Inteligencia computacional para la medición de presencia de dolor mediante el uso de señales electrofisiológicas
Computational Intelligence to Assess the Existence of Pain, Based on the Use of Electrophysiological Signals
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Resumen
El dolor es un problema de salud que afecta a las personas física y emocionalmente.
Para determinar el nivel de dolor experimentado, se realiza una encuesta que implica
autoevaluación por parte del paciente y capacidades de comunicación verbal o facial. En este
artículo, se presenta la comparación de los resultados de dos algoritmos computacionales
para dos tipos de clasificación: el primero discrimina entre dolor y no dolor, el segundo
clasifica tres niveles de dolor. Los algoritmos empleados fueron Máquina de Soporte
Vectorial (SVM) y el método de Análisis de Discriminante Cuadrático (QDA). Se indujo
dolor agudo a 15 participantes por electroestimulación, se evaluó electromiografía (EMG),
electrocardiografía (ECG), actividad electrodérmica (EDA), y electroencefalografía (EEG), y
se le pidió a los participantes reportar el dolor percibido mediante la escala análoga visual.
Posteriormente se adquirieron características de las señales asociadas al dolor. Se realizaron
tres análisis: clasificación binaria con múltiples variables, binaria con una característica y
clasificación de tres niveles con varias características. Se compararon los algoritmos SVM y
QDA utilizando la matriz de confusión y el costo computacional. Para la clasificación binaria
la exactitud del SVM fue del 88,02% y del QDA del 70,78%, con un costo computacional de
9,587s y 3,023s respectivamente.
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