Detección de perfiles psicopáticos mediante el análisis automático de señales de encefalogramas

Abstract

En este proyecto se han analizado las señales de la corteza cerebrales de un grupo de jóvenes ubicados en reformatorios en la Comunidad de Madrid. Esto se ha hecho con la idea de crear un modelo que permita identificar aquellos individuos con rasgos altos de psicopatía. Para ello, se crea una herramienta que permita el análisis de las señales provenientes de EEG, y se analizan dichas señales utilizando el aprendizaje aútomatico. En primer lugar, se realiza un análisis exploratorio para comprender mejor los datos, y estudiar las respuestas de los individuos. En segundo lugar, se crea la herramienta para procesar y visualizar las señales de EEG. En tercer lugar, se realiza un estudio de los potenciales relacionados con eventos de lo individuos, comparando sus respuestas entre distintos grupos. Aquellos con altos rasgos callous-unemotional y aquellos con pocos rasgos callous-unemotional. Asimismo, se extraen utilizando la transformada discreta de wavelet distintos features, como la entropía de Shannon o la energía de cada nivel. Con esto se crea un clasificador SVM que permita realizar la distinción de individuos de forma automática. Finalmente, se exponen los resultados obtenidos y se proponen futuros proyectos Todo esto se realiza con el objetivo de apoyar y facilitar el diagnostico de la psicopatía., para así mejorar su tratamiento

In this project, the signals of the cerebral cortex of a group of young people located in reformatories in the Community of Madrid have been analyzed. This has been done with the idea of creating a model that allows to indetify those individuals with high psychopathy traits. For this, a tool is created that allows the analysis of the signals from EEG, and these signals are analyzed using automatic learning. First, an exploratory analysis is performed to better understand the data, and study the responses of the individuals. Secondly, the tool to process and visualize the EEG signals is created. Thirdly, a study of the event-related potentials of individuals is carried out, comparing their responses between different groups. Those with high callous-unemotional traits and those with few callous-unemotional traits. Likewise, different features are extracted using the discrete wavelet transform, such as the Shannon entropy or the energy of each level. With this, an SVM classifier is created that allows the distinction of individuals to be made automatically. Finally, the results obtained are presented and future projects are proposed. All this is done with the aim of supporting and facilitating the diagnosis of psychopathy, in order to improve its treatment.