Detección de bordes en secuencias de rango continuo

Se presenta un método para la detección de bordes de dominio o cambios de estacionariedad en secuencias de valores de rango continuo como los obtenidos en Electromiografía (EMG) o en registros de Electroencefalograma (EEG). La detección del cambio de estacionariedad en una secuencia temporal como la...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Aguirre Varela, Guillermo Gabriel, Ré, Miguel Angel, López, N. M.
Tipo de recurso: artículo
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2018
País:Argentina
Institución:Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
Repositorio:Biblioteca Digital (UBA-FCEN)
Idioma:español
OAI Identifier:afa:afa_v29_n03_p069
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v29_n03_p069
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:DIVERGENCIA DE JENSEN SHANNON
ANALISIS DE SECUENCIAS
SEGMENTACION
JENSEN-SHANNON DIVERGENCE
SEQUENCE ANALYSIS
SEGMENTATION
Descripción
Sumario:Se presenta un método para la detección de bordes de dominio o cambios de estacionariedad en secuencias de valores de rango continuo como los obtenidos en Electromiografía (EMG) o en registros de Electroencefalograma (EEG). La detección del cambio de estacionariedad en una secuencia temporal como las mencionadas presenta interés para el reconocimiento del comienzo de una contracción muscular en EMG o del comienzo y propagación de una crisis epiléptica en el análisis del registro del EEG. El punto de segmentación en una serie temporal se corresponde con la posición en la serie a partir de la cual cambian las propiedades estadísticas de los valores que la conforman. El método aquí propuesto se basa en el cálculo de la divergencia de Jensen-Shannon (DJS) entre los segmentos que forman la secuencia. La DJS es una medida de distancia entre distribuciones de probabilidad y para su evaluación aproximamos las distribuciones que corresponden a cada segmento por el método del kernel de densidad. Para la aplicación del método se elige una posición en la secuencia como punto de segmentación y se calcula la DJS entre las distribuciones asociadas a las sub-secuencias que quedan así definidas. Se repite este proceso para cada posición en la secuencia y se identifica el punto de segmentación con la posición que arroja el valor máximo para la DJS. Evaluamos método propuesto analizando señales sintéticas similares a señales electromiográficas