[ca] Els senyals electroencefalogràfics (EEG) son comunament utilitzats per investigar les funcions corticals. Una aplicació clínica rellevant és l'estudi de l'epilèpsia, una patologia del sistema nerviós central causada pel mal funcionament de neurones a l'escorça cerebral. Una senyal indicativa d'epilèpsia és la forma d'ona denominada com "spike-and-wave". És un patró visible a l'EEG, l'anàlisi del qual permet obtenir una eina capaç de detectar convulsions de manera eficient, donant com a resultat un mètode de diagnòstic d'epilèpsia. Per tant, l'objectiu de l'estudi és obtenir un algorisme òptim i automatitzat per tal d'identificar els "spike-and-waves" a l'EEG de pacients epilèptics. S'estudia des d'una millora d'un model anterior implementat a Matlab, amb una selecció més precisa de prototips i nombroses proves basades en una àmplia base de dades. Els resultats s'han comparat amb un grup control i amb pacients amb trastorn per dèficit d'atenció i hiperactivitat (TDAH) per tal d'entendre com aquestes formes d'ona són característiques dels pacients epilèptics, però també poden aparèixer en subjectes amb TDAH, amb menys freqüència. A més, s'ha estudiat un mètode de prevenció; intentant trobar un llindar per alarmar el metge per tal de prevenir la crisi epilèptica, en funció del nombre i la freqüència de patrons detectats. L'estudi consta d'una breu introducció als conceptes bàsics, una descripció de la base de dades i del mètode utilitzat i dels resultats aconseguits, així com una discussió i conclusions posteriors de l'anàlisi realitzat.

[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.