Se presenta una aplicación de reconocimiento estadlstico de patrones a diagnóstico de alteraciones del equilibrio en tiempo real, actualmente en desarrollo. En el trabajo se pone énfasis en el procesamiento de las señales del paciente utilizando técnicas de tratamiento de imágenes y de redes neuronales aplicadas a reconocimiento estadistico de patrones con el fin de obtener un diagnóstico totalmente automático. Lo aquí expuesto es un análisis complementario al "Diagnóstico por Imágenes de Alteraciones del Equilibrio", el cual se encuentra operativo en consultorio.Eje: Procesamiento de señalesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Castañeda, María Amelia

Champredonde, Jorge

De Giusti, Armando Eduardo

Estelrrich, Pedro Martín Alfredo

Lanzarini, Laura Cristina

SEDICI - Repositorio de la UNLP

ler. Congreso Argentino de Ciencias de la Computación 
Una aplicación de reconocimiento estadístico 
de patrones a diagnóstico de alteraciones del 
equilibrio 
Uc. Lanzariní Laura 1 
A. C. Champredonde Jorge2 
A. C. Castalfeda Maria Amelia 3 
Dr. Estelrrich Pedr04 
Ing. De Giusti Armando. 5 
Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Informática. 6 
Departamento de Informática - Facultad de Ciencias Exactas. 
Universidad Nacional de La Plata 
Resumen 
Se presenta una aplicación de reconocimiento estadlstico de patrones a 
diagnóstico de alteraciones del equilibrio en tiempo real, actualmente en desarrollo. 
En el trabajo se pone énfasis en el procesamiento de las seiJa/es del paciente 
utilizando técnicas de tratamiento de imágenes y de redes neuronales aplicadas a 
reconocimiento estadistico de patrones con el fin de obtener un diagnóstico 
totalmente automático. 
Lo aquf expuesto es un análisis complementario al "Diagnóstico por Imágenes de 
Alteraciones del Equilibrio", el cual se encuentra operativo en consultorio.[LAN94] 
Introducción. 
El problema médic.o: 
Para el diagnóstico de las alteraciones del equilibrio se realizan diversos 
tests que son genéricamente englobados bajo la definición de examen 
equilibriométrico. 
1 Prof. Adjunto dedicación Exclusiva del Opto. de Informática, Fac. Cs. Exactas, UNLP. 
2 Auxiliar Docente dedicación Semiexclusiva del Opto. de Informática, Fac. Cs. Exactas, 
UNLP. 
3 Auxiliar Docente dedicación Simple del Opto. de Informática, Fac. Cs. Exactas, UNLP. 
4 Prof. Titular dedicación Semiexclusiva. Fac. de Ciencias Médicas, UNLP. 
5 Director del LID!. Investigador Principal CONICET. Prof. Titular dedicación Exclusiva del 
Opto. de Informática, Fac Cs. Exactas, UNLP. 
6 LID!. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Informática, Opto. de Informática, Fac. 
de Cs. Exactas, UNLP. Calle 50 y 115 - 1er piso- 1900 La Plata - Buenos Aires -
Argentina. 
Tel! Fax: 54 - 21 - 22 7707 
E-Mail: lidi@ada.info.unlp.edu.ar 
185 
186 ler. Congreso Argentino de Ciencias de la Computación 
Este examen consiste básicamente en el estudio funcional de las vfas 
vestibulares y su relación con las vfas oculomotoras, las vias motoras 
vestibuloespinales y las vías vestibulo-vegetativas. 
Por ello es necesario estimular de diversas maneras a los receptores 
vestibulares, por ejemplo, por medio de pruebas calóricas, rotatorias, etc, y 
registrar la respuesta de los distintos efectores en cada caso.[LAN93] 
[LAN94] 
Las vias vestfbuloespinales son parte importante del complejo sistema 
anatomofisiológico del equilibrio. En consecuencia su estudio resulta 
fundamental toda vez que un paciente consulta por alguna alteración del 
equilibrio. 
El objetivo de la craneocorpografía es explorar la existencia de 
alteraciones en el sistema equilibratorio vestfbuloespinal. 
La finalidad de este trabajo es alcanzar un diagnóstico automático de 
alteraciones del equilibrio mediante la craneocorpografla. 
Descripción de la craneocorpografía: 
Existen mecanismos especiales que dirigen los movimientos y la 
postura de la cabeza humana durante la estación de pie y durante la 
marcha. 
Mediante la craneocorpograffa es posible objetivizar las reacciones 
posturales del cuerpo durante la prueba de Unterberger y crear un sistema 
de evaluación matemático [CLA70]. 
En la prueba de Unterberger o de marcha in situ, el paciente debe dar 
80 ó 100 pasos en el mismo lugar. Para medir los desplazamientos se 
utilizan sena les lumin .... '3as relativas a un sistema de coordenadas polares 
donde la cabeza del paciente se toma como origen del mismo, y a partir 
del cual se registran los movimientos hacia adelante, el giro de la cabeza y 
del cuerpo, y las oscilaciones de la cabeza y del cuerpo [CLA73]. 
De este regístro pueden obtenerse cuatro parámetros (Figura 1): 
oDesviación lateral: Ángulo entre la linea recta en posición de partida y 
la línea que une a ésta con la de llegada . 
• Distancia: Longitud del segmento de recta que une el punto de partida 
con el de llegada . 
• Glro de la Cabeza: Ángulo de desviación del eje anteroposterior de la 
cabeza en posición de salida y de llegada. . 
.Oscilaciones laterales de la cabeza y del cuerpo: Longitud de las 
oscilaciones de la cabeza y del cuerpo en cada paso realizado por el 
paciente. 
Schulz y Claussen llevaron a cabo la evaluaciÓn estadística de estos 4 
parámetros, sobre un grupo de 247 pacientes. Se determinaron las medias 
y desviaciones estándar. La posición de partida se proyectó sobre el eje 
ler. Congreso Argentino de Ciencias de la Computación 
de coordenadas polares donde se toma O grados desde la izquierda del 
paciente, aumentando en sentido horario y la mirada del paciente se dirige 
hacia +90° en la posición de salida. 
Figura I 
los valores obtenidos fueron los siguientes: 
Desviación lateral: 100 ± 59°. 
Distancia: 68 ± 30 cm. 
Giro de la cabeza: 113 ± 74°. 
Oscllacionealateralea: 10,85 ± 7 cm. 
Estos valores son utilizados para establecer los parámetros de 
normalidad de la craneocorpograffa. Como un primer resumen de lo 
observado puede mencionarse: ' 
rr la oscilación lateral se produce con las alteraciones centrales (SNC). 
r:r En personas de más de 50 años se observa un leve aumento frente al 
rango normal. 
r:r Las oscilaciones laterales de menor amplitud se observaron en 
pacientes sin patologJas. 
r:r Desviación lateral: la media y desviación estándar en las alteraciones 
periféricas se alejan sensiblemente del rango normal en todas las 
pruebas. 
rr La dispersión disminuye en las alteraciones centrales. 
r:r Se estudió también la reproductibilidad de los registros efectuando una 
repetición de la prueba en la misma sesión. Se comprobó que existe 
una notable constancia en la repetición de una determinada pauta de 
desviación en pacientes con alteraciones orgánicas. 
rr Se estudió luego la reproductibilidad en intervalos mayores, realizando 
las pruebas en dias distintos, el coeficiente de correlación demuestra la 
relación existente. 
187 
188 ler. Congreso Argentino de Ciencias de la Computa.ción 
Para el diagnóstico se han elegido cinco configuraciones típicas que se 
relacionan con determinados síndromes ( Figura" ). 
Tipo 1: Normal. El paciente sólo se desplaza hacia adelante, 
manteniéndose en el rango normal y efectuando oscilaciones laterales 
de pequeña amplitud. 
Tipo 11: Alteraciones periféricas. El paciente se desvía hacia el lado 
alterado o hacia el lado del oido operado, efectuando pequet'ias 
oscilaciones laterales. 
Tipo 111: Alteraciones centrales. El paciente se mueve con grandes 
oscilaciones laterales. Llama la atención la amplitud de dichas 
oscilaciones, generalmente sin desviación lateral. 
Tipo IV: Lesión combinada. Oscilaciones considerables y desviaci6n 
acentuada hacia un lado. Una craneocorpograffa como la de la figura 
podrfa corresponderse con una alteración combinada central y 
periférica, o también una lesión central con comportamientos 
optokinéticos, vestibular y vestíbuloespinal disociado. 
Tipo V: Pauta cinética cambiante. Estos pacientes varian la respuesta a 
las pruebas en cada repetición. Este modelo permite reconocer una 
simulación o un vértigo psicógeno. 
En presencia de alteraciones periféricas, la media y la desviación 
estándar de la desviación lateral difiere notablemente del rango normal de 
todos los exámenes y del de las pruebas efectuadas en personas sin 
patologías. De esto se deduce que los pacientes con éste tipo de 
alteraciones tienden, en mayor medida que los sujetos de prueba sanos, a 
desviarse hacia un costado. 
Es importante considerar aquí que la conducción equilibratoria 
vestibular de la región espinal es influenciada en forma importante por el 
tono de los órganos vestibulares. Un desplazamiento del tono en los dos 
laberintos ocasiona una desviación hacia el lado del oido hipofuncionante. 
En los casos de afección unilateral de ordo, los coeficientes de correlación 
indican, para la posición final de la cabeza y para la desviación lateral, una 
franca desviación y giro hacia el oído enfermo. 
Los casos de alteraciones de equilibrio de origen central se distinguen 
claramente de los otros grupos por el ensanchamiento de las oscilaciones 
laterales de la cabeza. 
ler. Congreso Argentino de Ciencias de la Computación 
11 
Tipo 111 IV 
Figura 11 
Reconocimiento Estadístico de Patrones.{StatPR) 
El reconocimiento estadfstico de patrones supone, como su nombre lo 
indica, una base estadística como algoritmo de clasificación. Un conjunto 
de medidas caracterfsticas, son extrafdas de la entrada de datos y 
utilizadas para asignar cada vector de características a una de e clases 
posibles. 
las caracterfsticas se suponen determinadas por la naturaleza del 
objeto en observación y por lo tanto, el modelo subyacente depende del 
conjunto de probabilidades o el conjunto de funciones de densidad de 
probabilidad de las clases [SCH92]. 
Aproximaciones al desarrollo de clasificad,ores basados en StatPR 
La idea central de StatPR es el desarrollo de estrategias de clasificación 
o decisión, las cuales determinan los clasificadores. El diseno de un 
clasificador intenta integrar toda la información disponible sobre el 
problema, tales como medidas y probabilidades a priori. 
las reglas de decisión pueden ser formuladas de distintas formas 
interrelacionadas, por ejemplo: 
• Convirtiendo una probabilidad de clase a priori P( wi ) en una 
probabilidad condicional a posteriori P( w¡ I ~ ). 
189 
ler. Congreso Argentino de Ciencias de la Computación 
• Formulando una medida del error de clasificación esperado y eligiendo 
una regla de decisión que minimice esta medida. 
Ambas estrategias conducen a un particionado del espacio de 
características y pueden ser implementadas mediante funciones 
discriminantes. 
El presente trabajo resuelve el problema del reconocimiento estadístico 
de patrones utilizando un clasificador óptimo que asigna el patrón x a la 
clase wi según la regla de decisión de Bayes.[NIE89] 
En un problema con dos clases, la regla de decisión está dada por la 
relación existente entre P(w1Ix) Y P(w2Ix). Es decir, si P(w1Ix) > P(w2Ix) 
entonces asigna x a w1, en caso contrario se asigna x a w2. 
P(wilx) es una probabilidad a posteriori y representa la probabilidad 
de que el patr6n x provenga de la clase wi. 
Esta regla es óptima en el sentido que minimiza el error de la 
clasificación, es decir, el número promedio de clasificaciones erróneas. 
Aunque la regla de Bayes es muy simple, es dificil de aplicar dado 
que en general, las probabilidades a posteriori son desconocidas y por lo 
tanto, deben ser estimadas. 
Objetivo del trabajo: 
El objetivo de este trabajo es la implementación de un sistema de 
reconocimiento de patrones correspondientes al recorrido del paciente 
durante la prueba, soportado por una microcomputadora, que permite 
identificar entre cuatro posibles tipos de alteraciones (normal, periférica, 
central y combinada), las cuales serán considerados clases de patrones. 
Las características de estas clases de patrones son: amplitud de 
oscilación y desviación lateral. De esta manera, el espacio de 
caracterfsticas es un espacio de dos dimensiones. 
Es necesario considerar que existen zonas de superposición entre 
clases donde la clasificación perfecta no es posible, por lo que debe 
tenerse en cuenta una cierta probabilidad de error en la decisión. 
Específicamente se define un vector de caracterfsticas de 2x1, digamos 
x, que representa las caracteristicas de las entidades. Seleccionamos x1 
como medida de amplitud de oscilación y x2 como desviación lateral. 
Las características de cada clase son: 
w1: oscilación y desviación pequeñas. 
w2: desviación grande y oscilación pequeña. 
w3: oscilación grande y desviación pequeña. 
w4: oscilación y desviación grandes. 
ler. Congreso Argentino de Ciencias de la Computación 
Estas clases se representan gráficamente en la Figura 111. 
OKdeClOnn 
Figura 111. 
Obsérvese que existe una total correspondencia entre las clases w1, 
w2, w3 y w4, y las cuatro primeras configuraciones tJpicas de sJndromes 
descriptas anteriormente, es decir, los pacientes normales pertenecen a la 
clase w1, los que tienen alteraciones periféricas a w2, los de alteraciones 
centrales a w3 y los que presentan lesiones combinadas, a w4. 
Aquellos pacientes que a través de las distintas pruebas ofrezcan 
respuestas pertenecientes a diferentes clases serán identificados como 
pacientes de pautas cinéticas cambiantes y requerirán de un análisis 
complementario para poder llegar a un diagnóstico. 
En el presente trabajo, se busca utilizar una red neuronal para 
determinar la probabilidad a posteriori directamente. 
La arquitectura escogida es el Multilayer Perceptron, con función de 
activación sigmoide y algoritmo de entrenamiento Backpropagation. Este 
algoritmo de entrenamiento utiliza la técnica de la búsqueda'del gradiente 
y la función a ser minimizada por el algoritmo es la suma del cuadrado de 
los errores.[FRE91][FAU91] 
Dado un conjunto de ejemplos, se busca entrenar un estimador ei(X,W), 
en nuestro caso representado por un Multilayer Perceptron, para 
aproximar P(wiIX). 
El vector W representa parámetros del estimador a ser determinado por 
el proceso de entrenamiento. En nuestra red neuronal, W estarfa dado por 
los pesos que se aplican sobre el vector de caracterJsticas. 
La función sigmoide garantiza una salida entre O y 1 Y algunos autores 
muestran que sus salidas tienden a sumar 1 sin ninguna restricción' 
especial.[HUS92] 
191 
192 ler. Congreso Argentino de Ciencias de la Computación 
Implementación: 
La captación de imágenes para la craneocorpografía se realiza 
utilizando una cámara de video. Las imágenes asi capturadas son 
procesadas mediante la aplicación de técnicas de procesamiento de 
imágenes y de reconocimiento de patrones a través de las cuales se llega 
en forma automática a un diagnóstico utilizando una red neuronal basada 
en un Perceptron Multilayer (Figura íV). 
Además, para poder medir y evaluar objetivamente la estela luminosa, 
es necesario tomar un sistema de coordenadas polares de referencia, 
como puede verse en las cuatro craneocorpografias de la Figura 11. Cada 
par de círculos están separados entre si por 20 cm. y varian su tamatin 
según la altura del paciente. 
Esto reemplaza totalmente al método convencional, en el cual se utiliza 
una cámara fotográfica con el diafragma siempre abierto para poder 
exponer varias veces un mismo cuadro, registrando los distintos 
fenómenos en una sola fotografía. Para que queden en esa fotografla 
registradas marcas que permitan distinguir las zonas de 
normalidad/anormalidad se utiliza un brazo rotatorio con marcas luminosas 
que gira con centro en la cabeza del paciente y permite el diagnóstico 
posterior realizado en forma manual. 
--tEE&81 · Dlogn. 
P: Preprocesamiento 
E.C: Extracción de caracterlsticas 
c: Clasificación 
Figura IV 
El diagnóstico de alteraciones del equilibrio mediante la 
craneocorpografía implica las siguientes etapas: 
• Adquisición: Permite obtener una secuencia de imágenes reflejando el 
comportamiento del paciente durante la prueba [CHA94] . 
• Preprocesamlento: Para cada una de las imágenes adquiridas se realiza 
la extracción de bordes de cada uno de los cuatro puntos, su reducción a~ 
punto central (obtención del eje medio) y encadenamiento de puntos 
correspondientes en sucesivas imágenes (códigos de cadena).[JAI89] 
ler. Congreso Argentino de Ciencias de la Computación 
• Extracción de Características: evaluación de la amplitud de oscilación y 
desvfo lateral para cada una de las cuatro sef\ales, que surgen como 
resultado del seguimiento de cada punto a lo largo de la secuencia de 
imágenes adquiridas . 
• Clasificación : con los resultados obtenidos del punto anterior, se procede 
a la identificación de la clase wi correspondiente (StatPR) y 
consecuentemente al diagnóstico. 
Cabe considerar que las dos primeras etapas son desarrolladas en 
tiempo real, mientras que las dos últimas se realizan off line sobre los 
datos obtenidos previamente. 
Conclusiones 
Se ha presentado el diseno de un sistema de diagnóstico de alteraciones 
del equilibrio, basado en el reconocimiento de patrones estadlstico utilizando 
una red neuronal, el cual se encuentra aún en desarrollo. 
La velocidad y la precisión posibles de obtener con un sistema automático 
como el descripto, mejoran el diagnóstico del médico especialista y al mismú 
tiempo aceleran la respuesta al paciente, dándole a la misma la objetividad 
que diflcilmente logre un profesional. 
Toda la documentación de este trabajo se encuentra disponible en el L1DI: 
50 y 115 - 1 ero Piso - (1900) La Plata - Argentina. 
E-Mail: lidi@ada.info.unlp.edu.ar 
Referencias 
[CLA70] "Die Craniocorpographie (CCG) eine einfache photooptische 
Registiertmethode fur vestibulo-spinale Reaktionen. Claussen C.F. 
Zeitsch. Laryngol., Rhynol., 1970. 
[CLA73] "Equilibriometría Práctica". C.F.Claussen,J.M.Tato. Ed. Hasenclever. 
Octubre 1973. 
[FAU91] "Fundamentals of Neural Computations". Fausett 
[FRI91] "Neural Networks, Algorithms, Applications, and Programming 
Techniques".1991 
[HUS92] ItAn Introduction to the Theory of Neural Networks". Hush and 
Horne.1992 
[JAI89] "Fundamentals of Digital Image Processing". Ani/ K. Jain. Ed 
Prentice-Hall. 1986. 
193 
ler. Congreso Argentino de Ciencia.s de la Computación 
[LAN93] "Diagnóstico de Alteraciones del Equilibrio en Tiempo Real". 
Lanzarini L., Champredonde J.,Champredonde R, Estelrrich P., De 
Giusti A.1993. 
[LAN94] "Diagnóstico por Imágenes de Alteraciones del Equilibrio ". Lanzarini 
L., Champredonde J.,Champredonde R, Estelrrich P., De Giusti A. 
1994. 
[NIE89] "Pattern Analysis and Understanding". Heinrich Niemann. Ed 
Springer-Verlag. 1989. 
[RA94] "Comparación de Experiencias en Procesamiento Paralelo Distribuidc 
Aplicado al Reconocimiento de Patrones". Ramón H., Champredonde 
R, Champredonde J., Russo C., De Giusti A. 1994 
[SCH92] "Pattern Recognition. Statistical, Structural and Neural Approaches". 
Robert Schalkoff. Ed. John Wiley & Sonso 1992. 
[CHA94] "Video Blaster". Informe Técnico LlDI 94-002-09-4. Champredonde 
J., Lanzarini L. 1994 


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Una aplicación de reconocimiento estadístico de patrones a diagnóstico de alteraciones del equilibrio

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

ler. Congreso Argentino de Ciencias de la Computación Una aplicación de reconocimiento estadístico de patrones a diagnóstico de alteraciones del equilibrio Uc. Lanzariní Laura 1 A. C. Champredonde Jorge2 A. C. Castalfeda Maria Amelia 3 Dr. Estelrrich Pedr04 Ing. De Giusti Armando. 5 Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Informática. 6 Departamento de Informática - Facultad de Ciencias Exactas. Universidad Nacional de La Plata Resumen Se presenta una aplicación de reconocimiento estadlstico de patrones a diagnóstico de alteraciones del equilibrio en tiempo real, actualmente en desarrollo. En el trabajo se pone énfasis en el procesamiento de las seiJa/es del paciente utilizando técnicas de tratamiento de imágenes y de redes neuronales aplicadas a reconocimiento estadistico de patrones con el fin de obtener un diagnóstico totalmente automático. Lo aquf expuesto es un análisis complementario al "Diagnóstico por Imágenes de Alteraciones del Equilibrio", el cual se encuentra operativo en consultorio.[LAN94] Introducción. El problema médic.o: Para el diagnóstico de las alteraciones del equilibrio se realizan diversos tests que son genéricamente englobados bajo la definición de examen equilibriométrico. 1 Prof. Adjunto dedicación Exclusiva del Opto. de Informática, Fac. Cs. Exactas, UNLP. 2 Auxiliar Docente dedicación Semiexclusiva del Opto. de Informática, Fac. Cs. Exactas, UNLP. 3 Auxiliar Docente dedicación Simple del Opto. de Informática, Fac. Cs. Exactas, UNLP. 4 Prof. Titular dedicación Semiexclusiva. Fac. de Ciencias Médicas, UNLP. 5 Director del LID!. Investigador Principal CONICET. Prof. Titular dedicación Exclusiva del Opto. de Informática, Fac Cs. Exactas, UNLP. 6 LID!. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Informática, Opto. de Informática, Fac. de Cs. Exactas, UNLP. Calle 50 y 115 - 1er piso- 1900 La Plata - Buenos Aires -Argentina. Tel! Fax: 54 - 21 - 22 7707 E-Mail: lidi@ada.info.unlp.edu.ar 185 186 ler. Congreso Argentino de Ciencias de la Computación Este examen consiste básicamente en el estudio funcional de las vfas vestibulares y su relación con las vfas oculomotoras, las vias motoras vestibuloespinales y las vías vestibulo-vegetativas. Por ello es necesario estimular de diversas maneras a los receptores vestibulares, por ejemplo, por medio de pruebas calóricas, rotatorias, etc, y registrar la respuesta de los distintos efectores en cada caso.[LAN93] [LAN94] Las vias vestfbuloespinales son parte importante del complejo sistema anatomofisiológico del equilibrio. En consecuencia su estudio resulta fundamental toda vez que un paciente consulta por alguna alteración del equilibrio. El objetivo de la craneocorpografía es explorar la existencia de alteraciones en el sistema equilibratorio vestfbuloespinal. La finalidad de este trabajo es alcanzar un diagnóstico automático de alteraciones del equilibrio mediante la craneocorpografla. Descripción de la craneocorpografía: Existen mecanismos especiales que dirigen los movimientos y la postura de la cabeza humana durante la estación de pie y durante la marcha. Mediante la craneocorpograffa es posible objetivizar las reacciones posturales del cuerpo durante la prueba de Unterberger y crear un sistema de evaluación matemático [CLA70]. En la prueba de Unterberger o de marcha in situ, el paciente debe dar 80 ó 100 pasos en el mismo lugar. Para medir los desplazamientos se utilizan sena les lumin .... '3as relativas a un sistema de coordenadas polares donde la cabeza del paciente se toma como origen del mismo, y a partir del cual se registran los movimientos hacia adelante, el giro de la cabeza y del cuerpo, y las oscilaciones de la cabeza y del cuerpo [CLA73]. De este regístro pueden obtenerse cuatro parámetros (Figura 1): oDesviación lateral: Ángulo entre la linea recta en posición de partida y la línea que une a ésta con la de llegada . • Distancia: Longitud del segmento de recta que une el punto de partida con el de llegada . • Glro de la Cabeza: Ángulo de desviación del eje anteroposterior de la cabeza en posición de salida y de llegada. . .Oscilaciones laterales de la cabeza y del cuerpo: Longitud de las oscilaciones de la cabeza y del cuerpo en cada paso realizado por el paciente. Schulz y Claussen llevaron a cabo la evaluaciÓn estadística de estos 4 parámetros, sobre un grupo de 247 pacientes. Se determinaron las medias y desviaciones estándar. La posición de partida se proyectó sobre el eje ler. Congreso Argentino de Ciencias de la Computación de coordenadas polares donde se toma O grados desde la izquierda del paciente, aumentando en sentido horario y la mirada del paciente se dirige hacia +90° en la posición de salida. Figura I los valores obtenidos fueron los siguientes: Desviación lateral: 100 ± 59°. Distancia: 68 ± 30 cm. Giro de la cabeza: 113 ± 74°. Oscllacionealateralea: 10,85 ± 7 cm. Estos valores son utilizados para establecer los parámetros de normalidad de la craneocorpograffa. Como un primer resumen de lo observado puede mencionarse: ' rr la oscilación lateral se produce con las alteraciones centrales (SNC). r:r En personas de más de 50 años se observa un leve aumento frente al rango normal. r:r Las oscilaciones laterales de menor amplitud se observaron en pacientes sin patologJas. r:r Desviación lateral: la media y desviación estándar en las alteraciones periféricas se alejan sensiblemente del rango normal en todas las pruebas. rr La dispersión disminuye en las alteraciones centrales. r:r Se estudió también la reproductibilidad de los registros efectuando una repetición de la prueba en la misma sesión. Se comprobó que existe una notable constancia en la repetición de una determinada pauta de desviación en pacientes con alteraciones orgánicas. rr Se estudió luego la reproductibilidad en intervalos mayores, realizando las pruebas en dias distintos, el coeficiente de correlación demuestra la relación existente. 187 188 ler. Congreso Argentino de Ciencias de la Computa.ción Para el diagnóstico se han elegido cinco configuraciones típicas que se relacionan con determinados síndromes ( Figura" ). Tipo 1: Normal. El paciente sólo se desplaza hacia adelante, manteniéndose en el rango normal y efectuando oscilaciones laterales de pequeña amplitud. Tipo 11: Alteraciones periféricas. El paciente se desvía hacia el lado alterado o hacia el lado del oido operado, efectuando pequet'ias oscilaciones laterales. Tipo 111: Alteraciones centrales. El paciente se mueve con grandes oscilaciones laterales. Llama la atención la amplitud de dichas oscilaciones, generalmente sin desviación lateral. Tipo IV: Lesión combinada. Oscilaciones considerables y desviaci6n acentuada hacia un lado. Una craneocorpograffa como la de la figura podrfa corresponderse con una alteración combinada central y periférica, o también una lesión central con comportamientos optokinéticos, vestibular y vestíbuloespinal disociado. Tipo V: Pauta cinética cambiante. Estos pacientes varian la respuesta a las pruebas en cada repetición. Este modelo permite reconocer una simulación o un vértigo psicógeno. En presencia de alteraciones periféricas, la media y la desviación estándar de la desviación lateral difiere notablemente del rango normal de todos los exámenes y del de las pruebas efectuadas en personas sin patologías. De esto se deduce que los pacientes con éste tipo de alteraciones tienden, en mayor medida que los sujetos de prueba sanos, a desviarse hacia un costado. Es importante considerar aquí que la conducción equilibratoria vestibular de la región espinal es influenciada en forma importante por el tono de los órganos vestibulares. Un desplazamiento del tono en los dos laberintos ocasiona una desviación hacia el lado del oido hipofuncionante. En los casos de afección unilateral de ordo, los coeficientes de correlación indican, para la posición final de la cabeza y para la desviación lateral, una franca desviación y giro hacia el oído enfermo. Los casos de alteraciones de equilibrio de origen central se distinguen claramente de los otros grupos por el ensanchamiento de las oscilaciones laterales de la cabeza. ler. Congreso Argentino de Ciencias de la Computación 11 Tipo 111 IV Figura 11 Reconocimiento Estadístico de Patrones.{StatPR) El reconocimiento estadfstico de patrones supone, como su nombre lo indica, una base estadística como algoritmo de clasificación. Un conjunto de medidas caracterfsticas, son extrafdas de la entrada de datos y utilizadas para asignar cada vector de características a una de e clases posibles. las caracterfsticas se suponen determinadas por la naturaleza del objeto en observación y por lo tanto, el modelo subyacente depende del conjunto de probabilidades o el conjunto de funciones de densidad de probabilidad de las clases [SCH92]. Aproximaciones al desarrollo de clasificad,ores basados en StatPR La idea central de StatPR es el desarrollo de estrategias de clasificación o decisión, las cuales determinan los clasificadores. El diseno de un clasificador intenta integrar toda la información disponible sobre el problema, tales como medidas y probabilidades a priori. las reglas de decisión pueden ser formuladas de distintas formas interrelacionadas, por ejemplo: • Convirtiendo una probabilidad de clase a priori P( wi ) en una probabilidad condicional a posteriori P( w¡ I ~ ). 189 ler. Congreso Argentino de Ciencias de la Computación • Formulando una medida del error de clasificación esperado y eligiendo una regla de decisión que minimice esta medida. Ambas estrategias conducen a un particionado del espacio de características y pueden ser implementadas mediante funciones discriminantes. El presente trabajo resuelve el problema del reconocimiento estadístico de patrones utilizando un clasificador óptimo que asigna el patrón x a la clase wi según la regla de decisión de Bayes.[NIE89] En un problema con dos clases, la regla de decisión está dada por la relación existente entre P(w1Ix) Y P(w2Ix). Es decir, si P(w1Ix) > P(w2Ix) entonces asigna x a w1, en caso contrario se asigna x a w2. P(wilx) es una probabilidad a posteriori y representa la probabilidad de que el patr6n x provenga de la clase wi. Esta regla es óptima en el sentido que minimiza el error de la clasificación, es decir, el número promedio de clasificaciones erróneas. Aunque la regla de Bayes es muy simple, es dificil de aplicar dado que en general, las probabilidades a posteriori son desconocidas y por lo tanto, deben ser estimadas. Objetivo del trabajo: El objetivo de este trabajo es la implementación de un sistema de reconocimiento de patrones correspondientes al recorrido del paciente durante la prueba, soportado por una microcomputadora, que permite identificar entre cuatro posibles tipos de alteraciones (normal, periférica, central y combinada), las cuales serán considerados clases de patrones. Las características de estas clases de patrones son: amplitud de oscilación y desviación lateral. De esta manera, el espacio de caracterfsticas es un espacio de dos dimensiones. Es necesario considerar que existen zonas de superposición entre clases donde la clasificación perfecta no es posible, por lo que debe tenerse en cuenta una cierta probabilidad de error en la decisión. Específicamente se define un vector de caracterfsticas de 2x1, digamos x, que representa las caracteristicas de las entidades. Seleccionamos x1 como medida de amplitud de oscilación y x2 como desviación lateral. Las características de cada clase son: w1: oscilación y desviación pequeñas. w2: desviación grande y oscilación pequeña. w3: oscilación grande y desviación pequeña. w4: oscilación y desviación grandes. ler. Congreso Argentino de Ciencias de la Computación Estas clases se representan gráficamente en la Figura 111. OKdeClOnn Figura 111. Obsérvese que existe una total correspondencia entre las clases w1, w2, w3 y w4, y las cuatro primeras configuraciones tJpicas de sJndromes descriptas anteriormente, es decir, los pacientes normales pertenecen a la clase w1, los que tienen alteraciones periféricas a w2, los de alteraciones centrales a w3 y los que presentan lesiones combinadas, a w4. Aquellos pacientes que a través de las distintas pruebas ofrezcan respuestas pertenecientes a diferentes clases serán identificados como pacientes de pautas cinéticas cambiantes y requerirán de un análisis complementario para poder llegar a un diagnóstico. En el presente trabajo, se busca utilizar una red neuronal para determinar la probabilidad a posteriori directamente. La arquitectura escogida es el Multilayer Perceptron, con función de activación sigmoide y algoritmo de entrenamiento Backpropagation. Este algoritmo de entrenamiento utiliza la técnica de la búsqueda'del gradiente y la función a ser minimizada por el algoritmo es la suma del cuadrado de los errores.[FRE91][FAU91] Dado un conjunto de ejemplos, se busca entrenar un estimador ei(X,W), en nuestro caso representado por un Multilayer Perceptron, para aproximar P(wiIX). El vector W representa parámetros del estimador a ser determinado por el proceso de entrenamiento. En nuestra red neuronal, W estarfa dado por los pesos que se aplican sobre el vector de caracterJsticas. La función sigmoide garantiza una salida entre O y 1 Y algunos autores muestran que sus salidas tienden a sumar 1 sin ninguna restricción' especial.[HUS92] 191 192 ler. Congreso Argentino de Ciencias de la Computación Implementación: La captación de imágenes para la craneocorpografía se realiza utilizando una cámara de video. Las imágenes asi capturadas son procesadas mediante la aplicación de técnicas de procesamiento de imágenes y de reconocimiento de patrones a través de las cuales se llega en forma automática a un diagnóstico utilizando una red neuronal basada en un Perceptron Multilayer (Figura íV). Además, para poder medir y evaluar objetivamente la estela luminosa, es necesario tomar un sistema de coordenadas polares de referencia, como puede verse en las cuatro craneocorpografias de la Figura 11. Cada par de círculos están separados entre si por 20 cm. y varian su tamatin según la altura del paciente. Esto reemplaza totalmente al método convencional, en el cual se utiliza una cámara fotográfica con el diafragma siempre abierto para poder exponer varias veces un mismo cuadro, registrando los distintos fenómenos en una sola fotografía. Para que queden en esa fotografla registradas marcas que permitan distinguir las zonas de normalidad/anormalidad se utiliza un brazo rotatorio con marcas luminosas que gira con centro en la cabeza del paciente y permite el diagnóstico posterior realizado en forma manual. --tEE&81 · Dlogn. P: Preprocesamiento E.C: Extracción de caracterlsticas c: Clasificación Figura IV El diagnóstico de alteraciones del equilibrio mediante la craneocorpografía implica las siguientes etapas: • Adquisición: Permite obtener una secuencia de imágenes reflejando el comportamiento del paciente durante la prueba [CHA94] . • Preprocesamlento: Para cada una de las imágenes adquiridas se realiza la extracción de bordes de cada uno de los cuatro puntos, su reducción a~ punto central (obtención del eje medio) y encadenamiento de puntos correspondientes en sucesivas imágenes (códigos de cadena).[JAI89] ler. Congreso Argentino de Ciencias de la Computación • Extracción de Características: evaluación de la amplitud de oscilación y desvfo lateral para cada una de las cuatro sef\ales, que surgen como resultado del seguimiento de cada punto a lo largo de la secuencia de imágenes adquiridas . • Clasificación : con los resultados obtenidos del punto anterior, se procede a la identificación de la clase wi correspondiente (StatPR) y consecuentemente al diagnóstico. Cabe considerar que las dos primeras etapas son desarrolladas en tiempo real, mientras que las dos últimas se realizan off line sobre los datos obtenidos previamente. Conclusiones Se ha presentado el diseno de un sistema de diagnóstico de alteraciones del equilibrio, basado en el reconocimiento de patrones estadlstico utilizando una red neuronal, el cual se encuentra aún en desarrollo. La velocidad y la precisión posibles de obtener con un sistema automático como el descripto, mejoran el diagnóstico del médico especialista y al mismú tiempo aceleran la respuesta al paciente, dándole a la misma la objetividad que diflcilmente logre un profesional. Toda la documentación de este trabajo se encuentra disponible en el L1DI: 50 y 115 - 1 ero Piso - (1900) La Plata - Argentina. E-Mail: lidi@ada.info.unlp.edu.ar Referencias [CLA70] "Die Craniocorpographie (CCG) eine einfache photooptische Registiertmethode fur vestibulo-spinale Reaktionen. Claussen C.F. Zeitsch. Laryngol., Rhynol., 1970. [CLA73] "Equilibriometría Práctica". C.F.Claussen,J.M.Tato. Ed. Hasenclever. Octubre 1973. [FAU91] "Fundamentals of Neural Computations". Fausett [FRI91] "Neural Networks, Algorithms, Applications, and Programming Techniques".1991 [HUS92] ItAn Introduction to the Theory of Neural Networks". Hush and Horne.1992 [JAI89] "Fundamentals of Digital Image Processing". Ani/ K. Jain. Ed Prentice-Hall. 1986. 193 ler. Congreso Argentino de Ciencia.s de la Computación [LAN93] "Diagnóstico de Alteraciones del Equilibrio en Tiempo Real". Lanzarini L., Champredonde J.,Champredonde R, Estelrrich P., De Giusti A.1993. [LAN94] "Diagnóstico por Imágenes de Alteraciones del Equilibrio ". Lanzarini L., Champredonde J.,Champredonde R, Estelrrich P., De Giusti A. 1994. [NIE89] "Pattern Analysis and Understanding". Heinrich Niemann. Ed Springer-Verlag. 1989. [RA94] "Comparación de Experiencias en Procesamiento Paralelo Distribuidc Aplicado al Reconocimiento de Patrones". Ramón H., Champredonde R, Champredonde J., Russo C., De Giusti A. 1994 [SCH92] "Pattern Recognition. Statistical, Structural and Neural Approaches". Robert Schalkoff. Ed. John Wiley & Sonso 1992. [CHA94] "Video Blaster". Informe Técnico LlDI 94-002-09-4. Champredonde J., Lanzarini L. 1994 

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Una aplicación de reconocimiento estadístico de patrones a diagnóstico de alteraciones del equilibrio

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