XXIII Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica 3 Estudio de frecuencias características en señales MEG para la ayuda en la detección de la enfermedad de Alzheimer J. Poza 1 , R. Hornero 1 , A. Fernández 2 , A. Mayo 3 , D. Abásolo 1 , M. López 1 1 Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática, Universidad de Valladolid, Valladolid, España, {jespoz,robhor,danaba,miglop}@tel.uva.es 2 Centro de Magnetoencefalografía Dr. Pérez-Modrego, Universidad Complutense de Madrid, Madrid, España, aferlucas@med.ucm.es 3 Departamento de Estadística e Investigación Operativa, Universidad de Valladolid, España agustinm@eio.uva.es Resumen En este trabajo se ha analizado la actividad cerebral base de enfermos de Alzheimer y sujetos de control, procesando sus magnetoencefalogramas (MEG), con el objetivo de buscar diferencias en el patrón oscilatorio de los mismos. Para ello, a partir de sus espectros se han extraído dos frecuencias características: la frecuencia media y la frecuencia dominante en la banda alfa. Los resultados indican que existen diferencias significativas en la actividad oscilatoria de ambos grupos (p<0.01). De esta manera, se produce una lentificación global del espectro según aparece la enfermedad, siendo más acusada en las zonas temporal derecha, posterior y anterior. De forma complementaria, se puede concluir que ambos parámetros pueden ser interesantes para diferenciar entre ambos grupos. 1. Introducción La enfermedad de Alzheimer (EA) es una demencia degenerativa cortical, que provoca un deterioro cognoscitivo gradual. Es la principal causa de demencia en los países occidentales, representando el 50-60% del total que se diagnostican [1]. El diagnóstico definitivo sólo se puede establecer con un estudio histológico de las muestras cerebrales. En la práctica clínica su detección se realiza por exclusión de otras demencias. Para ello, se usan una serie de criterios estandarizados, que suelen complementarse con pruebas que estudian los cambios funcionales que provoca la EA (técnicas de neuroimagen), así como ciertos marcadores genéticos (indicadores bioquímicos) [1]. La combinación de las pruebas citadas permite alcanzar una precisión en el diagnóstico de aproximadamente un 80 o 90 % [2]. No obstante, es difícil diagnosticar la EA en los estadios iniciales, lo cual es muy importante si consideramos que una línea principal de desarrollo de los tratamientos actuales se encamina a prevenir la neurodegeneración. En este sentido, durante más de 15 años se han realizado numerosos estudios dirigidos a extraer un patrón de la EA. Para ello, típicamente se han analizado registros electroencefalográficos (EEG), y más recientemente magnetoencefalográficos (MEG). Estos últimos miden la intensidad de los campos magnéticos generados en el encéfalo, viéndose menos afectados por las diferencias de conductividad del cerebro, del cráneo y del cuero cabelludo. Además ofrecen una mayor resolución espacial y temporal, respecto a la electroencefalografía convencional [3]. Utilizando registros MEG se han propuesto métodos basados en el análisis de Fourier, que analizaban su potencia en determinadas bandas de la actividad base, para distinguir entre enfermos de Alzheimer y sujetos de control [4, 5]. Por otro lado, también se ha recurrido a métodos derivados de la teoría del caos [6, 7, 8]. Sus resultados son diversos y básicamente indican que la actividad MEG de los enfermos de Alzheimer sufre un enlentecimiento, con una disminución de la complejidad y de la regularidad de la misma. De forma similar, los estudios que usan potenciales evocados auditivos con señales MEG [9, 10] o realizando alguna tarea [6, 11, 12, 13] confirman estos resultados. Este estudio intenta buscar un patrón patológico de la EA, para diseñar un método de ayuda al diagnóstico, eficaz en sus estadios iniciales. Para ello, se propone analizar los registros MEG de enfermos de Alzheimer y sujetos de control, mediante la transformada Fourier, obteniendo su densidad espectral de potencia (PSD). A partir de la PSD se pretende calcular frecuencias características del espectro, para estudiar las diferencias entre los grupos. 2. Materiales y métodos 2.1. Características de los registros MEG Se ha analizado la actividad base de los registros MEG de 43 sujetos. Todos los sujetos de control y los cuidadores de los enfermos dieron su consentimiento para participar en el estudio. Los enfermos de Alzheimer procedían de la Asociación de Familiares de Enfermos de Alzheimer (AFAL), y fueron diagnosticados según el criterio NINCDS-ADRDA, complementado con diversas pruebas para excluir otras causas de demencia y otras patologías neuropsiquiátricas. El grado de la enfermedad se evaluó con los test MMSE (Mini-Mental State Examination) y