La enfermedad de Alzheimer se caracteriza por una reducción progresiva de la capacidad para pensar, recordar, aprender, y razonar. El origen de la enfermedad está en unas placas y nódulos que aparecen en el cerebro, y que sólo pueden detectarse cuando se examinan al microscopio, por tanto, el diagnóstico definitivo sólo es posible realizarlo una vez que el paciente ha fallecido [1].

En este trabajo de investigación se han analizado los electroencefalogramas (EEG) de cuatro pacientes diagnosticados como enfermos de Alzheimer, y se han comparado con los EEG pertenecientes a cuatro sujetos de control. La técnica aplicada en estos análisis han sido los wavelet packets, que son una generalización de la transformada wavelet [2], donde tras realizar todas las posibles divisiones diádicas del eje de frecuencias, se busca la mejor representación de la señal en el plano tiempo-frecuencia en función de un determinado criterio [3,4]. Los coeficientes de los wavelets obtenidos fueron analizados cuantitativamente mediante el parámetro ICF (Information Cost Function) [5], que nos indica la entropía o grado de desorden en la distribución de energía de la señal analizada. Los resultados muestran que los EEG pertenecientes a los enfermos de Alzheimer, con un valor medio de ICF=0.89 ± 0.02, tiene un menor grado de entropía en la distribución de energía que los EEG correspondientes a los sujetos de control, con un valor medio de ICF=1.18 ± 0.002. Además, en esta comparación hemos verificado que hay diferencias significativas aplicando el test estadístico de ANOVA (p<0.01). Estos resultados están en concordancia con estudios realizados sobre el EEG que han observado, de un modo visual, que en las fases más avanzadas de la enfermedad de Alzheimer se produce una actividad lenta difusa en sus EEG.

PALABRAS CLAVES: EEG; enfermedad de Alzheimer, wavelet packets, ICF.

[1] A. Harrison, "Principios de medicina interna", 13ª Ed. Madrid: Interamericana Mc. Graw-Hill, España, 1995.

[2] O. Rioul, M. Vetterli, "Wavelets and signal processing", IEEE Signal Processing Magazine, vol. 8 (4), pp. 14-38, 1991.

[3] M. V. Wickerhauser, "Adapted wavelets analysis: from theory to software", Piscataway: IEEE Press USA, 1994.

[4] R. R. Coifman, M. V. Wickerhauser, "Entropy-based algorithms for best basis selection",IEEE Transactions on Information Theory, vol. 38 (2), pp. 713-718, 1992.

[5] A. Figliola, E. Serrano,"Analysis of physiological time series using wavelet transforms", IEEE Engineering in Medicine and Biology, vol. 16 (3), pp. 74-79, 1997.

Roberto Hornero Sánchez
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