Selección objetiva de componentes independientes de los potenciales evocados auditivos - Calderón Ríos, Erika Rocío (Universidad Autónoma Metropolitana, 2015)
para FastICA, la aproximación simétrica con función potencia cúbica; para Infomax, la versión extendida del algoritmos considerando estimar una fuente sub gaussiana (N=1) y para SOBI la diagonalización de 150 matrices. Para los conjuntos de datos con diferente SNR se obtuvo como número óptimo de señales estimadas con todos los algoritmos entre 17 y 19 y se demostró que se puede obtener una señal con el complejo N100-P200 del PEA considerando un grupo de cinco electrodos. Estos resultados tienen la intención de servir como guía para el uso adecuado de ICA en futuros trabajos que busquen obtener potenciales evocados, auditivos o de algún otro tipo.; Los Potenciales Evocados Auditivos (PEAs) han permitido determinar el funcionamiento de las estructuras del sistema auditivo, así como el estado de su madurez mediante los PEAs de Latencia Larga (PEALL). Por la importancia de la información que estos proporcionan, se ha incrementado el uso de herramientas matemáticas que permitan mejorar la calidad con la que se obtienen y disminuir la pérdida de información debida a artefactos presentes en los registros. Una de estas herramientas es el Análisis de Componentes Independientes (ICA) que estima las señales originales que conforman los registros y cuyo uso puede verse mejorado al seleccionar las configuraciones de parámetros óptimas. Para ello, en este proyecto se realizó la construcción de un conjunto de datos sintético que incluyen al PEA y algunos artefactos presentes, sobre el que se prueban tres algoritmos comúnmente utilizados: FastICA, Infomax y SOBI. Para la selección de los parámetros óptimos se consideró la alta calidad de separación indicada por el valor bajo del índice Amari, la alta similitud de la estimación con el PEA por el alto valor del índice SIR y el bajo tiempo de procesamiento. Posteriormente, como una primera aproximación a registros reales, se construyeron conjuntos dedatos a partir de registros de EEG basal y PEA sintético en los que se varía la SNR al modificar la amplitud de este último. En estos conjuntos de datos se estudia el efecto de la disminución del número de las señales estimadas cuando se tiene el registro de 19 electrodos; además del efecto del agrupamiento de estos 19 electrodos en subgrupos a los que se les aplican los algoritmos con las configuraciones de parámetros previamente seleccionadas, las cuales son: