto Cardenas Peña

Coinvestigador

4 Horas

Steven Galindo Noreña

Estudiante

30 Horas

Cesar German Castellanos Dominguez

Coinvestigador

2 Horas

Oscar Alberto Henao Gallo

Coinvestigador

4 Horas

Alvaro Angel Orozco Gutiérrez

Coinvestigador

8 Horas

Andrés Marino Álvarez Meza

Coinvestigador

3 Horas

Julián David Echeverry Correa

Coinvestigador

8 Horas

TIPO DE CONVOCATORIA

2018. 807 - 2018 Convocatoria Para Proyectos De Ciencia, Tecnología E Innovación En Salud 2018

TIPO DE PROYECTO

Investigación Aplicada

OBJETIVO(S)

Desarrollar una herramienta de apoyo al diagnóstico del TDAH en niños colombianos a partir de registros EEG,obtenidos durante la ejecución de tareas tipo Señal de Stop modificada con niveles de recompensa, mediante la extracción de múltiples características de actividad eléctrica cerebral (biomarcadores discriminantes e interpretables) utilizando técnicas de aprendizaje de máquina.

RESUMEN

El trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH) es uno de los trastornos neuropsiquiátricos más comunes de la infancia con una prevalencia que oscila entre el 1% y el 22% [1-8]. El TDAH se caracteriza por patrones persistentes de inatención generalizada, impulsividad y/o hiperactividad, que repercuten de manera negativa en la vida diaria del niño y que pueden persistir en la adultez. El trastorno se puede asociar con dificultades en el aprendizaje, baja autoestima y consumo de sustancias de abuso en pacientes adolescentes, entre otras comorbilidades como las actividades delincuenciales [9]. El diagnóstico del TDAH consiste en un proceso de observación clínica que se ve afectado por problemas como discrepancias en la información provista por padres y maestros, y superposición de síntomas atencionales y de comportamiento con otros trastornos [10], lo que ha motivado la búsqueda de estrategias para integrar biomarcadores junto con la evaluación clínica regular, con el propósito de ayudar al especialista a alcanzar un diagnóstico más específico y sensible de la patología [11]. En este sentido, existe evidencia de actividad electroencefalográfica (EEG) característica en pacientes diagnosticados con TDAH [12]. Por otra parte, recientemente se ha desplegado un amplio interés por el estudio de los aspectos motivacionales y su influencia en los procesos ejecutivos de inhibición, dado que los niños que sufren de TDAH parecen ser particularmente sensibles a la presencia de la recompensa cuando deben ejecutar ciertas tareas. Así, se asume que el efecto de la recompensa será mayor siempre y cuando el incentivo sea fuerte y se presente de forma inmediata. El objetivo de este proyecto es desarrollar una herramienta de apoyo al diagnóstico del TDAH en niños colombianos a partir de registros EEG. Específicamente, se desarrollará una metodología de análisis de múltiples biomarcadores extraídos desde señales EEG registradas durante la ejecución de tareas tipo Señal de Stop modificada con niveles de recompensa, utilizando técnicas de aprendizaje. La metodología estará orientada a la identificación de patrones interpretables que permitan discriminar entre sujetos control y pacientes con diferentes subtipos de TDAH: a predominio impulsivo-hiperactivo, inatento o combinado. La herramienta de apoyo diagnóstico estará integrada por un sistema de instrumentación basado en computador para la captura de señales EEG en sincronía con la tarea bajo estudio y por los biomarcadores identificados por la metodología de análisis basada en técnicas de aprendizaje de máquina. Esta herramienta permitiría proponer un método de diagnóstico y evaluación de evolución clínica para los pacientes con TDAH en nuestro medio, lo que puede redundar tanto en un tamizaje precoz, como en intervenciones tempranas que eviten la degradación de los pacientes, el surgimiento de trastornos de comportamiento tipo agresividad, delincuencia, consumo de sustancias, y la deserción escolar o laboral.

SÍNTESIS DEL PROYECTO

El presente informe ilustra de forma general el estado del proyecto ¿Herramienta de apoyo al diagnóstico del TDAH en niños a partir de múltiples características de actividad eléctrica cerebral desde registros EEG¿ tras el primer año de ejecución. Para alcanzar los cuatro objetivos específicos planteados, se han desarrollado avances en materia de metodologías de representación de señales EEG en diferentes paradigmas de adquisición y en el análisis del paradigma RSST. Los principales resultados de investigación hasta la fecha han sido consolidados en productos de Generación de Nuevo Conocimiento y Apropiación Social del Conocimiento. En términos de formación se han vinculado estudiantes de maestría para conformar los equipos de trabajo que han permitido el desarrollo de las diferentes actividades asociadas al proyecto. Con relación a la producción científica, se ha publicado un artículo Q1 sobre la representación se señales EEG usando conectividad efectiva para favorecer tareas de clasificación; un artículo Q1 que discute la influencia de la recompensa en la respuesta cognitiva ante tareas de inhibición. Adicionalmente, se aceptó una contribución a un evento científico internacional que propone una metodología de análisis espacio-espectro de señales EEG para tareas de imaginación motora. Por otra parte, se ha divulgado el proyecto en una nota radial de un medio local.

ESTADO

Concluido

FECHA DE INICIO

31/01/2019

FECHA DE FINALIZACION

31/01/2021

FECHA DE FIN(PRÓRROGA)

31/01/2022

PRODUCTOS

A Data -driven Measure of effective Connectivity Based on Renyi¿s ¿-Entropy

Artículos en revista A1 ó A2

CINE: CSP-BASED INDEX FROM ELECTROENCEPHALOGRAPHY

Productos tecnológicos certificados y validados

CSP-BASED DISCRIMINATIVE CAPACITY INDEX FROM EEG SUPPORTINGADHD DIAGNOSIS

Circulación de conocimiento especializado

Expectation of reward differentially modulates executive inhibition

Artículos en revista A1 ó A2

Kernel-Based Phase Transfer Entropy with Enhanced Feature Relevance Analysis for Brain Computer Interfaces

Artículo en revista indexada

URL

Metodologías de apoyo diagnóstico del TDAH en niños basadas en aprendizaje de máquina y actividad eléctrica cerebral

Libro resultante de investigación

URL

Principio de Informacion relevante (PRI) como tecnica de aprendizaje de máquina para analizar EEG de superficie en humanos durante paradigmas cognitivos

Proyecto de grado

Programa Campus Informa La Radio 22 octubre 2019 entre 11:30 a 12m

Programa Radial

Spatio-spectral patterns based on Stein kernel for EEG signal classification

Proyecto de grado

Supported diagnosis of ADHD from EEG signals based on Hidden Markov Models and Probability Product Kernels

Proyecto de grado