Segmentación de Secuencias de Rango Continuo Mediante Información Mutua

Abstract

La detección de bordes de dominio en secuencias de rango continuo encuentra aplicaciones en la detección del comienzo de una contracción muscular en electromiografía o del comienzo y propagación de una crisis epiléptica en el análisis de electroencefalogramas. La divergencia de Jensen Shannon (DJS), una versión simetrizada de la divergencia de Kullback Leibler, permite cuantificar la diferencia entre distribuciones de probabilidad. Esta propiedad ha sido ampliamente utilizada en el análisis de secuencias simbólicas o secuencias de rango discreto como cadenas de ADN. A pesar de estar bien definida para distribuciones continuas, la DJS no ha sido tan extensamente utilizada para la segmentación de secuencias de rango continuo. A partir de la identificación de la DJS con la Información Mutua entre una distribución continua y una discreta proponemos aquí un método para la segmentación de secuencias de rango continuo y evaluamos su desempeño a partir de secuencias generadas artificialmente.