Estudio de las técnicas de aprendizaje automático en el análisis de las señales de EEG para la enfermedad de Parkinson: Una Revisión Sistemática

Se ha publicado recientemente en la revista Applied Sciences un artículo realizado por Ana M. Maitín López y Álvaro J. García Tejedor, integrantes del equipo investigador del CEIEC, y Juan Pablo Romero Muñoz, profesor de la UFV e integrante de la Unidad de Daño Cerebral del Hospital Beata María Ana.

En este artículo, se revisan aquellos estudios que consideran las técnicas de ML para estudiar el EEG de pacientes con EP desde el punto de vista de las ciencias computacionales. Métodos: El proceso de revisión se llevó a cabo siguiendo las directrices de los Elementos de Información Preferidos para Revisiones Sistemáticas y Meta-Análisis (PRISMA), que se utilizan para proporcionar estándares de calidad para la evaluación objetiva de diversos estudios, dando como resultado 59 artículos.

Se incluyeron todas las publicaciones anteriores a febrero (59 publicaciones) de 2022 y se evaluaron y documentaron sus principales características y resultados a través de tres puntos clave asociados al desarrollo de las técnicas de ML: la calidad del conjunto de datos, el preprocesamiento de los mismos y la evaluación del modelo.

La publicación se puede encontrar en el siguiente enlace.

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