Programa del congreso
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Resumen diario |
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Mi-S3.3-SE:Neu2: Sesión Especial: Neurotecnologías II Lugar: Aula 0.02 Presidente de la sesión: Antonio José del Ama Espinosa Presidente de la sesión: Ricardo Ron-Angevin | |
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17:30 - 17:45
Preprocesado, análisis y armonización en conjuntos de datos MEG multicéntricos 1: Grupo de Ingeniería Biomédica (GIB), E.T.S. Ingenieros de Telecomunicación, Universidad de Valladolid, Valladolid, España; 2: Centro de Investigación en Red en Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina (CIBER-BNN), España; 3: Instituto de Investigación Biosanitaria de Valladolid (IBioVALL), Valladolid, España; 4: Instituto de Investigación en Matemáticas (IMUVA), Universidad de Valladolid, 47011, Valladolid, España La crisis de replicación en neurociencia evidencia la necesidad de herramientas que permitan realizar estudios multicéntricos estandarizados y reproducibles. En este trabajo, evaluamos la utilidad de MEDUSA, una plataforma de código abierto, para el preprocesado, análisis y armonización de señales magnetoencefalográficas (MEG). Se empleó su módulo Analyzer para el preprocesado automatizado y el cálculo de parámetros derivados de las señales, y su integración con ComBat para la armonización de datos procedentes de distintos centros. Se analizaron dos bases de datos multicéntricas, AGEINGREMP (433 sujetos) y KUMAGAYA (267 sujetos), calculando la Frecuencia Mediana y la Complejidad de Lempel-Ziv. a aplicación de ComBat permitió reducir significativamente la variabilidad no biológica entre bases de datos; concretamente, mediante análisis LDA, la separación entre medias se redujo un 77 % para la Frecuencia Mediana y un 99 % para la Complejidad de Lempel-Ziv, preservando simultáneamente la información biológica de edad y sexo. Los resultados demuestran que la metodología propuesta proporciona un enfoque robusto, replicable y eficiente para estudios multicéntricos de MEG, confirmando el potencial de MEDUSA para contribuir a mitigar la crisis de replicación en neurociencia.
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