Aquesta tesi realitza una recerca exhaustiva sobre els paràmetres de densitat espectral (DSA) en dispositius de monitoratge de la profunditat anestèsica (DoA), posant l’accent en la seva aplicació en el dispositiu de monitoratge CONOX® (Quantium Medical S.L.), considerant les seves pròpies particularitats.

L’objectiu és desenvolupar una solució personalitzada considerant les inter-variabilitats entre pacients, per a finalment proporcionar una eina útil per a l’avaluació de la pràctica anestèsica i la pèrdua de consciència (LOC) en un entorn quirúrgic.

La metodologia seguida inclou una anàlisi de les profunditats de byte (1B, 2B i 3B) i diversos valors alfa en el promitjat exponencial, per a determinar el millor ajust per a les dades de l’EEG i els interessos de l’empresa, que va donar com a resultat la selecció d’1 byte de profunditat i un promitjat amb una alfa de 0.2.

A més, es proposen i analitzen 11 equacions per a millorar el reescalat de l’EEG sense processar, proporcionant una solució depenent de l’edat per a quatre rangs establerts entre 16 i 93 anys, la qual cosa facilita una visualització òptima de l’espectrograma, seleccionant tres equacions per a cada rang d’edat; una equació per defecte per a la majoria dels pacients, una equació de saturació vermella per a pacients amb baixa energia d’EEG, i una equació de saturació blava per a pacients amb alta energia d’EEG, permetent pivotar entre equacions en temps real quan sigui necessari.

Esta tesis realiza una investigación exhaustiva sobre los parámetros del arreglo de densidad espectral (DSA) en dispositivos de monitorización de la profundidad anestésica (DoA), haciendo un especial énfasis en su aplicación en el dispositivo de monitorización CONOX® (Quantium Medical, S.L.), considerando sus propias particularidades.

El objetivo es desarrollar una solución personalizada para la optimización de la visualización del espectrograma de la señal del electroencefalograma (EEG), considerando las inter-variabilidades del paciente, para finalmente proporcionar una herramienta útil para la evaluación de la práctica anestésica y la pérdida de consciencia (LOC) en un entorno quirúrgico.

La metodología seguida incluye un análisis de las profundidades de bytes (1B, 2B, 2B) y varios valores de alfa en el promediado exponencial, para determinar el mejor ajuste para los datos del EEG y la empresa, que dio como resultado la selección de 1 profundidad de byte y un alfa de promediado de 0.2.

Además, se postulan y analizan 11 ecuaciones para mejorar el re-escalado del EEG sin procesar, proporcionando una solución dependiente de la edad para cuatro rangos que abarcan desde los 16 años hasta los 93, lo que facilitaría una visualización óptima del espectrograma, seleccionando tres de las ecuaciones propuestas para cada rango de edad; una ecuación por defecto para la mayoría de casos, una ecuación de saturación roja para pacientes con baja energía de EEG, y una ecuación de saturación azul para pacientes con alta energía de EEG, permitiendo pivotar entre ecuaciones durante el tiempo real cuando sea necesario.

This thesis undertakes a thorough investigation on the Density Spectral Array (DSA) parameters in Depth of Anesthesia (DoA) monitoring devices, emphasizing its application on the CONOX® (Quantium Medical S.L) monitoring device, by considering its own particularities.

The aim is to develop a personalized solution for the optimization of the spectrogram visualization of the electroencephalogram (EEG) signal, considering patient inter-variabilities, to finally provide a useful tool for the assessment of the anesthesia practice and Loss of Consciousness (LOC) on a surgical environment.

The followed methodology includes an analysis of 1B, 2B and 3B byte depths and several alpha values in exponential averaging, to determine the best fit for the EEG data and the company’s interests, which resulted in the selection of 1 byte depth and an averaging alpha of 0.2.

Furthermore, 11 equations are postulated and analyzed to improve the rescaling of the raw EEG, providing an age-dependent solution for four age ranges covering from 16 years old to 93, which facilitates an optimal visualization of the spectrogram, by selecting three equations for each age range; a default equation for majority of cases, a red saturating equation for low EEG energy patients, and a blue saturating equation for high EEG energy patient, allowing to pivot between equations during real time when required.