Técnicas de toma de datos y análisis de ELECTROENCEFALOGRAFÍA FACULTAD DE BIOLOGÍA DEPARTAMENTO DE FISIOLOGÍA ANIMAL Jonathan González Sánchez Septiembre de 2014

Índice Introducción Toma de datos para EEG* Tratamiento de la señal del EEG Análisis de datos del EEG Potenciales evocados Aplicaciones de la electroencefalografía Conclusiones y perspectivas de futuro * EEG: Electroencefalografía, electroencefalograma.

1. Introducción 1.1. Electrogénesis cerebral 1.2. Ondas de actividad del EEG 1.3. Estructuras implicadas en la generación de ritmos cerebrales

1. Introducción ¿Qué es la electroencefalografía? ¿Qué es el electroencefalograma (EEG)? Principales aportaciones: Richard Caton, Toennies, Hans Berger, y Moruzzi y Magoun.

1.1. Electrogénesis cerebral Figura 1. Esquema del dipolo eléctrico, de la corriente de iones y el sistema de medición diferencial. La capa córnea (Stratum Corneum (SC)) representa la mayor impedancia mientras que la originada por el gel conductor, los electrodos y cobre es mucho menor. (Tomado de López-Gordo y col., 2014). Figura 2. Generación de los campos de voltaje extracelulares de la actividad sináptica. Relación entre la polaridad de los potenciales superficiales y el lugar de los potenciales dendríticos post-sinápticos. (Tomado de Westbrook, 2013).

1.2. Ondas de actividad del EEG Se definen por su amplitud y frecuencia. Las ondas registradas en el EEG han sido clasificadas en base a su frecuencia: - Gamma (γ): >30Hz - Beta (β): 14-26 Hercios (Hz) - Alfa (α): 8-13 Hz - Theta (θ): 4-7,5 Hz - Delta (δ): 0,5- 4Hz

1.3. Estructuras implicadas en la generación de los ritmos cerebrales Los circuitos implicados están formados por tres tipos de neuronas: Tálamo-corticales (marcapasos) Tálamo-reticulares; talámicas y corticales Figura 3. Esquema de las redes neurales del tálamo implicadas en las oscilaciones coherentes y su control por las neuronas colinérgicas del tronco del encéfalo. (Tomado de Boutros, 2011).

2. Toma de datos para EEG 2.1. Tipos de electrodos 2.2. Sistemas de posicionamiento de electrodos 2.3. Tipos de montajes de electrodos

2.1. Tipos de electrodos Basales o especiales Superficiales De agujas Adheridos Húmedos Activos-secos De casco de malla Secos De contacto Neuroquirúrgicos

2.1. Tipos de electrodos Figura 5. A. Esquema de un electrodo de contacto. B. Colocación de los electrodos de contacto. (Tomado de Barea Navarro, 2009). Figura 4.- Principio de colocación en un casco de malla (Tomado de Barea Navarro, 2009).

2.2. Sistemas de posicionamiento de electrodos Se utiliza el sistema “diez-veinte” catalogado como estándar. Se basa en la relación electrodo-área de la corteza cerebral. Cada posición presenta una letra para identificar el lóbulo y un número para la posición del hemisferio. Figura 6. Diagrama de representación del sistema 10-20. El cerebro es mapeado por cuatro puntos: Nasal, Occipital (inión) y por preauriculares derecho e izquierdo (orejas). (Tomado de Sanei y Chambers, 2007).

2.3. Tipos de montajes de electrodos Registro monopolar o referencial: combina dos tipos de electrodos diferentes. Registro bipolar o diferencial: toma las señales procedentes de parejas de electrodos activos. Figura 7. Registros. Ilustración de un registro referencial (izquierda) con las referencias A1 y A2 para los electrodos del lado izquierdo y del lado derecho, respectivamente, y un registro bipolar (derecha) con la disposición de los electrodos vecinos en cadenas longitudinales. (Tomado de Boutros, 2011).

2.3. Tipos de montajes de electrodos Figura 8. A) Montaje Longitudinal, B) Montaje Transversal. Esquema de los dos tipos de montajes bipolares más utilizados. Cada segmento situado entre dos puntos representa un canal de registro. (Tomado de Rowan, 2014)

3. Tratamiento de la señal del EEG Figura 9.- Fases del procesamiento de la señal del EEG. En el presente esquema se hace una representación de los distintos pasos a seguir para el procesamiento de una señal registrada en el electroencefalograma. (Tomado de Al-Fahoum y Al-Fraihat, 2014).  

4. Análisis de datos del EEG 4.1. Análisis espectral o de frecuencias

4.1. Análisis espectral o de frecuencias Es necesario cuantificar las frecuencias de las ondas. Limitación: análisis de señales estacionarias. Se utilizan métodos como la transformada de Fourier, la expansión de Gabor y la transformada de wavelets (TW). Figura 10. Ideas básicas de Wavelets. La Transformada de Fourier es el producto interno de la señal y sinusoides de diferentes frecuencias. Para conseguir resolución en el tiempo, la transformada de Gabor (o de corto tiempo de Fourier) usa sinusoides de ventana estrechados con funciones Gaussianas. Con wavelets, estrechando o comprimiendo una función, el tamaño de la ventana es variable y se obtiene una comprensión entre el tiempo y la resolución frecuencial para todas las frecuencias. (Tomado de Freeman y Quiroga, 2013).

5.1. Bases fisiológicas y origen neuronal 5. Potenciales evocados 5.1. Bases fisiológicas y origen neuronal

5. Potenciales evocados ¿Qué son? ¿Cómo se estudian? ¿De qué se componen sus señales? ¿Para qué se estudian?

5.1. Bases fisiológicas y origen neuronal Su actividad proviene de los potenciales post-sinápticos de las neuronas piramidales de la corteza. Estas neuronas son registradas gracias a su disposición en campo abierto y su activación en sincronía. Inconveniente: estructuras con disposición en campo cerrado. La existencia de dipolos eléctricos ayuda a percibir la señal como máxima en un punto distante sobre el cuero cabelludo.

6. Aplicaciones de la electroencefalografía Es una técnica de gran utilidad para detectar enfermedades que alteran al correcto funcionamiento del cerebro. En la actualidad se considera una gran técnica para el estudio de la epilepsia, así como en los estudios de las ondas del sueño, de tumores cerebrales e incluso de muerte cerebral.

7. Conclusiones y perspectivas de futuro Se han desarrollado multitud de técnicas para el estudio de la actividad cerebral. Sin embargo, la EEG ha sido la que ha aportado una mayor resolución de los procesos cerebrales. La posibilidad de digitalizar los registros del EEG y de cuantificar los parámetros que la componen, han hecho posible tener un mejor conocimiento de la fisiología cerebral. De ahora en adelante, el desarrollo de modelos matemáticos que se acerquen más a la complejidad que presentan los procesos biológicos, hará posible un mejor conocimiento de esta materia.

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