A Comparative Analysis between FFT, EMD, and EEMD for Epilepsy Detection = Análisis comparativo entre FFT, EMD y EEMD para la detección de la epilepsia

Abstract

Contexto:La epilepsia es una enfermedad neurológica que afecta a más de 50 millones de personas entodo el mundo, provocando convulsiones recurrentes, con un impacto significativo en la calidad devida de los pacientes debido a actividad neuronal anormalmente sincronizada.Métodos:Este artículo analiza tres métodos empleados para el análisis de señales en pacientesdiagnosticados con epilepsia. Los métodos de descomposición de señales convencionales, como latransformada rápida de Fourier, ampliamente utilizada en el análisis de señales basado en técnicas deseries de tiempo, presentan algunos problemas al analizar señales no lineales y no estacionarias, asícomo dificultades para detectar frecuencias de bajo orden.Resultados:Para superar estas limitaciones, se han desarrollado alternativas como la descomposiciónempírica de modos y una de sus variantes, llamadadescomposición modal empírica de conjunto. Estastécnicas permiten observar diferentes modos de oscilación mediante las funciones de modo intrínsecoy las frecuencias instantáneas.Conclusiones:En este estudio se compararon los resultados obtenidos mediante las técnicasmencionadas, revelando el impacto de los métodos no lineales en la reconstrucción de la actividadcerebral.Palabras clave:electroencefalograma, descomposición epmírica de modos, epilepsia, frecuenciainstantánea, funciones de modo intrínseco, metodología, no lineal, no estacionario, modos de oscilación,convulsionesContext:Epilepsy is a neurological disease that affects more than 50 millionpeople worldwide, causing recurrent seizures, with a significant impact onpatients’ quality of life due to abnormally synchronized neuronal activity.Method:This article discusses three methods used for signal analysisin patients diagnosed with epilepsy. Conventional signal decompositionmethods, such as the fast Fourier transform, widely used in signal analysisbased on time series techniques, have some issues when analyzingnonlinear and non-stationary signals, in addition to difficulties in detectinglow-order frequencies.Results:To overcome these limitations, alternatives such as empiricalmode decomposition and one of its variants, calledensemble empiricalmode decomposition, have been developed.These techniques allowobserving different oscillation modes through intrinsic mode functionsand instantaneous frequencies.Conclusions:In this study, the results obtained through the aforementionedtechniques were compared, revealing the impact of nonlinear methods onthe reconstruction of brain activity.