[en] An electroencephalographic signal (EEG) is used in order to investigate cortical functions. A relevant clinical application is the study of epilepsy, a pathology in the central nervous system caused by the cerebral cortex neuron's malfunction. A pathological event indicative of epilepsy is the spike-and-wave. These are visible patterns seen in the EEG which can be analyzed in order to obtain a tool capable of efficiently detecting them, resulting in a method of diagnosis of epilepsy and detection of seizures. Therefore, the objective of the study is to obtain an optimal and automated algorithm in order to identify spike-and-waves in the EEG of epileptic patients. The approach is through an improvement of a previous model implemented in Matlab, with a more precise selection of spike-and-wave prototypes and numerous tests based on a large dataset. The results have been compared to a control group and to recordings of attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) patients in order to understand how spike-and-waves are characteristic of epileptic patients but can also appear in ADHD subjects, with less frequency. Moreover, a prevention method has been studied; attempting to find a threshold to alarm the doctor in order to prevent epileptic crisis, based on the number and frequency of firings. The study consists of a brief introduction to the basic concepts, a description of the dataset and the method used and the results achieved, as well as further discussion and conclusions to the analysis made throughout the study.

[es] Una señal electroencefalográfica (EEG) se utiliza para investigar las funciones corticales. Una aplicación clínica relevante es el estudio de la epilepsia, una patología del sistema nervioso central causada por el mal funcionamiento de las neuronas de la corteza cerebral. Un evento patológico indicativo de epilepsia es el pico y onda, denominado como "spike-and-wave". Se trata de patrones visibles en el EEG, que pueden ser analizados para obtener una herramienta capaz de detectarlos de manera eficiente, dando como resultado un método de diagnóstico de epilepsia y detección de convulsiones. Por tanto, el objetivo del estudio es obtener un algoritmo óptimo y automatizado para identificar picos y ondas en el EEG de pacientes epilépticos. El enfoque es a través de una mejora de un modelo anterior implementado en Matlab, con una selección más precisa de prototipos y numerosas pruebas basadas en una grande base de datos. Los resultados se han comparado con un grupo de control y con pacientes con trastorno por déficit de atención y hiperactividad (TDAH) para comprender cómo los picos y ondas son característicos de los pacientes epilépticos pero también pueden aparecer en sujetos con TDAH, con menos frecuencia. Además, se ha estudiado un método de prevención; tratando de encontrar un umbral para avisar al médico con el fin de prevenir una crisis epiléptica, en función del número y la frecuencia de los patrones detectados. El estudio consta de una breve introducción a los conceptos básicos, una descripción de la base de datos y el método utilizado y los resultados obtenidos, así como una discusión y conclusiones del análisis realizado.