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[EN] After a few decades of enthusiasm for the use of CAD tools in architectural design, there is now concern about the impaired creativity in the process of creating the project, due to the standardization of computer processing and the repetitive movement of the hands. Several theories suggest that haptic perception during freehand drawing favors creativity and thus generation of new ideas. Research on brain function has shown that perceived hand movements can trigger activity in cognitively relevant areas of the parietal and frontal cortex, possibly related to creativity. However, so far no experimental studies have been conducted to analyze the brain activity during hand drawing. This article describes an investigation in which the electroencephalographic activity during freehand architectural drawing has been compared to CAD drawing with a mouse. The results obtained reveal that hand drawing is related to increased brain activity, which would support the hypothesis that creativity is enhanced by free hand movements on paper., [ES] Tras algunas décadas de entusiasmo por el uso de las herramientas CAD en el diseño arquitectónico, surge ahora la preocupación sobre la pérdida de creatividad en el proceso de creación del proyecto, debido a la estandarización del procesamiento informático y al movimiento repetitivo de las manos. Diferentes teorías defienden que la percepción háptica durante el dibujo a mano alzada favorece la creatividad y así la generación de nuevas ideas. Las investigaciones sobre la función cerebral han demostrado que el movimiento percibido de la mano puede generar actividad en áreas cognitivamente relevantes de la corteza parietal y frontal, posiblemente relacionadas con la creatividad. Sin embargo, hasta el momento no se han realizado estudios experimentales para analizar la actividad cerebral durante el dibujo a mano. El presente artículo describe una investigación llevada a cabo en la que se ha comparado la actividad electroencefalográfica durante el dibujo arquitectónico a mano alzada frente al dibujo CAD con ratón. Los resultados obtenidos revelan que el dibujo a mano está relacionado con una actividad cerebral mayor, lo que respaldaría la tesis de que la creatividad se ve reforzada por los movimientos libres de la mano sobre el papel.

Objetivos Analizar la validez de la presencia o ausencia del potencial evocado somatosensorial N70 en relación con la conservación o el deterioro funcional en pacientes que han sufrido un coma tras una parada cardiorrespiratoria o una lesión cerebral aguda, ingresados en las unidades de críticos del Hospital Universitario de Albacete Diseño Estudio observacional de cohortes, retrospectivo, realizado en pacientes ingresados en las unidades de críticos de nuestro centro con diagnóstico de coma post-anóxico. Ámbito Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) y Reanimación (REA) del Hospital General Universitario de Albacete. Participantes 120 pacientes adultos incluidos consecutivamente en coma, 60 pacientes tras sufrir una parada cardiorrespiratoria y 60 tras una lesión cerebral aguda. Variables de interés principales: PESS (presencia o ausencia N20 y N70). EEG (Hallazgos favorables y desfavorables). Valoración del pronóstico funcional mediante la escala de coma de Glasgow modificada 6-12 meses posteriores. Resultados La ausencia bilateral de N20 tiene una especificidad del 100% para el pronóstico ominoso a corto plazo. La presencia de N70 tiene una especificidad del 84% para el buen pronóstico a medio-largo plazo y su ausencia muestra una sensibilidad del 92,7% para el mal pronóstico. Ciertos hallazgos EEG son indicadores de mal pronóstico a corto, medio-largo plazo (especificidad del 100%, sensibilidad del 56%) mientras que hallazgos favorables, se relacionaron con una adecuada recuperación. Conclusiones La presencia y ausencia de los PESS de corta y larga latencia N20-N70 y los hallazgos Electroencefalográficos, están relacionados con la predicción del pronóstico neurológico de los pacientes tras coma postanóxico. Nuestro trabajo resalta especialmente la utilidad de N70 como factor pronóstico tras el coma postanóxico. Medicina Ciencias de la Salud

La epilepsia es una patologı́a en la que se produce una actividad neuronal excesiva o sincrónica que afecta temporalmente el normal funcionamiento del cerebro. El 30 % del total de los pacientes afectados por esta patologı́a no pueden ser tratados con medicación, denominándose en esos casos epilepsia refractaria. Actualmente, se utilizan múltiples técnicas diagnósticas, principalmente el electroencefalograma (EEG) y la imagenologı́a por resonancia magnética (MRI), que proporcionan información acerca de la localización de la zona epileptogénica, y que son de utilidad al momento del diagnóstico y de la planificación de cirugı́as de epilepsia. En este trabajo se presenta un protocolo para el procesamiento conjunto de MRI y EEG, orientado al diagnóstico y localización de focos epileptogénicos en pacientes con epilepsia refractaria. Éste incluyó la obtención de tractografı́as, análisis de componentes independientes de resonancia magnética funcional, mapas de probabilidad de anomalı́as corticales y de actividad eléctrica, que fueron visualizados en una única escena de forma conjunta para una mejor interpretación. También se desarrolló un software para el análisis de la conectividad estructural y funcional del cerebro a partir de la MRI, que brindó información acerca de la red epileptógena. De esa forma, se incorporó la información eléctrica del EEG a la información anatómica, funcional y estructural provista por la MRI, permitiendo visualizar ambas en forma simultánea. Además, se proyecta al análisis de conectividad neuronal por RM como una técnica que permite identificar las zonas epileptógenas.

El objetivo de este estudio es identificar el posible impacto diferencial entre hombres y mujeres de una campaña de concienciación sanitaria frente al COVID-19. Para ello, se han utilizado herramientas neurofisiológicas que permiten analizar las respuestas vinculadas a la activación, el engagement, la atención, la memorización y la valencia. Además, se incorpora una encuesta previa y posterior al visionado de la campaña mediante la cual se evalúan las emociones provocadas, así como la disposición a cumplir las normas sanitarias. Se diseñó un experimento en el que 45 participantes entre 19 y 24 años se expusieron a una campaña social sobre el COVID-19 para concienciar sobre el cumplimiento de la normativa frente a la pandemia. Se utilizaron dos técnicas neurofisiológicas: la conductancia de la piel y el electroencefalograma; los dispositivos fueron proporcionados por BitBrain Technologies. Los resultados indicaron que la campaña expuesta generó mayor activación y engagement en los hombres. En el caso de las mujeres se obtuvieron puntuaciones más elevadas en la atención, memorización y valencia. Estos datos indican que las campañas sociales impactan de modo diferente en hombres y mujeres. Este trabajo realiza una primera aportación exploratoria con herramientas neurofisiológicas en el análisis del impacto diferencial de las campañas publicitarias sociales en función del género.

[Resumen] La continua evolución de diversas tecnologías y el auge del big data han resaltado la necesidad de disponer de herramientas avanzadas que ayuden en sectores fundamentales, como la salud. Uno de los retos importantes en este sector es la interpretación de los polisomnogramas, esenciales para el diagnóstico y seguimiento de diversos trastornos del sueño. Esta tarea implica la clasificación de las etapas de sueño, un proceso que puede ser complejo y exigente para los profesionales del sueño. Este Trabajo Fin de Grado detalla el desarrollo de una Red Neuronal basada en Grafos, que puede ayudar al análisis y la interpretación de polisomnogramas debido a sus características únicas, cuyo propósito es mejorar el proceso de clasificación de las etapas de sueño en los polisomnogramas, mitigando errores inducidos por la fatiga y la sobrecarga de información. [Abstract] The ongoing evolution of various technologies and the rise of big data have highlighted the need for advanced tools that assist in key sectors, such as health. One significant challenge in this sector is the interpretation of polysomnograms, which are essential for diagnosing and monitoring various sleep disorders. This task involves the classification of sleep stages, a process that can be complex and demanding for sleep professionals. This dissertation details the development of a Graph Neural Network, which can assist in the analysis and interpretation of polysomnograms due to its unique features. Its purpose is to enhance the process of classifying sleep stages in polysomnograms, mitigating errors induced by fatigue and information overload. Traballo fin de grao (UDC.FIC). Ciencia e enxeñaría de datos. Curso 2022/2023

Brain death can be defined as the irreversible state of brain functions, considering the cerebral hemispheres as well as the brainstem. Two tests are required that can confirm the absence or cessation of brain stem activities for diagnosis of ED in Brazil. The search was used through survey and critical analysis of the documents published through the search platforms PubMed, Scielo and Lilacs. The following descriptors were used: "Brain death", "diagnosis", "adult" and "electroencephalogram", "Brain death AND electroencephalogram", "Brain death AND Noise AND electroencephalogram", "electroencephalograms AND Brain death" and "Brain death AND electroencephalogram AND intensivecareunits". The opening of the ED protocol should encompass all patients who present themselves as non-perceive, in absence of supra-spinal reactivity and in persistent apnea of known cause, irreversible and capable of causing such end, following a protocol of observation in a hospital environment. To start the protocol opening, it is necessary that there is a brain injury of known cause, irreversible and capable of causing ED, and absence of treatable factors that may confuse the diagnosis, treatment and observation in a hospital environment for the minimum period described, body temperature greater than 35° C, arterial oxygen saturation above 94% and systolic blood pressure greater than or equal to 100 mmHg. Measures are used to assess the level of consciousness, such as the Glasgow scale, as well as tests for the assessment of brain stem activity and the apnea test, which is mandatory for such diagnosis. Among the graphic tests, the electroencephalogram (EEG), cerebral angiography, Doppler Fluxometria transcraniana of cerebral arteries and scintigraphy are extremely relevant, being the EEG considered a feasible method performed at the bedside, low cost and low risk to the patient when compared to scintigraphy and arteriography. For diagnostic purposes in the protocol, the trained physician, with experience, will be responsible for the final report. La muerte cerebral puede ser definida como el estado irreversible de las funciones cerebrales, considerando los hemisferios cerebrales como también el tronco encefálico. Se requieren dos exámenes que puedan confirmar la ausencia o el cese de actividades del tronco cerebral para diagnóstico de ME en Brasil. Fue utilizada la búsqueda por medio de levantamiento y análisis crítico de los documentos publicados a través de las plataformas de búsqueda de PubMed, Scielo y Lilacs. Se han utilizado los siguientes descriptores: "Muerte encefálica", "diagnóstico", "adulto" y "electroencefalograma", "Brain death AND electroencephalogram", "Brain death AND Noise AND electroencephalogram", "electroencephalograms AND Brain death" y "Brain death AND electroencephalogran AND intensivecareunits". La apertura del protocolo de PEI debe abarcar a todos los pacientes que se presenten como no perceptivos, en ausencia de reactividad supraespinal y en apnea persistente de causa conocida, irreversible y capaz de causar tal fin, siguiendo protocolo de observación en ambiente hospitalario. Para iniciar la apertura del protocolo, es necesario que haya una lesión cerebral de causa conocida, irreversible y capaz de causar la ME, además de ausencia de factores tratables que puedan confundir el diagnóstico, tratamiento y observación en ambiente hospitalario por el período mínimo descrito, temperatura corporal superior a 35° C, saturación arterial de oxígeno por encima del 94% y presión arterial sistólica mayor o igual a 100 mmHg. Se utilizan medidas para la evaluación del nivel de conciencia, como la escala de Glasgow, además de pruebas para la evaluación de la actividad del tronco cerebral y la prueba de la apnea, que es obligatorio para dicho diagnóstico. Entre los tests gráficos, se hacen de extrema relevancia el electroencefalograma (EEG), la angiografía cerebral, la Doppler Fluxometría transcraneal de arterias cerebrales y la cintilografía, siendo el EEG considerado un método factible realizado al borde lecho, bajo costo y bajo riesgo para el paciente en comparación con la gammagrafía y arteriografía. Para fines de diagnóstico en el protocolo, el médico capacitado, con experiencia, se responsabilizará por el laudo final. Morte encefálica pode ser definida como o estado irreversível das funções cerebrais, considerando os hemisférios cerebrais como também o tronco encefálico. São exigidos dois exames que possam confirmar a ausência ou a cessação de atividades do tronco cerebral para diagnóstico de ME no Brasil. Foi utilizada a busca por meio de levantamento e análise crítica dos documentos publicados através das plataformas de busca da PubMed, Scielo e Lilacs. Foram utilizados os seguintes descritores: “Morte encefálica”, “diagnóstico”, “adulto” e “eletroencefalograma”, “brain death AND electroencephalogram”, “brain death AND noise AND electroencephalogram”, “electroencephalograms AND brain death” e “brain death AND electroencephalogram AND intensivecareunits”. A abertura do protocolo de ME deve englobar todos os pacientes que se apresentem como não perceptivos, em ausência de reatividade supra espinhal e em apneia persistente de causa conhecida, irreversível e capaz de causar tal fim, seguindo protocolo de observação em ambiente hospitalar. Para início da abertura de protocolo, é necessário que haja uma lesão encefálica de causa conhecida, irreversível e capaz de causar a ME, além de ausência de fatores tratáveis que possam confundir o diagnóstico, tratamento e observação em ambiente hospitalar pelo período mínimo descrito, temperatura corporal superior a 35° C, saturação arterial de oxigênio acima de 94% e pressão arterial sistólica maior ou igual a 100 mmHg. São utilizadas medidas para a avaliação do nível de consciência, como a escala de Glasgow, além de testes para a avaliação de atividade do tronco cerebral e o teste da apneia, que é obrigatório para tal diagnóstico. Dentre os testes gráficos, se fazem de extrema relevância o eletroencefalograma (EEG), a angiografia cerebral, a doppler fluxometria transcraniana de artérias cerebrais e a cintilografia, sendo o EEG considerado um método factível realizado à beira leito, de baixo custo e baixo risco ao paciente quando comparado à cintilografia e arteriografia. Para fins de diagnóstico no protocolo, o médico capacitado, com experiência, se responsabilizará pelo laudo final.

Resumen La presencia de alteraciones de señal en resonancia magnética (RM) cerebral durante o posterior a un evento epiléptico es cada vez más reconocida en la literatura. Los cambios de señal peri-ictales se considera que sería el resultado de edema cerebral localizado, defecto de la autorregulación cerebral y disrupción de la barrera hemato-encefálica que ocurre durante una crisis epiléptica sostenida. Reportamos el caso de un hombre de 62 años diagnosticado de un síndrome parietal de instalación subaguda cuyo estudio con RM de cerebro mostró una lesión tumefacta con edema cortico-subcortical de ubicación temporo-occipital derecha. El estudio con electroencefalograma mostró actividad ictal en la misma localización. Se inició terapia con fármacos anticonvulsivantes mostrando franca mejoría clínica y electrofisiológica. El control con RM diferido mostró resolución completa de las alteraciones descritas.

Debido a los avances en las neurociencias, la evolución y accesibilidad a dispositivos biométricos, que permiten la captura de respuestas fisiológicas ante estímulos externos, se ha presentado una forma diferente de conocer al consumidor y poder adaptar todas las estrategias de mercadeo lo más personalizado posible en una disciplina llamada Neuromarketing. Atendiendo a esta realidad, el objetivo de la presente investigación es analizar de forma experimental la percepción frente a ciertos estímulos sensoriales derivados de cinco sabores (vainilla, fresa, chocolate, chicle y cookies and cream) de malteadas pertenecientes a la industria de helados y postres. Se realizó una muestra de 20 sujetos, seleccionados mediante una entrevista semiestructurada para garantizar que no habían consumido los sabores de esas malteadas. Posteriormente, fueron expuestos a los cinco sabores en tres momentos diferentes, sólo con el olfato como primer momento, sólo con el canal sensorial del gusto y, por último, sólo con el canal sensorial de la vista. Esto nos permitió capturar la actividad cerebral de ondas (theta, alpha, beta y hi-beta), y también la actividad galvánica, mediante un electroencefalograma (EEG) y un medidor (GSR). Los resultados permitieron observar que los sabores de chocolate y fresa son los que mostraron más cambios y diferencias de género, así mismo, el canal del olfato es el que mayor incidencia tiene en la forma como se perciben los sabores Due to the advances in neuroscience, the evolution and the accessibility of biometric devices, it is possible to capture physiological responses caused by external stimulus, thanks to this a different way to know the consumer has been presented in order to adapt marketing strategies and to make them as personalized as possible in a discipline called Neuromarketing. Realizing this, the aim of this research is to experimentally analyze the perception of certain sensory stimulus derived from five shake flavors (vanilla, strawberry, chocolate, gum and cookies and cream), flavors that we commonly find in the dessert and ice cream industry. We applied a semi-structured interview to find out some people who have never tasted those shake flavors, the final sample was made of 20 people. Subsequently, the 20 people were exposed to the five flavors at three different times. only with smell as the first moment, only with the sensory channel of taste and, finally, only with the sensory channel of sight. This made possible to capture brain wave activity (theta, alpha, beta and hi-beta), as well as galvanic activity, using an electroencephalogram (EEG) and a meter (GSR). The results showed that the chocolate and strawberry flavors evidenced the most changes and gender differences, likewise, the smell channel is the one that has the greatest impact on the way flavors are perceived

The objective of the present study was to make a clinical and electroencephalographic characterization of the electrical findings and types of seizures in patients with idiopathic autism. Pediatric patients of any age, with the diagnosis of idiopathic ASD, contained within the database of the research “Genetic in autism” were included. An electroencephalographic recording with epilepsy protocol was performed in all the patients. 20 pediatric patients were included with an age media of 10.5 years, SD 5.48 years. The median age for the diagnosis of ASD was 53 months, and epileptic seizures were documented in 45%. 66.6% of patients with epileptic events had anti-epileptic treatment, and only 33.3% had achieved seizure control with medication. Interictal abnormal EEG records were found in 8 patients (40%), with 6 of them having epileptic seizures. The abnormal EEG activity was multifocal in 62.5%, focal in 25% and generalized in 12.5% of the cases. The most frequently compromised location was the temporal lobe.

El objetivo de este trabajo es proporcionar un modelo capaz de identificar la enfermedad de Alzheimer y el Deterioro Cognitivo Leve (DCL) en registros de electroencefalogramas (EEG). A pesar de que los EEGs son una de las pruebas más pruebas utilizadas para los trastornos neurológicos, hoy en día el diagnóstico de estas enfermedades se basa en el comportamiento del paciente. comportamiento del paciente. Esto se debe a que la precisión de los expertos en el reconocimiento visual de los EEGs se estima en torno al 50%. Para resolver las dificultades de la tarea mencionada, esta tesis propone un modelo de Red Neural Gráfica (GNN) para clasificar a los sujetos utilizando únicamente las señales registradas. Para desarrollar el modelo final, primero propusimos varios procedimientos para construir gráficos a partir de las señales de EEGs, explorando diferentes formas de representar la conectividad entre canales, así como métodos para la extracción de de las características relevantes. Por el momento, no hay modelos GNN propuestos para la detección de Alzheimer o DCL. Por lo tanto, utilizamos arquitecturas empleadas en tareas similares y las modificamos para nuestro dominio específico. Por último, se evalúa un conjunto de combinaciones coherentes de grafos y modelos GNN bajo el mismo conjunto de métricas. Además, para las combinaciones con mejor rendimiento, se realiza un estudio del impacto de varios hiperparámetros se lleva a cabo. Con el fin de manejar todos los experimentos posibles, hemos desarrollado un marco de software para construir fácilmente construir los diferentes tipos de gráficos, crear los modelos y evaluar su rendimiento. La mejor combinación de construcción de grafos y diseño de modelos, basada en capas convolucionales de atención a los grafos, conduce a un 92,31% de precisión en la clasificación binaria de sujetos sanos y enfermos de Alzheimer y a un 87,59% de precisión cuando se evalúan también las grabaciones de pacientes con Deterioro Cognitivo Leve, que son comparables a los resultados del estado del arte. resultados del estado del arte. Aunque este trabajo se realiza en un campo novedoso y existen muchas posibilidades aún posibilidades aún por explorar, concluimos que las GNNs muestran capacidades sobrehumanas para la detección de Alzheimer y DCL utilizando EEGs. The aim of this work is to provide a model able to identify Alzheimer's disease and Mild Cognitive Impairment (MCI) in electroencephalogram's (EEGs) recordings. Despite EEGs being one of the most common tests used for neurological disorders, nowadays the diagnose of these diseases is based on the patient's behaviour. This is because expert's accuracy on EEGs visual recognition is estimated to be around 50%. To solve the difficulties of the aforementioned task, this thesis proposes a Graph Neural Network (GNN) model to classify the subjects using only the recorded signals. To develop the final model, first we proposed several procedures to build graphs from the EEGs signals, exploring different ways of representing the inter-channel connectivity as well as methods for relevant features extraction. For the time being, there are not GNN models proposed for Alzheimer or MCI detection. Hence, we used architectures employed by similar tasks and modified them for our specific domain. Finally, a set of coherent combinations of graph and GNN model is evaluated under the same set of metrics. Moreover, for the best performing combinations, a study of the impact of several hyperparameters is carried out. In order to handle all the possible experiments, we developed a software framework to easily build the different types of graphs, create the models and evaluate their performance. The best combination of graph building and model design, based on graph attention convolutional layers, leads to a 92.31% of accuracy in the binary classification of healthy subjects and Alzheimer's patients and to a 87.59% of accuracy when also evaluating MCI patients recordings, these are comparable to state of the art results. Although this work is done within a novel field and there exist many possibilities yet to be explored, we conclude that GNNs show super-human capabilities for Alzheimer and MCI detection using EEGs.

espanolEste estudio se centro en identificar la variedad de aspectos motivacionales que se pueden implementar en los Ambientes Virtuales de Aprendizaje. Se utilizo el paradigma de investigacion cuantitativa, a partir del modelo experimental, donde la variable independiente es el estimulo (motivacion) y la variable dependiente es el resultado obtenido en los campos cerebrales que mostraron activacion. Para el analisis estadistico se utilizo la suite de office Microsoft Excel con la herramienta de analisis de datos. El estudio permitio observar un aumento leve de la actividad cerebral en el area prefrontal del hemisferio derecho, moderado en las areas temporal y parietal del mismo hemisferio, y leve en el area central y las areas frontales en ambos hemisferios. El area frontal esta relacionada con la construccion y disenos de objetos y figuras, al tiempo que interviene en la memoria de trabajo para el material visual. Esto indica que las personas deben ser estimuladas de diferentes formas, entre las que se encuentran los aspectos motivacionales, para generar estados optimos en el cerebro para los procesos de aprendizaje. Por lo tanto, se pueden definir estrategias tecnopedagogicas para el diseno de cursos que mejoren la atencion, incidan en el aprendizaje significativo y garanticen la permanencia en la modalidad virtual. EnglishThis study aimed to identify the variety of motivational aspects that can be implemented in Virtual Learning Environments. A quantitative research paradigm was used, based on the experimental model, where the independent variable is the stimulus (motivation) and the dependent variable is the result obtained in the brain fields displaying activation. The Microsoft Excel office suite with the data analysis tool was used for statistical analysis. The study showed a slight increase in brain activity in the prefrontal area of the right hemisphere, moderate in the temporal and parietal areas of the same hemisphere, and slight in the central and frontal areas in both hemispheres. The frontal area is related to the construction and designs of objects and figures, as well as to the working memory for visual material. This suggests that people must be stimulated in different ways, including motivational aspects, to generate optimal states in the brain for learning processes. Therefore, techno-pedagogical strategies can be defined for the design of courses that improve attention, have an impact on meaningful learning and guarantee permanence in the virtual modality.

Resumen Las convulsiones epilépticas focales se originan en una localización focal del cerebro con descargas eléctricas anormales que pueden suceder por distintas causas, y pueden ocurrir en un bajo porcentaje de animales; son signos diferentes a la típica mioclonía tónico-clónica. El objetivo del presente trabajo es exponer casos clínicos de perros que presentaron vómitos, sialorrea y regurgitación como signos clínicos de convulsiones epilépticas focales. Estos perros, además de presentar tales signos digestivos mencionados, no mostraron alteraciones reveladoras en los datos de laboratorio ni en los métodos complementarios de imágenes solicitados. Debido a la escasa respuesta terapéutica y al empeoramiento de la condición de los pacientes (pérdida de peso severa), luego de descartar causas periféricas de vómitos y/o regurgitación, se consideró la posibilidad de que el estímulo del vómito fuera central. Por lo tanto, se realizó un electroencefalograma (EEG). En todos los casos el trazado del EEG evidenció anomalías. Dada las condiciones clínicas descritas, se implementó el tratamiento con fenobarbital y la evolución de los tres casos clínicos fue favorable. Los perros con presencia de convulsiones epilépticas focales autonómicas pueden presentar una variada sintomatología clínica que depende de las regiones cerebrales dañadas que las producen. Por eso es importante tener en cuenta dentro de los diferenciales de signos clínicos que pueden tener origen central como el vómito, principalmente cuando la causa permanece sin ser diagnosticadas, la epilepsia focal autonómica. Abstract Focal seizures originate in a focal location of the brain with abnormal electric discharges due to different causes and may occur in a low percentage of animals and their signs are different from the typical tonic-clonic myoclony. This work aims to disclose some clinical cases of dogs with vomit, sialorrhea and regurgitation as clinical signs of focal seizures. In addition to these digestive signs, the dogs did not show any noteworthy alteration in the laboratory test results, neither in the complementary imaging methods included in the study. Due to the scant therapeutic response and as the dogs got worse (a serious loss of weight), having ruling out any peripheral cause of vomit and/or regurgitation, the possibility of a central cause was considered. The dogs underwent an electroencephalogram (EEG) and in all cases the EEG results showed anomalies. Due to the described clinical conditions, a phenobarbital treatment was administered and the three cases clinical cases evolved positively. Dogs with focal autonomic seizures may show various clinical symptoms depending on the damaged brain regions they come from. Therefore, it is important to consider a central cause -focal autonomic epilepsy- for the differential clinical signs such as the vomit, mostly when there is not a clearly diagnosed cause.

Introduction: Electroencephalography (EEG) is an essential diagnostic tool in epilepsy. Its use in emergency departments (ED) is usually restricted to the diagnosis and management of non-convulsive status epilepticus (NCSE). However, EDs may also benefit from EEG in the context of other situations in epilepsy. Methods: We conducted a retrospective observational study using the clinical histories of patients treated at our hospital's ED for epileptic seizures and suspicion of NCSE and undergoing EEG studies in 2015 and 2016. We collected a series of demographic and clinical variables. Results: Our sample included 87 patients (mean age of 44 years). Epileptic seizures constituted the most common reason for consultation: 59.8% due to the first episode of epileptic seizures (FES), 27.6% due to recurrence, and 12.6% due to suspected NCSE. Interictal epileptiform discharges (IED) were observed in 38.4% of patients reporting FES and in 33.3% of those with a known diagnosis of epilepsy. NCSE was confirmed by EEG in 36.4% of all cases of suspected NCSE. Presence of IED led to administration of or changes in long-term treatment in 59.8% of the patients. Conclusions: EEG is a useful tool for seizure management in EDs, not only for severe, sudden-onset clinical situations such as NCSE but also for diagnosis in cases of non-affiliated epilepsy and in patients experiencing the first episode of epilepsy. Resumen: Introducción: El electroencefalograma (EEG) es una prueba diagnóstica esencial en epilepsia. Su uso en los Servicios de Urgencias (SU) es limitado, estando habitualmente restringido al diagnóstico y el manejo del estado epiléptico no convulsivo (EENC). Sin embargo, pueden existir otras situaciones en las que, por su perfil temporal, el EEG puede ser una herramienta útil en este entorno. Métodos: Estudio observacional retrospectivo, sobre la base de la historia clínica, de los pacientes atendidos en el SU de nuestro hospital por crisis epilépticas (CE) y sospecha de EENC a los que se realizó un EEG, en el periodo 2015-2016, recogiendo variables demográficas y clínicas. Resultados: Se reclutó a 87 pacientes, con una edad media de 44 años. El motivo de consulta más frecuente fue CE, el 59,8% por primera CE (pCE) y el 27,6% por CE en paciente con epilepsia; en 12,6% la sospecha era EENC. Se observaron descargas epileptiformes interictales (DEI) en el 38,4% de los pacientes atendidos por pCE y en el 33,3% de los epilépticos conocidos; el 36,4% de los posibles EENC se confirmaron mediante EEG. El EEG con DEI supuso un inicio o cambio de tratamiento crónico en el 59,8% de los pacientes. Conclusiones: El EEG es una herramienta útil en el manejo de las CE en los SU, tanto de situaciones agudas graves como el EENC, como en el estudio diagnóstico de la epilepsia de debut o no filiada.

[ES] El cerebro es uno de los órganos más desconocidos por los seres humanos, sobre el que año tras año se adquiere conocimiento sobre su funcionamiento real. Su análisis nos ayuda a entender su comportamiento de manera más precisa permitiendo descubrir como maneja el control de elementos vitales esenciales del cuerpo humano. El objetivo de este proyecto es analizar cómo el cerebro gestiona las emociones. Para ello, se utilizará un método de adquisición de datos del cerebro (sensores EEG) y, mediante su análisis, poder interpretar la señal recibida y discriminar entre diferentes situaciones emocionales de cada individuo. Para el análisis de estas señales complejas se utilizarán técnicas de aprendizaje automático buscando aquellos modelos que mejor puedan predecir las emociones de los sujetos., [EN] The brain is one of the most unknown human organs, and year after year we acquire knowledge about its real functioning. Its analysis helps us to understand its behavior in a more precise way, allowing us to discover how it manages the control of essential vital elements of the human body. The aim of this project is to analyze how the brain manages emotions. To do this, we will use a method of data acquisition from the brain (EEG sensors) and, through its analysis, interpret the signal received and discriminate between different emotional situations of each individual. For the analysis of these complex signals, machine learning techniques will be used to search for those models that can best predict the emotions of the subjects.

Introduction: Modern EEG technology can evaluate the current level of an individual's central functioning after analyzing the frequency of brain waves (II). The A wave (8 ~ 14Hz) of brain waves (EBG) is one of the most important index parameters in diagnosing the brain's central functioning level. Objective: To explore the effects of different training loads on the brain function of elite archers and provide an objective basis for improving the scientific level of archery training. Methods: The effects of EEG information and central nerve transmitters on athletes’ regulation and training were analyzed by testing and statistical methods. Results: Both HL-LLI and LL-HLI stages showed a decreasing trend in EEG complexity. Although the differences between the two stages were not significant all of them were considerably lower than the LL-LLI stage. The number of athletes with central fatigue in both stages showed an increasing trend. Conclusions: Athletes in training also need to focus on recovery after training, which requires a view of scientific training and scientific recovery as an organic whole that cannot be separated. Level of evidence II; Therapeutic studies - investigation of treatment results. RESUMO Introdução: A moderna tecnologia do EEG pode avaliar o nível atual do funcionamento central de indivíduos ao analisar a frequência de ondas cerebrais (II). A onda A (8 ~ 14Hz) de ondas cerebrais (EBG) é um dos parâmetros indicadores mais importantes no diagnóstico do nível de funcionamento central do cérebro. Objetivo: Explorar os efeitos de diferentes cargas de treinamento na função cerebral de arqueiros de elite e fornecer uma base objetiva para melhorar o nível científico de treinamento de arca e flecha. Métodos: Os efeitos de informações do EEG e da transmissão de nervos centrais na regulação e no treinamento de atletas foram analisados através de testes e métodos estatísticos. Resultados: Tanto a fase HL-LLI quanto a LL-HLI demonstraram uma tendência decrescente na complexidade do EEG. Apesar das diferenças entre as duas fases não serem significativas, todas eram consideravelmente mais baixas do que a fase LL-LLI. O número de atletas com fadiga central nas duas fases demonstrou uma tendência crescente. Conclusões: Atletas em treinamento devem também ficar atentos à recuperação após o treinamento, o que exige uma visão de treinamento científico e recuperação cientifica como um todo orgânico que não pode ser separado. Nível de evidência II; Estudos terapêuticos – investigação de resultados de tratamento. Resumen Introducción: La moderna tecnología del EEG puede evaluar el nivel actual del funcionamiento central de individuos al analizar la frecuencia de ondas cerebrales (II). La onda A (8 ~ 14Hz) de ondas cerebrales (EBG) es uno de los parámetros indicadores más importantes en el diagnóstico del nivel de funcionamiento central del cerebro. Objetivo: Explorar los efectos de diferentes cargas de entrenamiento en la función cerebral de arqueros de élite y brindar una base objetiva para mejorar el nivel científico de entrenamiento de arco y flecha. Métodos: Los efectos de informaciones del EEG y de la transmisión de nervios centrales en la regulación y en el entrenamiento de atletas se analizaron a través de pruebas y métodos estadísticos. Resultados: Tanto la fase HL-LLI como la LL-HLI demostraron una tendencia decreciente en la complejidad del EEG. Pese a que las diferencias entre las dos fases no sean significativas, todas eran considerablemente más bajas que la fase LL-LLI. El número de atletas con fatiga central en las dos fases demostró una tendencia creciente. Conclusiones: Atletas en entrenamiento deben también atentarse a la recuperación tras el entrenamiento, que exige una visión de entrenamiento científico y recuperación científica como un todo orgánico que no puede separarse. Nivel de evidencia II; Estudios terapéuticos – investigación de resultados de tratamiento.

Fil: Versaci, Leonardo. Universidad Nacional de Quilmes. Laboratorio de Dinámica Sensomotora Versaci, L. (2022). Sincronización sensomotora en finger tapping: atención, fuerza y procesamiento temporal. (Tesis de posgrado). Bernal, Argentina. Universidad Nacional de Quilmes. Esta tesis está dedicada al estudio de la sincronización sensomotora en una tarea de finger tapping. La sincronización sensomotora es la habilidad casi específicamente humana de sincronizar acciones motoras con estímulos externos periódicos, como cuando golpeteamos el dedo al pulso de la música o bailamos. En este trabajo, principalmente estudiamos dos aspectos: la influencia de la atención sobre la sincronización sensomotora y la relación entre la fuerza de tapeo y el procesamiento temporal en la tarea. A diferencia de trabajos anteriores que estudiaron la atención con un diseño experimental de doble tarea, en este trabajo proponemos un paradigma novedoso en el que la atención está orientada hacia el aspecto temporal, sin el empleo de doble tarea. Con esta idea condujimos un experimento en el que participaron 44 músicos a los que les registramos la asincronía (diferencia de tiempo entre estímulo y respuesta) y la fuerza de tapeo. Asimismo, registramos la carga mental y datos encefalográficos que utilizamos como correlatos del nivel de atención. Utilizamos secuencias de estímulos auditivos en las que incorporamos una perturbación de período y empleamos dos condiciones de feedback auditivo: sin/con feedback auditivo adicional de las respuestas. Los resultados principales muestran que la atención afecta la sincronización sensomotora en sus fases estacionaria y de resincronización. Específicamente, la atención orientada hacia el aspecto temporal mejora la exactitud en las asincronías y aumenta la eficiencia en la resincronización luego de una perturbación de período. Respecto a la fuerza, los datos sugieren que su coeficiente de variación es la variable relevante en relación al aspecto temporal de la tarea, en las condiciones sin feedback auditivo adicional. Adicionalmente, los resultados muestran consistencia con la presencia de tres mecanismos operando en un nivel preatencional: 1) un mecanismo de control de la fuerza de tapeo que puede entenderse haciendo uso de los modelos de predicción sensorial (forward models, en la literatura); 2) un proceso de integración multisensorial actuando entre los diferentes canales sensoriales vinculados con la respuesta (tap) y condicionado por las características fisiológicas del efector (dedo); 3) un acople audio-motor que potencialmente posibilita la modulación de las acciones motoras a través de las características del sonido. Desde el punto de vista metodológico, proponemos una nueva variable que llamamos eficiencia en la resincronización, que consideramos más apropiada que las preexistentes para evaluar la fase de resincronización; y desarrollamos un método para desacoplar las componentes de los ERPs asociadas al estímulo de las asociadas a las respuestas, que en finger tapping se encuentran naturalmente superpuestas.

[ES] La disfagia es la dificultad o la incapacidad para deglutir los alimentos o bebidas como resultado de la lesión en las áreas motoras y su conexión con el tronco encefálico. Su prevalencia es del 30-40% en personas de más de 65 años. La disfagia generalmente es causada por un derrame cerebral u otras enfermedades neurodegenerativas y trastornos del sistema nervioso central. La disfagia puede conducir a una serie de consecuencias como la desnutrición, la aspiración pulmonar, la mortalidad y la mala calidad de vida. El Centro de Investigación e Innovación en Bioingeniería ha lanzado un proyecto que tiene como objeto impulsar la rehabilitación de disfagia basada en la detección de movimientos imaginarios de deglución en la señal electroencefalográfica (EEG). No obstante, las señales EEG registradas en el cuero cabelludo son de muy baja amplitud, y además presentan una fuerte interferencia de la actividad muscular durante el proceso deglutorio que dificulta la caracterización de las mismas dado que sus distribuciones espectrales se solapan parcialmente. El objetivo del presente TFG es desarrollar técnicas de minimización de interferencia de la actividad muscular de la señal EEG durante la deglución para la caracterización robusta de la actividad cerebral en las distintas bandas de frecuencia. Con ello se pretende asentar la base necesaria para diseñar un sistema de rehabilitación de disfagia basándose en el neurofeedback. Se empleará un sistema de registro simultáneo de 32-canales de EEG mediante el estándar 10-20 y de electromiograma (EMG) en 4 músculos deglutorios (suprahioideos e infrahioideos izquierdo y derecho) con marcadores de eventos. El alumno completará la base de datos hasta obtener al menos unos 20 registros en sujetos sanos. Se analizará la correlación entre la interferencia muscular embebida en la señal EEG y el registro EMG adquirido en los músculos deglutorios para determinar la posibilidad de utilizar técnicas de filtrado adaptativo para su minimización. También se barajará la posibilidad de combinar el análisis de componentes independientes (ICA) junto con wavelet, descomposición de modo empírico multivariable o variacional multivariable para la minimización de la interferencia muscular en la banda gamma., [EN] Dysphagia is the difficulty or inability to swallow food or drink as a result of injury to the motor areas and their connection to the brainstem. Its prevalence is 30-40% in people over 65 years of age. Dysphagia is usually caused by stroke or other neurodegenerative diseases and central nervous system disorders. Dysphagia can lead to a range of consequences such as malnutrition, pulmonary aspiration, mortality and poor quality of life. The Centre for Research and Innovation in Bioengineering has launched a project that aims to boost dysphagia rehabilitation based on the detection of imaginary swallowing movements in the electroencephalographic (EEG) signal. However, the EEG signals recorded in the scalp are of very low amplitude, and also present a strong interference of the muscular activity during the swallowing process, which makes their characterisation difficult since their spectral distributions partially overlap. The aim of this TFG is to develop techniques to minimise the interference of the muscle activity of the EEG signal during swallowing for the robust characterisation of brain activity in the different frequency bands. This is intended to provide the basis for designing a neurofeedback-based dysphagia rehabilitation system. A simultaneous 32-channel EEG recording system using standard 10-20 and electromyogram (EMG) on 4 swallowing muscles (suprahyoid and left and right infrahyoid) with event markers will be used. The student will complete the database to obtain at least 20 records in healthy subjects. The correlation between the muscle interference embedded in the EEG signal and the EMG recording acquired in the swallowing muscles will be analysed to determine the possibility of using adaptive filtering techniques to minimise it. The possibility of combining independent component analysis (ICA) with wavelet, multivariate empirical mode decomposition or multivariate variational mode decomposition for the minimisation of muscle interference in the gamma band will also be considered.

[ES] La práctica de la anestesia se origina, históricamente, en la necesidad de resolver problemas tales como el dolor y la consciencia, ambos relacionados con el sistema nervioso, durante la práctica clínica. Cabe destacar la importancia de una correcta monitorización de la profundidad de la anestesia, con el fin de disminuir la incidencia de complicaciones asociadas a ésta. A pesar de que la función cerebral está directamente relacionada con la reactividad del paciente, la señal de electroencefalograma (EEG) es de difícil interpretación, por lo que, generalmente, se opta por la monitorización de otras variables, como la frecuencia cardiaca, la saturación de oxígeno, la presión arterial, etc. No obstante, la medida de la profundidad anestésica puede verse distorsionada ante cambios fisiológicos imperceptibles para el anestesiólogo. En general, el EEG de pacientes anestesiados presenta cambios en amplitud y frecuencia, motivando así la búsqueda de parámetros representativos del nivel de profundidad anestésica en que se encuentra el paciente. Así, fue desarrollado empíricamente el índice biespectral (BIS), que ofrece una gradación de 0 a 100 sobre el nivel de consciencia del paciente. Sin embargo, a pesar de la existencia de equipos comerciales que calculan el BIS a partir de la señal de EEG, éstos presentan un elevado coste. Además, no ha sido revelado el algoritmo exacto con que se calcula el parámetro. Por tanto, este TFG tiene por objetivo implementar un sistema de captación y procesamiento de EEG para valorar el nivel de consciencia de los pacientes, de bajo coste y código abierto. De este modo, se pretende determinar qué parámetros son de interés, para los profesionales sanitarios, en el estudio de la actividad cerebral, y diseñar un software de análisis que los calcule y presente en una interfaz de usuario de fácil manejo. Asimismo, mediante una clasificación basada en los rangos del BIS que representan el nivel de consciencia, se realizará una estimación de éste y se compararán los resultados con los proporcionados por un equipo comercial., [CA] La pràctica de l’anestèsia s’origina, històricament, en la necessitat de resoldre problemes com ara el dolor i la consciència, tots dos relacionats amb el sistema nerviós, durant la pràctica clínica. Cal destacar la importància d’un correcte monitoratge de la profunditat de l’anestèsia, amb la finalitat de disminuir la incidència de complicacions associades a aquesta. A pesar que la funció cerebral està directament relacionada amb la reactivitat del pacient, el senyal d’electroencefalograma (EEG) és de difícil interpretació, per la qual cosa, generalment, s’opta pel monitoratge d’altres variables, com la freqüència cardíaca, la saturació d’oxigen, la pressió arterial, etc. No obstant això, la mesura de la profunditat anestèsica pot veure’s distorsionada davant canvis fisiològics imperceptibles per a l’anestesiòleg. En general, el EEG de pacients anestesiats presenta canvis en amplitud i freqüència, motivant així la cerca de paràmetres representatius del nivell de profunditat anestèsica en què es troba el pacient. Així, va ser desenvolupat empíricament l’índex biespectral (BIS), que ofereix una gradació de 0 a 100 sobre el nivell de consciència del pacient. No obstant això, malgrat l’existència d’equips comercials que calculen el BIS a partir del senyal de EEG, aquests presenten un elevat cost. A més, no ha estat revelat l’algorisme exacte amb què es calcula el paràmetre. Per tant, aquest TFG té per objectiu implementar un sistema de captació i processament de EEG per a valorar el nivell de consciència dels pacients, de baix cost i codi obert. D’aquesta manera, es pretén determinar quins paràmetres són d’interès, per als professionals sanitaris, en l’estudi de l’activitat cerebral, i dissenyar un programari d’anàlisi que els calcule i presente en una interfície d’usuari de fàcil maneig. Així mateix, mitjançant una classificació basada en els rangs del BIS que representen el nivell de consciència, es realitzarà una estimació d’aquest i es compararan els resultats amb els proporcionats per un equip comercial., [EN] The anesthesia practice originates, historically, in the need to solve problems such as pain and consciousness, both related with the nervous system, during the clinical practice. It is noteworthy to underline the importance of a correct monitorization of the anesthesia depth, in order to diminish the incidence of related complications. Despite the fact that cerebral function is directly associated with the patient¿s reactivity, the electroencephalogram (EEG) signal is difficult to interpret so, generally, it is chosen to monitor other variables, such as cardiac frequency, oxygen saturation, blood pressure, etc. Nevertheless, the anesthesia depth measure can be distorted by imperceptible for the anesthesiologist physiological changes. Generally, anesthetized patients¿ EEG presents amplitude and frequency changes, motivating the search of parameters that are representative of the patients¿ anesthesia depth level. Thus, the bispectral index (BIS) was empirically developed, offering a scale from 0 to 100 of the patients¿ level of consciousness. However, despite the existence of commercial devices able to calculate the BIS from the EEG signal, they present a significant cost. Moreover, the exact algorithm to obtain this parameter has not been revealed. Therefore, this final degree project aims to implement a low cost and open-source EEG capture and processing system to evaluate the patients¿ level of consciousness. Thus, it is intended to determine which parameters are interesting to the healthcare professionals, in the study of cerebral activity, and design an analysis software to calculate and present them in a user-friendly interface. Additionally, with a classification based on the BIS ranges representing the level of consciousness, an estimation of this parameter will be carried out and the results will be compared to those obtained by a commercial device.

Introduction: Continuous spikes and waves during slow sleep (CSWS) is an EEG pattern that appears during childhood, and is often associated with cognitive impairment. It can appear in the course of epileptic syndromes, as well as in benign epilepsy. The aim of this study is to analyse epidemiological and clinical characteristics of patients with CSWS, in order to describe possible predictive factors in their outcome. Methods: A retrospective study was conducted on paediatric patients with CSWS treated in a third-level hospital from November 1997 to November 2017. Results: The study included 25 patients (68% male), of whom 76% had abnormalities in the neuroimaging or suffered from psychomotor development disorder (secondary CSWS). The rest were healthy, or diagnosed with idiopathic epilepsy. The mean age of onset of CSWS was 6.7 years, but earlier in the secondary CSWS cases. Symptoms were present during the CSWS episode in 72% of cases. All of them were treated with antiepileptic drugs, which were effective in 36%. CSWS stopped in 72%, and remission was longer if the CSWS onset occurred at an older age. One-third (33%) presented with sequelae, mostly cognitive and behavioural alterations. Outcome was poorer in those with secondary CSWS and, in those whose CSWS started at an earlier age and lasted longer. Conclusion: The CSWS pattern, although rare, is still a therapeutic challenge. A close follow-up of the patients with epilepsy is important, especially if associated with cognitive impairment, in order to establish an early diagnosis and treatment. Resumen: Introducción: La punta-onda continua durante el sueño lento (POCS) es un trazado electroencefalográfico característico, que aparece en la infancia y que en ocasiones condiciona un deterioro cognitivo. Este patrón electroencefalográfico puede aparecer tanto en determinados síndromes epilépticos como en la evolución de epilepsias idiopáticas y sintomáticas. El objetivo de nuestro estudio es analizar las características epidemiológicas y clínicas de pacientes que presentan en algún momento de su evolución POCS, describir la respuesta a distintos tratamientos y estudiar factores predictores de su evolución. Métodos: Estudio observacional retrospectivo de pacientes pediátricos con POCS seguidos en un hospital terciario en el periodo de noviembre 1997 a noviembre 2017. Resultados: Obtuvimos una muestra de 25 pacientes (68% varones). El 76% presentaba de base alteraciones en pruebas de neuroimagen o retraso psicomotor (POCS secundaria). El 24% restante eran niños sanos o con epilepsias benignas (POCS primaria). La edad media al inicio de la POCS fue de 6,7 años, siendo menor en los casos secundarios. Durante el periodo de POCS, el 72% presentó alguna manifestación clínica añadida. Todos recibieron combinaciones de antiepilépticos, siendo eficaces en el 36%. La POCS cesó en el 72%, siendo más probable el cese cuanto más tarde se hubiera instaurado. Un tercio tuvo alguna secuela, principalmente alteraciones cognitivas y del comportamiento, más frecuentes en POCS secundaria y en los pacientes en que duró más tiempo. Conclusiones: El trazado electroencefalográfico de POCS, aunque infrecuente, supone un reto terapéutico. Es importante seguir a los pacientes con epilepsia, especialmente si asocia deterioro neurológico, para detectar la presencia POCS e iniciar tratamiento precoz.

Attention deficit / hyperactivity disorder (ADHD) starts in childhood and presents as the most common symptoms the lack of attention, hyperactivity and difficulty in self-control. Brain-Computer Interfaces (BCIs) can assist in the treatment of patients with ADHD. In this context, this article is a systematic review that aimed to report how the BCI are being used in the treatment of children with ADHD based on the hypothesis that the use of BCIs corroborates with the improving the treatment of these children. For this, a bibliographic analysis was carried out in the scientific publications present in the digital libraries IEEE Xplore, PubMed and ScienceDirect. In the analysis, publications from 2015 to 2020 in english were considered. Differents hardwares were used to treat children with ADHD through BCIs in general associated with interactive digital games. The BCIs used played an important role being able to consider that they corroborated for improvements in the attention, social and behavioral skills, as well as, in reorganizing the functional brain network. El trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH) comienza en la niñez y los síntomas más comunes son falta de atención, hiperactividad y dificultad en el autocontrol. Las Interfaces Cerebro-Computadora (ICC) pueden ayudar en el tratamiento de pacientes con TDAH. En este contexto, este artículo es una revisión sistemática tenido como objetivo informar cómo se utilizan las ICC en el tratamiento de niños con TDAH, basado en la hipótesis de que el uso de ICC corrobora con la mejora en el tratamiento de estos niños. Para ello, se realizó un análisis bibliográfico en publicaciones científicas presentes en las bibliotecas digitales IEEE Xplore, PubMed y ScienceDirect. En el análisis se consideraron publicaciones de los años 2015 a 2020, en inglés. Se encontró que en el tratamiento de niños con TDAH a través de ICC se utilizaron diferentes hardware, en general, asociados a juegos digitales interactivos. Los ICC utilizados jugaron un papel importante y se puede considerar que contribuyeron para mejoras de las habilidades de atención, sociales y conductuales, así como a la reorganización de la red funcional del cerebro. O transtorno de déficit de atenção/hiperatividade (TDAH) tem início na infância e apresenta como sintomas mais comuns a falta de atenção, hiperatividade e dificuldade de autocontrole. As Interfaces Cérebro-Computador (ICCs) podem auxiliar no tratamento de pacientes com TDAH. Nesse contexto, o presente artigo trata-se de uma revisão sistemática que objetivou-se em relatar como as ICCs estão sendo utilizadas no tratamento de crianças com TDAH, baseado na hipótese de que a utilização das ICCs corrobora com a melhora do tratamento dessas crianças. Para isso, realizou-se uma análise bibliográfica nas publicações científicas presentes nas bibliotecas digitais IEEE Xplore, PubMed e ScienceDirect. Na análise foram consideradas as publicações dos anos de 2015 a 2020, no idioma inglês. Verificou-se que diferentes hardwares foram utilizados no tratamento de crianças com TDAH por meio das ICCs, no geral, associados a jogos digitais interativos. As ICCs utilizadas desempenharam um importante papel, podendo-se considerar que as mesmas corroboraram para melhorias na atenção, habilidades sociais e comportamentais, bem como, na reorganização da rede funcional do cérebro.

Orientadores: Fernando Cendes, Li Li Min Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciencias Medicas Resumo: Epilepsias generalizadas idiopáticas (EGI) constituem de 20-40% das epilepsias e de forma oposta às epilepsias parciais, anormalidades estruturais não são esperadas. De acordo com a idade de início e o tipo principal de crise, as EGI são divididas principalmente em epilepsia ausência infantil e juvenil (EA), epilepsia mioclônica juvenil (EMJ) e epilepsia com crises tônico-clônicas generalizadas (CTCG). Os limites entre estas subsíndromes são imprecisos e a classificação muitas vezes é difícil. Devido às características semelhantes, alguns autores consideram a EGI como uma única patologia com múltiplos fenótipos (continuum biológico). O eletroencefalograma (EEG) auxilia no diagnóstico das EGI especialmente quando evidencia descargas do tipo espícula onda-lenta generalizadas com atividade de base normal. Entretanto, o EEG pode ser normal e até mesmo mostrar focalidades dificultando o diagnóstico. A ressonância magnética (RM) não é realizada de forma rotineira em pacientes com EGI. Contudo, novas técnicas de aquisição e processamento de imagens vêm detectando anormalidades sutis nestes indivíduos. O objetivo deste estudo foi investigar a fisiopatologia das EGI através da análise de características clínicas, eletroencefalográficas e de neuroimagem. Inicialmente, as características dos EEGs de 180 pacientes com diagnóstico clínico de EGI foram avaliadas. 493 exames foram analisados. Em 33% dos pacientes o EEG inicial foi característico e em 22% o exame evidenciou focalidades. Após a identificação de focalidades utilizamos a neuroimagem convencional (análise visual) na avaliação de 134 pacientes com EGI. Observamos anormalidades na RM de 27 (20%) pacientes. A maioria das anormalidades não apresentou relação direta com as crises. Utilizamos a técnica da morfometria baseada em voxel (MBV) para investigar lesões discretas eventualmente não identificadas na neuroimagem de rotina. Esta técnica permite a comparação entre grupos de imagens aumentando a chance de detecção de anormalidades. Observamos aumento na concentração de substância cinzenta (CSC) localizada no córtex frontal de pacientes com EMJ (n=44) e EA (n=24). Observamos também uma maior CSC na região anterior do tálamo nos pacientes com crises de ausência (n=47). Avaliando as focalidades clínicas e de EEG de 22 pacientes com EGI utilizando a MBV, observamos áreas de aumento da CSC em 8 dos 9 (89%) pacientes com EMJ, 5 dos 6 (83%) pacientes com EA e 5 dos 7 (71%) pacientes com CTCG ao despertar. A volumetria do tálamo foi realizada para investigar o aumento de CSC sugerido pela MBV. A comparação entre 147 pacientes e um grupo controle evidenciou um maior volume da região anterior do tálamo nos pacientes com crises de ausência. Nossos resultados revelam que a fisiopatologia das EGI envolve o tálamo e o córtex cerebral. As diversas alterações na neuroimagem quantitativa apresentadas por cada subsíndrome sugerem um diferente mecanismo para as EGI. Este achado fortalece o conceito de diferentes doenças com fenótipos semelhantes. Mais do que isso, nossos achados indicam, uma alteração estrutural no cérebro destes indivíduos. Os diversos fenótipos estão relacionados a diferentes mecanismos fisiopatológicos. As focalidades observadas no EEG e na RM refletem a patogênese das crises em pacientes com EGI Abstract: Idiopathic generalized epilepsies (IGE) represent 20-40% of all epilepsies and opposed to partial epilepsies, structural abnormalities are not expected. According to the age of onset and the main seizure type, IGE are divided mainly in childhood and juvenile absence epilepsy (AE), juvenile myoclonic epilepsy (JME) and generalized tonic-clonic seizures (GTCS). The limits between these subsyndromes are unclear and sometimes classification is difficult. Because of the similar characteristics, some authors consider IGE as a single pathology with multiple phenotypes (biological continuum). Electroencephalogram (EEG) helps the IGE diagnosis specially when it shows the generalized spike and wave discharges with normal background. However, the EEG may be normal or even disclose focalities difficulting the diagnosis. Magnetic resonance imaging (MRI) is not routinely performed in patients with IGE. In spite of this, new techniques of acquisition and processing of the images are detecting subtle abnormalities in these individuals. The objective of this study was to investigate the pathophysiology of the IGE using the clinical, EEG and neuroimaging features. Initially, the characteristics of the EEGs of 180 patients with clinical diagnosis of IGE were evaluated. 493 exams were analyzed. In 33% of the patients the initial EEG was characteristic and in 22% the exam revealed focalities. After the identification of the focalities, we used conventional neuroimaging (visual analysis) on the evaluation of 134 patients with IGE. We observed abnormalities in the MRI of 27 (20%) patients. Most of the abnormalities were not directly related to the seizures. We used the voxel base morphometry (VBM) technique to evaluate the images. This technique allows comparisons between groups of images increasing the chances of detecting abnormalities. We observed increased gray matter concentration (GMC) localized in the frontal cortex of patients with JME (n=44) and AE (n=24). We also observed increased GMC in the anterior thalamic region of patients with absence seizures (n=47). Evaluating the clinical and EEG focalities of 22 patients with IGE using VBM, we observed areas of increased GMC in 8 of 9 (89%) patients with JME, 5 of 6 (83%) patients with AE and 5 of 7 (71%) patients with GTCS on awakening. The volumetry of the thalamus was performed to investigate the increased GMC suggested by the VBM. The comparison between 147 patients with a control group showed increased volume of the anterior thalamic region in patients with absence seizures. Our results revealed that the pathophysiology of the IGE involves the thalamus and the cerebral cortex. The several abnormalities on the neuroimage presented by each subsyndrome suggest a different mechanism for the IGE. This finding strengths the concept of multiple diseases with similar phenotypes. Furthermore, our findings indicate a structural abnormality in the brain of these individuals. The several phenotypes are related with different pathophysiological mechanisms. The focalities present on the EEG and in the MRI reflect the pathogenesis of the seizures in patients with IGE Doutorado Neurociências Doutor em Fisiopatologia Médica

RESUMEN El gráfico de Poincaré es un método no lineal que permite analizar la variabilidad de una señal, dibujando dicha señal contra ella misma retardada en el tiempo. Aunque este método ha sido aplicado al análisis del electroencefalograma (EEG) para la medición de niveles de anestesia general, su aplicación en la medición de niveles de anestesia ligera aún no se ha abordado con profundidad. En este trabajo, se consideran varios tiempos de retardo en el gráfico de Poincaré para caracterizar el nivel de anestesia ligera en 110 pacientes sometidos a endoscopia digestiva. Los índices de Poincaré son combinados con parámetros espectrales de señales que contienen información del EEG y del EMG (electromiografía) para modelar los niveles de anestesia ligera, teniendo como referencia la escala de sedación Ramsay. La mejor predicción, utilizando índices del gráfico de Poincaré, del nivel de sedación y analgesia (Pk = 0,711) se obtiene usando un retardo de 8 ms en el rango de frecuencia de 30-110 Hz y de 6 ms en el rango de frecuencia de 0,5 - 30 Hz, respectivamente. La combinación de diferentes parámetros permitió obtener valores de Pk = 0,799.

espanolAntecedentes y Objetivos. El estudio de la funcion atencional, foco de interes en el campo de las neurociencias, puede realizarse mediante la cuantificacion electroencefalografica, tecnica no invasiva que permite evaluar la actividad cerebral. El objetivo de este trabajo es estudiar la atencion/concentracion del personal de las Fuerzas Armadas espanolas durante la simulacion de manejo de vehiculos militares. Se analizan para ello las variaciones en la complejidad numerica bioelectrica cortical al pasar de estados basales a tareas de simulacion, y con la dificultad de dichas tareas. Material y metodos. Se han analizado las senales electroencefalograficas de 36 sujetos voluntarios con la Movilidad, estimador de la frecuencia media de la senal que mide la desviacion estandar de la derivada de la senal en referencia a la desviacion estandar de la amplitud. Los datos se han estudiado estadisticamente mediante: analisis exploratorio, analisis de varianza de dos factores y prueba de hipotesis. Resultados. Se observa un aumento del promedio cortical de la Movilidad en cada tipo de electroencefalograma a medida que la tarea se vuelve mas compleja y requiere mas atencion, y una disminucion a medida que cesa la actividad. La Movilidad muestra un aumento considerable en el area occipital y parte de las areas temporales durante las simulaciones, lo que indica la activacion de las redes del area visual primaria y la corteza auditiva primaria. Conclusiones. La Movilidad detecta cambios en la actividad de diferentes areas corticales asociados a las tareas cognitivas, por lo que puede considerarse un buen indicador de la actividad cerebral. EnglishBackground and Objectives. The study of the attentional function, a focus of interest in the neurosciences field, can be carried out through electroencephalographic quantification, a non-invasive technique that enables the evaluation of the brain activity. The objective of this work is to analyze the attention/concentration of staff of the Spanish Armed Forces in tactical simulations of handling military vehicles. For this purpose, variations in cortical bioelectric numerical complexity are analyzed when moving from resting states to simulation tasks, and with the difficulty of the task. Material and methods. Electroencephalographic signals were analyzed from a group of 36 volunteer subjects with the Mobility, an estimator of the average frequency of the signal that measures the standard deviation of the derivative of the signal in reference to the standard deviation of the amplitude. The data have been statistically studied by means of an exploratory survey, an analysis of variance of two factors and a hypothesis test. Results. An increase of the cortical average of Mobility is observed in each type of electroencephalogram as the task becomes more complex and requires more attention, and decreases as the activity ceases. Mobility shows a considerable increase in the occipital and part of the temporal areas during the simulations, which shows the activation of the signals corresponding to the primary visual area and the primary auditory cortex. Conclusions. Mobility detects changes in the activity of different cortical areas with the change in cognitive tasks. Thus, it can be considered a good indicator of brain activity.

An electroencephalogram (EEG) is a test that detects electrical activity of the brain. This paper tries to go a step further to interpret seizures from electroencephalograms using deep learning algorithms. The data used in this paper is a public dataset CHB-MIT of recordings of paediatric subjects with intractable seizures. Different methods of data processing are done and documented to make the most of the algorithms used as well as the strategy. The objective is to train an algorithm to classify when the subject is having a seizure and when it is not. Un electroencefalograma (EEG) es una prueba que detecta la actividad eléctrica del cerebro. Este artículo intenta dar un paso más para interpretar los ataques epilépticos a partir de electroencefalogramas utilizando algoritmos de aprendizaje computacional. Los datos usados en este documento son de una base de datos pública CHB-MIT de EEG de sujetos pediátricos con convulsiones intratables. Se realizan y documentan diferentes métodos de procesamiento de datos para aprovechar al máximo los algoritmos usados, así como la estrategia. El objetivo es entrenar un algoritmo para clasificar cuando el sujeto está teniendo un ataque epiléptico y cuándo no. Un electroencefalograma (EEG) és una prova que detecta l'activitat elèctrica del cervell. Aquest article intenta fer un pas més per interpretar els atacs epilèptics a partir d'electroencefalogrames utilitzant algoritmes d'aprenentatge computacional. Les dades usades en aquest document són d'una base de dades pública CHB-MIT d'EEG de subjectes pediàtrics amb convulsions intractables. Es realitzen i documenten diferents mètodes de processament de dades per aprofitar al màxim els algorismes usats, així com l'estratègia. L'objectiu és entrenar un algorisme per classificar quan el subjecte està tenint un atac epilèptic i quan no.

Ilustraciones, tablas Se ha realizado una aproximación a la plataforma Pinturillo2, para ello se realiza una triangulación metodológica, por la cual se realizó un acercamiento etnográfico a los chats como escenario social de dicha plataforma con tal de describirlos, asimismo se lleva a cabo la captación de correlatos electrofisiológicos por medio de EEG en participantes dentro del rango de 18 a 23 años, enfocándose en el ritmo gamma, en una tarea online en la plataforma Pinturillo2 y una adaptación offline o física de esta misma, para su posterior análisis por medio de ANOVA. An approach to the Pinturillo2 platform has been carried out, for this a methodological triangulation is carried out, by which an ethnographic approach was made to the chats as a social scene of said platform in order to describe them, also the capture of electrophysiological correlates is carried out by means of EEG in participants within the range of 18 to 23 years, focusing on the gamma rhythm, on an online task on the Pinturillo2 platform and an offline or physical adaptation of it, for subsequent analysis by means of ANOVA. Pregrado Antropologo(a)

Avanços tecnológicos recentes com técnicas de EEG (eletroencefalogramas), permitem que a atividade elétrica do cérebro seja registrada usando dispositivos acessíveis para usuários finais. Existe um número ainda pequeno de educadores que começaram a utilizar o EEG para mensurar a intensidade da atenção com os conteúdos audiovisuais e multimídias. Através das ferramentas interativas os educadores também ganham novas oportunidades educacionais, tais como as interações, que podem aumentar a motivação dos alunos e transmitir valiosas competências na mídia através do framework do H5P. Neste trabalho apresentou-se um novo conceito baseado em tecnologias de Interface Cérebro-Computador. Hoje, existe na indústria um dispositivo portátil em formato de headset que está sendo utilizado como fonte para o diagnóstico e feedbacks de partes indicadoras do cérebro. A ferramenta utilizou um vídeo interativo com o uso de um framework em um desktop exibindo os dados de EEG gravados em tempo real empregando as tecnologias de Interface Cérebro-Computador. No software Neuroexperimenter foram demonstrados sinais elétricos e ondas envolvendo uma interação entre o conteúdo abordado no vídeo e os feedbacks do sensor com valores de atenção. Para esse trabalho utilizou-se a plataforma H5P (conteúdo HTML5 interativo) como ferramenta para o reconhecimento do potencial cognitivo, possibilidades lúdicas e interacionais. Essa plataforma potencializa a atenção, sendo parte no processo de ensino aprendizagem. A pesquisa abordou os participantes que foram avaliados em seus processos de atenção através da leitura de EEG. Para a verificação da eficácia do sistema foi utilizado o equipamento de EEG conhecido como Mindwave Neurosky, à fim de mensurar os níveis de atenção do participante. O estado atencional de um indivíduo pode ser determinado por meio de parâmetros fisiológicos, uma métrica importante que pode ser extraída é a classificação da atenção. Com o uso da tecnologia Neuroexperimenter, o estudo mostrou que o estado de atenção do estudante é evidenciado através da intensidade elétrica com oscilações neuronais e trouxe os resultados através de dados brutos, buscando os estados de atenção efetivos e não efetivos. Os resultados do estudo foram bem-sucedidos e corroboram a afirmação que o algoritmo de atenção do dispositivo EEG de fato representa a atenção do participante. Esta Tese propôs uma abordagem de validade usando as descobertas da neurociência em relação as métricas fisiológicas de atenção. Esta abordagem foi demonstrada com o dispositivo EEG vestível Mindwave. Com base nos resultados entre as bandas de frequências e os valores de atenção calculados pelo dispositivo, pode-se observar que houve oscilações evidenciadas no estado e processo de atenção. Recent technological advances with EEG (electroencephalogram) techniques allow the electrical activity of the brain to be recorded using devices accessible to end users. There is still a small number of educators who have started to use the EEG to measure the intensity of attention with audiovisual and multimedia contents. Through interactive tools, educators also gain new educational opportunities, such as interactions, which can increase student motivation and convey valuable media skills through the framework. This work presents a new concept based on brain-computer interface technologies. Today, there is a handheld device in the industry in the form of a headset that is being used as a source for diagnosis and feedback from the indicating parts of the brain. The tool uses an interactive video with the use of a framework on a desktop displaying EEG data recorded in real time using Computer Interface technologies. The Neuroexperimenter software will demonstrate electrical signals and waves involving an interaction between the content covered in the video and sensor feedbacks with attention values. For this work, the H5P platform (interactive HTML5 content) is used as a tool for the recognition of cognitive potential, playful and interactional possibilities. This platform enhances attention, being part of the teaching-learning process. The research addresses the participants who will be evaluated in their attention processes through EEG reading. To verify the effectiveness of the system, the EEG equipment known as Mindwave Neurosky will be used, in order to measure the participant's attention levels. The attentional state of an individual can be determined through physiological parameters, an important metric that can be extracted is the attention classification. With the use of Neuroexperimenter technology, the study showed that the student's states of attention are evidenced through electrical intensity with neuronal oscillations and brought the results through raw data, seeking effective and non-effective states of attention. The results of the study were successful and support the assertion that the attention algorithm of the EEG device in fact represents the participant's attention. This thesis proposed a validity approach using the findings of neuroscience in relation to physiological metrics of attention. This approach was demonstrated with the Mindwave Mobile wearable EEG device. Based on the results between the frequency bands and the attention values calculated by the device, it can be concluded that there were evidenced oscillations in the states and processes of attention. Los recientes avances tecnológicos con las técnicas de EEG (electroencefalogramas) permiten registrar la actividad eléctrica del cerebro utilizando dispositivos accesibles para los usuarios finales. Aún existe un reducido número de educadores que han comenzado a utilizar el EEG para medir la intensidad de la atención con contenidos audiovisuales y multimedia. A través de herramientas interactivas, los educadores también obtienen nuevas oportunidades educativas, como interacciones, que pueden aumentar la motivación de los estudiantes e impartir valiosas habilidades de medios a través del marco H5P. En este trabajo se presentó un nuevo concepto basado en tecnologías de Interfaz Cerebro-Computadora. Hoy en día, existe un dispositivo de mano en la industria en forma de auriculares que se utiliza como fuente de diagnóstico y retroalimentación de las partes indicadoras del cerebro. La herramienta utilizó un video interactivo usando un marco en un escritorio que muestra los datos de EEG registrados en tiempo real empleando tecnologías de interfaz cerebro-computadora. En el software Neuroexperimenter se demostraron señales eléctricas y ondas que implican una interacción entre el contenido cubierto en el video y las retroalimentaciones del sensor con valores de atención. Para este trabajo se utilizó la plataforma H5P (contenido interactivo HTML5) como herramienta para el reconocimiento del potencial cognitivo, las posibilidades lúdicas e interactivas. Esta plataforma potencia la atención, siendo parte del proceso de enseñanza-aprendizaje. La investigación se acercó a los participantes que fueron evaluados en sus procesos de atención a través de la lectura de EEG. Para verificar la efectividad del sistema, se utilizó el equipo de EEG conocido como Mindwave Neurosky, con el fin de medir los niveles de atención del participante. El estado de atención de un individuo se puede determinar a través de parámetros fisiológicos, una métrica importante que se puede extraer es la clasificación de la atención. Con el uso de la tecnología Neuroexperimenter, el estudio mostró que el estado de atención del estudiante se evidencia a través de la intensidad eléctrica con oscilaciones neuronales y trajo los resultados a través de datos brutos, buscando estados de atención efectivos e ineficaces. Los resultados del estudio fueron exitosos y respaldan la afirmación de que el algoritmo de atención del dispositivo EEG representa de hecho la atención del participante. Esta tesis propuso un enfoque de validez utilizando los hallazgos de la neurociencia en relación con las métricas fisiológicas de la atención. Este enfoque se ha demostrado con el dispositivo EEG portátil Mindwave. Con base en los resultados entre las bandas de frecuencia y los valores de atención calculados por el dispositivo, se puede observar que se evidenciaron oscilaciones en el estado y proceso de atención.

Una proporción importante de los pacientes con cirrosis y otras enfermedades hepáticas van a desarrollar una afectación del sistema nervioso central en forma de encefalopatía hepática. En fases iniciales, la clínica puede pasar desapercibida, estadio que da lugar al concepto de encefalopatía hepática mínima (EHM), que es habitualmente diagnosticada mediante test neuropsicológicos. Las alteraciones del sueño pueden ser las primeras manifestaciones neurológicas de la EHM y se asocian con una disminución de la calidad de vida. Existe un interés en la obtención de biomarcadores que permitan identificar a estos pacientes para su tratamiento precoz. La hipótesis del estudio parte de si la polisomnografía (PSG) ambulatoria y el análisis del electroencefalograma cuantitativo (qEEG) durante el sueño permiten diferenciar a pacientes con cirrosis sin afectación neurológica de aquellos que presentan EHM. Se ha realizado un estudio analítico observacional de cohortes retrospectivo con una muestra de 40 sujetos, voluntarios sanos y pacientes con cirrosis hepática, que accedieron a participar en un proyecto del grupo de Investigación en Deterioro Neurológico del INCLIVA (Valencia), tras firmar un consentimiento informado de acuerdo con la Declaración de Helsinki. Se identificaron aquellos pacientes con cirrosis sin deterioro neurológico y los que presentaban EHM mediante el test PHES. Se obtuvieron las determinaciones de amonio, IL6 e IL8 y se realizó una PSG nocturna con un dispositivo portátil. Se analizó el registro de la PSG y se realizó una estimación de las potencias de cada banda de frecuencia del EEG basada en la transformada rápida de Fourier (FFT). Se procedió al análisis estadístico de los datos obtenidos. Se ha observado que los pacientes con cirrosis presentaron alteraciones en la estructura del sueño, más notables en pacientes con EHM. Los pacientes con EHM presentaron una mayor lentificación de la actividad bioeléctrica cerebral en el hemisferio izquierdo que permite diferenciarlos de los pacientes con cirrosis sin EHM y de los sujetos controles. Se ha observado una asimetría interhemisférica en el qEEG de estos pacientes, también descrita en otras enfermedades con deterioro cognitivo leve. Las potencias relativas del qEEG delta/alpha y delta/beta en hemisferio izquierdo pueden ser un biomarcador fiable para evaluar el deterioro cognitivo de los pacientes con cirrosis, ya que su valor está en relación con la puntuación del PHES. Los resultados de las pruebas de PSG y qEEG parecen ser independientes de los niveles sanguíneos de los parámetros de inflamación estudiados (amonio, IL6 e IL18). El registro de PSG y el análisis del qEEG durante el sueño han mostrado ser unas pruebas útiles para diferenciar los pacientes cirróticos con EHM de los pacientes sin EHM sin afectación neuropsicológica, así como para evaluar su deterioro neurológico una vez diagnosticados.

El gráfico de Poincaré es un método no lineal que permite analizar la variabilidad de una señal, dibujando dicha señal contra ella misma retardada en el tiempo. Aunque este método ha sido aplicado al análisis del electroencefalograma (EEG) para la medición de niveles de anestesia general, su aplicación en la medición de niveles de anestesia ligera aún no se ha abordado con profundidad. En este trabajo, se consideran varios tiempos de retardo en el gráfico de Poincaré para caracterizar el nivel de anestesia ligera en 110 pacientes sometidos a endoscopia digestiva. Los índices de Poincaré son combinados con parámetros espectrales de señales que contienen información del EEG y del EMG (electromiografía) para modelar los niveles de anestesia ligera, teniendo como referencia la escala de sedación Ramsay. La mejor predicción, utilizando índices del gráfico de Poincaré, del nivel de sedación y analgesia (Pk = 0,711) se obtiene usando un retardo de 8 ms en el rango de frecuencia de 30-110 Hz y de 6 ms en el rango de frecuencia de 0,5 - 30 Hz, respectivamente. La combinación de diferentes parámetros permitió obtener valores de Pk = 0,799.

Trabajo de Investigación La investigación surge de la necesidad de definir cuáles son los elementos determinantes que tiene en cuenta una persona para efectuar una compra en línea y que lo lleva a decidir si compra en un establecimiento y no en el otro y por otra parte se desea establecer cuáles son los factores emocionales en la decisión de compra. INTRODUCCIÓN 1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 2. OBJETIVO 3. MARCO CONCEPTUAL 4. MARCO TEÓRICO 5. METODOLOGÍA PROPUESTA 6. RESULTADOS ESPERADOS 7. CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROS BIBLIOGRAFÍA ANEXOS Maestría Magister en Ingeniería y Gestión de la Innovación

Es objetivo de este trabajo revisar las evidencias disponibles sobre el papel del electroencefalograma (EEG) en el contexto de la afectación del sistema nervioso central debida a infección por SARS-CoV-2. Para ello se hizo una revisión exhaustiva de las publicaciones indexadas en la Biblioteca Nacional de Medicina de los Estados Unidos de Norteamérica (Pubmed/Medline). Al abordar las complicaciones neurológicas de la infección por SARS-CoV-2 se enfatiza en los reportes de crisis epilépticas, estado epiléptico no convulsivo, crisis sintomáticas agudas y encefalopatías. Se detallan los hallazgos del EEG reportados en la literatura y se presentan recomendaciones para el registro e interpretación del EEG en pacientes en investigación por COVID-19, en régimen ambulatorio y en hospitalización, puntualizando en las unidades de cuidados intensivos. Se concluye que el EEG aporta información relevante en la evaluación de las manifestaciones neurológicas en pacientes en investigación por COVID-19. La realización de las diferentes modalidades de estudios de EEG requiere la valoración del riesgo versus beneficio, y demanda el cumplimiento de los protocolos de bioseguridad.

Currently, methods based on neuroscience and technology (neurotechnology) are used to understand how people process different marketing stimuli. These methods could be used to generate adequate public health policies, but it is being used by agri-food companies to improve their marketing strategies and encourage the consumption of fast food, food intake high in sugar, salt, and saturated and trans fats, being the origin of non-communicable diseases such as obesity, heart attacks, cancer, hypertension and diabetes, as well as nutritional deficiencies, which constitute a great danger to people and public health. Neuroscientists have been using different technologies (functional magnetic resonance imaging (fMRI), electroencephalography (EEG), magnetoencephalography (MEG), positron emission tomography (PET), eye tracking, facial coding, galvanic skin response (GSR) or electrodermal activity (EDA), classical conditioning, Implicit-Association Test (TAI), and Neurofeedback or EEG Biofeedback), which provide new knowledge about marketing stimulus process ing and decision making. The evidence recommends that neuroimaging can reveal information about consumer preferences, which with other tools would be almost impossible to achieve. This review highlights the professional, ethical and scientific concerns applied to academic-industrial relations derived from the use of neuroscience or neuromarketing in advertising and in decision-making on the consumption of agri-food products, where neuroethics appears as a discipline of many importance. Future neuroscience research should be oriented to contribute to the effective satisfaction of needs, to differentiate and improve value offers, where the main interest is a situation of greater satisfaction and well-being for society. Actualmente, métodos basados en neurociencia y tecnología (neurotecnología), se utilizan para conocer cómo las personas procesan los diferentes estímulos del marketing. Estos métodos podrían ser utilizados para generar adecuadas políticas en salud pública, pero está siendo aprovechado por empresas agroalimenticias para mejorar sus estrategias de comercialización e incentivar el consumo de comida rápida, ingesta de alimentos alto en azucares, sal, y grasas saturadas y trans, siendo el origen de enfermedades no trasmisibles como la obesidad, infartos, cáncer, hipertensión y diabetes, además de carencias nutricionales, las cuales constituyen un gran peligro para las personas y para la salud pública. Los neurocientíficos han venido utilizando diferentes tecnologías (resonancia magnética funcional (RMF), electroencefalografía (EEG), magnetoencefalografía (MEG), tomografía por emisión de positrones (TEP), seguimiento ocular, codificación facial, respuesta galvánica de la piel (RGP) o actividad electrodérmica (AED), condicionamiento clásico, Test de Asociación Implícita (TAI), y Neurofeedback o Biofeedback electroencefalográfico), los cuales aportan nuevo conocimiento sobre procesamiento de estímulos del marketing y la toma de decisiones. La evidencia recomienda que la neuroimagen es capaz de revelar información sobre preferencias del consumidor, que con otras herramientas seria casi imposible lograr. Esta revisión, destaca las preocupaciones profesionales, éticas y científicas aplicada a las relaciones académico-industriales derivados del uso de la neurociencia o neuromarketing en publicidad y en la toma de decisiones sobre el consumo de productos agroalimenticios, donde la neuroética aparece como una disciplina de mucha importancia. Investigaciones futuras de neurociencia deben orientarse a contribuir a la satisfacción eficaz de las necesidades, a diferenciar y mejorar las ofertas de valor, donde el interés principal sea una situación de mayor satisfacción y bienestar para la sociedad.

Trabalho de Projeto do Mestrado Integrado em Engenharia Biomédica apresentado à Faculdade de Ciências e Tecnologia O envelhecimento é o principal factor de risco para o desenvolvimento da maioria das doenças neurodegenerativas, tais como a doença de Alzheimer e a doença de Parkinson. A perda de neurónios noradrenérgicos do locus coeruleus (LC) é uma característica proeminente destas doenças neurodegenerativas associadas ao envelhecimento. Sendo o LC o principal núcleo responsável pela modulação do nosso estado de alerta (arousal), é importante explorar como este se altera com o envelhecimento, porque um sistema de arousal menos ativo pode ser um fator no desenvolvimento de doenças neurodegenerativas. Para explorar esta hipótese, realizámos dois projectos, nos quais analisámos dados de adultos mais jovens e mais velhos que executaram tarefas de tomada de decisão perceptual. Num primeiro projecto, analisámos o diâmetro da pupila e o batimento cardíaco, que são medidas indirectas da actividade do LC, durante uma tarefa visual. Num segundo projecto, avaliámos tanto o diâmetro da pupila como potenciais evocados cerebrais, durante uma tarefa auditiva. No primeiro projecto, explorámos a incerteza na resposta, que resulta na activação do sistema de arousal. O nosso principal objectivo era avaliar se a modulação do arousal pela incerteza variava com o envelhecimento. Este projecto não foi realizado até à sua conclusão, porque a pandemia de COVID-19 afetou o processo de aquisição de dados. No segundo projecto, explorámos um potencial evocado cerebral, a positividade centro-parietal (CPP), que é um correlato neuronal do processo de acumulação de evidência observado em tarefas de tomada de decisão perceptual. Propusemo-nos a explorar o impacto do envelhecimento na taxa de acumulação de evidência neural, assim como investigar se o arousal tem um efeito sobre a taxa de acumulação do CPP.Verificámos que o envelhecimento afetou a modulação da taxa de acumulação com a dificuldade de tarefa. Os adultos mais velhos apresentaram uma taxa de acumulação mais rápida na tarefa mais fácil, enquanto os adultos jovens mostraram o contrário, uma taxa de acumulação mais rápida na condição de tarefa mais difícil. Isto indica que há diferenças nos mecanismos neuronais de tomada de decisão entre os dois grupos. Por outro lado, não encontrámos evidência de que o arousal tónico ou fásico sejam preditivos da taxa de acumulação do CPP. Ageing is the main risk factor for the development of most neurodegenerative diseases, such as Alzheimer disease and Parkinson disease. Loss of noradrenergic neurons in the locus coeruleus (LC) is a prominent feature of these age-related neurodegenerative diseases. Being the main nucleus in arousal modulation, it is important to explore how it changes with ageing, because a less active arousal system could be a factor in the development of neurodegenerative diseases. To explore this hypothesis, we conducted two projects, in which we analysed data from younger and older adults who performed perceptual decision-making tasks. In a first project, we assessed pupil size and heart rate, which are indirect measures of the activity of the noradrenergic LC, during a visual task. In a second project, we assessed both pupil size and event-related potentials during an auditory task. In the first project, we explored response uncertainty, which results in the activation of the arousal system. Our main goal was to assess whether the modulation of arousal by uncertainty varied with ageing. This project was not conducted until its completion, because the COVID-19 pandemic affected the data acquisition process. In the second project, we explored an event-related potential, the centro-parietal positivity (CPP), which is a neural correlate of the evidence accumulation process observed in perceptual decision-making tasks. We set out to explore the impact of ageing on the rate of neural evidence accumulation, as well as whether pupil-linked arousal and task performance have an effect on this CPP build-up rate. We found that ageing affected the modulation of the build-up rate with task difficulty. Older adults presented a faster build-up rate while engaged in the easier task condition, while young adults showed the opposite, a faster build-up rate in the more difficult task condition. This indicates that there are differences in the decision-making neural mechanisms between groups. On the other hand, we did not find tonic or phasic arousal to be predictive of the CPP build-up rate.

Actualmente, métodos basados en neurociencia y tecnología (neurotecnología), se utilizan para conocer cómo las personas procesan los diferentes estímulos del marketing. Estos métodos podrían ser utilizados para generar adecuadas políticas en salud pública, pero está siendo aprovechado por empresas agroalimenticias para mejorar sus estrategias de comercialización e incentivar el consumo de comida rápida, ingesta de alimentos alto en azucares, sal, y grasas saturadas y trans, siendo el origen de enfermedades no trasmisibles como la obesidad, infartos, cáncer, hipertensión y diabetes, además de carencias nutricionales, las cuales constituyen un gran peligro para las personas y para la salud pública. Los neurocientíficos han venido utilizando diferentes tecnologías (resonancia magnética funcional (RMF), electroencefalografía (EEG), magnetoencefalografía (MEG), tomografía por emisión de positrones (TEP), seguimiento ocular, codificación facial, respuesta galvánica de la piel (RGP) o actividad electrodérmica (AED), condicionamiento clásico, Test de Asociación Implícita (TAI), y Neurofeedback o Biofeedback electroencefalográfico), los cuales aportan nuevo conocimiento sobre procesamiento de estímulos del marketing y la toma de decisiones. La evidencia recomienda que la neuroimagen es capaz de revelar información sobre preferencias del consumidor, que con otras herramientas seria casi imposible lograr. Esta revisión, destaca las preocupaciones profesionales, éticas y científicas aplicada a las relaciones académico-industriales derivados del uso de la neurociencia o neuromarketing en publicidad y en la toma de decisiones sobre el consumo de productos agroalimenticios, donde la neuroética aparece como una disciplina de mucha importancia. Investigaciones futuras de neurociencia deben orientarse a contribuir a la satisfacción eficaz de las necesidades, a diferenciar y mejorar las ofertas de valor, donde el interés principal sea una situación de mayor satisfacción y bienestar para la sociedad.

En este trabajo se presenta el desarrollo de una herramienta que permite a las personas comunicarse, haciendo uso únicamente de sus parpadeos voluntarios. Esta herramienta brinda un medio de comunicación principalmente a las personas que tienen alguna discapacidad motora para comunicarse de forma verbal o escrita. Para resolver el problema de la detección de los parpadeos voluntarios, en el presente trabajo se tomó como referencia el electroencefalograma (EEG), que en este caso fue registrado por el dispositivo Mindwave Mobile 2 de la empresa Neurosky, el cual cuenta con un canal de medición de EEG, que se ubica en la frente de la persona. Para el procesamiento digital del electroencefalograma (EEG) capturado por el dispositivo mencionado, se implementó una red neuronal artificial recurrente (RNN) del tipo Long-Short Term Memory (LSTM), ya que este tipo de redes son efectivas para el tratamiento de series de tiempo, como por ejemplo las señales electroencefalográficas (EEG). La red neuronal implementada en este trabajo clasifica la señal EEG en una de cinco clases posibles que son, sin parpadeos, un parpadeo, dos parpadeos, tres parpadeos, o acción diferente. El modelo implementado entregó como resultado en su entrenamiento un porcentaje de exactitud promedio de 92%. Finalmente, la red neuronal artificial se embebió en una aplicación móvil nativa de Android que se conecta vía bluetooth al dispositivo Mindwave Mobile 2, y que presenta un teclado virtual conformado por las 27 letras del abecedario de la lengua española, más los comandos “borrar”, “espacio”, y “enter”. Cada carácter del teclado puede ser seleccionado por el usuario únicamente mediante una serie determinada de parpadeos voluntarios. Cuando el usuario escribe una palabra y selecciona el comando “enter”, la palabra es presentada de forma audiovisual por la aplicación. La aplicación móvil fue desarrollada en los lenguajes Java y XML en el entorno integrado de desarrollo (IDE) Android Studio. Para verificar su funcionamiento, se realizó un experimento con ocho personas, que entregó como resultado una efectividad en la selección correcta de letras del 91,26% en promedio. Por otra parte, el modelo de la red neuronal fue diseñado e implementado con el lenguaje Python, mediante el uso de las librerías TensorFlow y Keras (librerías para aprendizaje de máquina), y su entrenamiento se llevó a cabo en el entorno de desarrollo Google Colab. The purpose of the present work is about the development of a tool that allows people to communicate, only through their voluntary blinks. This tool provides a communication link mainly for people with motor disabilities, who cannot communicate through voice or text. This work takes the electroencephalogram (EEG) as the source of information to solve the problem of detecting the voluntary blinks. In this case, the EEG is recorded by the Mindwave Mobile 2 headset (from Neurosky company), which counts on one EEG channel, located in the frontal lobe of the scalp. In order to perform the digital processing of the EEG signal, a recurrent neural network (RNN) was implemented, more specifically a Long-Short Term Memory (LSTM), as these types of networks are effective for time series applications, for instance, EEG signals. The neural network implemented in this work, classifies the EEG signal in one of 5 possible classes, named: No blink, One blink, Two blinks, Three blinks, Other. The results of the trained model were an average accuracy percentage of 92%. Finally, the neural network was embedded in a native Android mobile application, that connects via Bluetooth to the Mindwave Mobile 2, and shows a virtual keyboard consisting of the 27 letters of the spanish alphabet, plus three characters are the commands “delete”, “space”, and “enter”. Each character can be selected by the user only through a determined number of voluntary blinks executed at certain times. When the user types a word and selects the “enter” command, the word is presented audio visually by the application. The mobile application was developed in Java and XML languages in the Android Studio IDE (integrated development environment). In order to verify its performance, an experiment with eight people was executed, that achieved an average spelling precision of 91,26%. On the other hand, the neural network model was designed and implemented in Python language using the TensorFlow and Keras libraries (machine learning libraries), and it was trained in the Google Colab software development environment. Ingeniero Electronico http://unidadinvestigacion.usta.edu.co Pregrado

[ES] El uso de la realidad virtual (RV) se ha incrementado notablemente en la comunidad científica para la investigación del comportamiento humano. En particular, la RV inmersiva ha crecido debido a la democratización de las gafas de realidad virtual o head mounted displays (HMD), que ofrecen un alto rendimiento con una inversión económica. Uno de los campos que ha emergido con fuerza en la última década es el Affective Computing, que combina psicofisiología, informática, ingeniería biomédica e inteligencia artificial, desarrollando sistemas que puedan reconocer emociones automáticamente. Su progreso es especialmente importante en el campo de la investigación del comportamiento humano, debido al papel fundamental que las emociones juegan en muchos procesos psicológicos como la percepción, la toma de decisiones, la creatividad, la memoria y la interacción social. Muchos estudios se han centrado en intentar obtener una metodología fiable para evocar y automáticamente identificar estados emocionales, usando medidas fisiológicas objetivas y métodos de aprendizaje automático. Sin embargo, la mayoría de los estudios previos utilizan imágenes, audios o vídeos para generar los estados emocionales y, hasta donde llega nuestro conocimiento, ninguno de ellos ha desarrollado un sistema de reconocimiento emocional usando RV inmersiva. Aunque algunos trabajos anteriores sí analizan las respuestas fisiológicas en RV inmersivas, estos no presentan modelos de aprendizaje automático para procesamiento y clasificación automática de bioseñales. Además, un concepto crucial cuando se usa la RV en investigación del comportamiento humano es la validez: la capacidad de evocar respuestas similares en un entorno virtual a las evocadas por el espacio físico. Aunque algunos estudios previos han usado dimensiones psicológicas y cognitivas para comparar respuestas entre entornos reales y virtuales, las investigaciones que analizan respuestas fisiológicas o comportamentales están mucho menos extendidas. Según nuestros conocimientos, este es el primer trabajo que compara entornos físicos con su réplica en RV, empleando respuestas fisiológicas y algoritmos de aprendizaje automático y analizando la capacidad de la RV de transferir y extrapolar las conclusiones obtenidas al entorno real que se está simulando. El objetivo principal de la tesis es validar el uso de la RV inmersiva como una herramienta de estimulación emocional usando respuestas psicofisiológicas y comportamentales en combinación con algoritmos de aprendizaje automático, así como realizar una comparación directa entre un entorno real y virtual. Para ello, se ha desarrollado un protocolo experimental que incluye entornos emocionales 360º, un museo real y una virtualización 3D altamente realista del mismo museo. La tesis presenta novedosas contribuciones del uso de la RV inmersiva en la investigación del comportamiento humano, en particular en lo relativo al estudio de las emociones. Esta ayudará a aplicar metodologías a estímulos más realistas para evaluar entornos y situaciones de la vida diaria, superando las actuales limitaciones de la estimulación emocional que clásicamente ha incluido imágenes, audios o vídeos. Además, en ella se analiza la validez de la RV realizando una comparación directa usando una simulación altamente realista. Creemos que la RV inmersiva va a revolucionar los métodos de estimulación emocional en entornos de laboratorio. Además, su sinergia junto a las medidas fisiológicas y las técnicas de aprendizaje automático, impactarán transversalmente en muchas áreas de investigación como la arquitectura, la salud, la evaluación psicológica, el entrenamiento, la educación, la conducción o el marketing, abriendo un nuevo horizonte de oportunidades para la comunidad científica. La presente tesis espera contribuir a caminar en esa senda., [EN] In recent years the scientific community has significantly increased its use of virtual reality (VR) technologies in human behaviour research. In particular, the use of immersive VR has grown due to the introduction of affordable, high performance head mounted displays (HMDs). Among the fields that has strongly emerged in the last decade is affective computing, which combines psychophysiology, computer science, biomedical engineering and artificial intelligence in the development of systems that can automatically recognize emotions. The progress of affective computing is especially important in human behaviour research due to the central role that emotions play in many background processes, such as perception, decision-making, creativity, memory and social interaction. Several studies have tried to develop a reliable methodology to evoke and automatically identify emotional states using objective physiological measures and machine learning methods. However, the majority of previous studies used images, audio or video to elicit emotional statements; to the best of our knowledge, no previous research has developed an emotion recognition system using immersive VR. Although some previous studies analysed physiological responses in immersive VR, they did not use machine learning techniques for biosignal processing and classification. Moreover, a crucial concept when using VR for human behaviour research is validity: the capacity to evoke a response from the user in a simulated environment similar to the response that might be evoked in a physical environment. Although some previous studies have used psychological and cognitive dimensions to compare responses in real and virtual environments, few have extended this research to analyse physiological or behavioural responses. Moreover, to our knowledge, this is the first study to compare VR scenarios with their real-world equivalents using physiological measures coupled with machine learning algorithms, and to analyse the ability of VR to transfer and extrapolate insights obtained from VR environments to real environments. The main objective of this thesis is, using psycho-physiological and behavioural responses in combination with machine learning methods, and by performing a direct comparison between a real and virtual environment, to validate immersive VR as an emotion elicitation tool. To do so we develop an experimental protocol involving emotional 360º environments, an art exhibition in a real museum, and a highly-realistic 3D virtualization of the same art exhibition. This thesis provides novel contributions to the use of immersive VR in human behaviour research, particularly in relation to emotions. VR can help in the application of methodologies designed to present more realistic stimuli in the assessment of daily-life environments and situations, thus overcoming the current limitations of affective elicitation, which classically uses images, audio and video. Moreover, it analyses the validity of VR by performing a direct comparison using highly-realistic simulation. We believe that immersive VR will revolutionize laboratory-based emotion elicitation methods. Moreover, its synergy with physiological measurement and machine learning techniques will impact transversely in many other research areas, such as architecture, health, assessment, training, education, driving and marketing, and thus open new opportunities for the scientific community. The present dissertation aims to contribute to this progress., [CA] L'ús de la realitat virtual (RV) s'ha incrementat notablement en la comunitat científica per a la recerca del comportament humà. En particular, la RV immersiva ha crescut a causa de la democratització de les ulleres de realitat virtual o head mounted displays (HMD), que ofereixen un alt rendiment amb una reduïda inversió econòmica. Un dels camps que ha emergit amb força en l'última dècada és el Affective Computing, que combina psicofisiologia, informàtica, enginyeria biomèdica i intel·ligència artificial, desenvolupant sistemes que puguen reconéixer emocions automàticament. El seu progrés és especialment important en el camp de la recerca del comportament humà, a causa del paper fonamental que les emocions juguen en molts processos psicològics com la percepció, la presa de decisions, la creativitat, la memòria i la interacció social. Molts estudis s'han centrat en intentar obtenir una metodologia fiable per a evocar i automàticament identificar estats emocionals, utilitzant mesures fisiològiques objectives i mètodes d'aprenentatge automàtic. No obstant això, la major part dels estudis previs utilitzen imatges, àudios o vídeos per a generar els estats emocionals i, fins on arriba el nostre coneixement, cap d'ells ha desenvolupat un sistema de reconeixement emocional mitjançant l'ús de la RV immersiva. Encara que alguns treballs anteriors sí que analitzen les respostes fisiològiques en RV immersives, aquests no presenten models d'aprenentatge automàtic per a processament i classificació automàtica de biosenyals. A més, un concepte crucial quan s'utilitza la RV en la recerca del comportament humà és la validesa: la capacitat d'evocar respostes similars en un entorn virtual a les evocades per l'espai físic. Encara que alguns estudis previs han utilitzat dimensions psicològiques i cognitives per a comparar respostes entre entorns reals i virtuals, les recerques que analitzen respostes fisiològiques o comportamentals estan molt menys esteses. Segons els nostres coneixements, aquest és el primer treball que compara entorns físics amb la seua rèplica en RV, emprant respostes fisiològiques i algorismes d'aprenentatge automàtic i analitzant la capacitat de la RV de transferir i extrapolar les conclusions obtingudes a l'entorn real que s'està simulant. L'objectiu principal de la tesi és validar l'ús de la RV immersiva com una eina d'estimulació emocional usant respostes psicofisiològiques i comportamentals en combinació amb algorismes d'aprenentatge automàtic, així com realitzar una comparació directa entre un entorn real i virtual. Per a això, s'ha desenvolupat un protocol experimental que inclou entorns emocionals 360º, un museu real i una virtualització 3D altament realista del mateix museu. La tesi presenta noves contribucions de l'ús de la RV immersiva en la recerca del comportament humà, en particular quant a l'estudi de les emocions. Aquesta ajudarà a aplicar metodologies a estímuls més realistes per a avaluar entorns i situacions de la vida diària, superant les actuals limitacions de l'estimulació emocional que clàssicament ha inclòs imatges, àudios o vídeos. A més, en ella s'analitza la validesa de la RV realitzant una comparació directa usant una simulació altament realista. Creiem que la RV immersiva revolucionarà els mètodes d'estimulació emocional en entorns de laboratori. A més, la seua sinergia al costat de les mesures fisiològiques i les tècniques d'aprenentatge automàtic, impactaran transversalment en moltes àrees de recerca com l'arquitectura, la salut, l'avaluació psicològica, l'entrenament, l'educació, la conducció o el màrqueting, obrint un nou horitzó d'oportunitats per a la comunitat científica. La present tesi espera contribuir a caminar en aquesta senda.

Introducción: La epilepsia benigna de la infancia con puntas centro-temporales es el síndrome epiléptico focal más común en pediatría. No hay datos sistematizados en Colombia sobre esta enfermedad. Objetivo: Describir las características clínicas, electroencefalográficas y familiares de este síndrome. Materiales y métodos: Estudio descriptivo, retrospectivo, de corte transversal, con análisis exploratorio. Se incluyeron pacientes

Son varios los estudios que de acuerdo con el avance tecnológico se han venido desarrollando en apoyo al diagnóstico y tratamiento de los trastornos de la atención. En los estudios comúnmente realizados se emplea el electroencefalograma (EEG), cuya contribución al estudio del Trastorno de Déficit de Atención (TDA) ha sido de gran importancia, por los resultados recolectados por muchos investigadores. Además de la contribución que ha tenido el EEG en el diagnóstico del TDA, ha sido una herramienta muy útil para su tratamiento. Este documento presenta el diseño y resultados de un dispositivo electrónico que registra y analiza continuamente la actividad eléctrica cerebral para aplicar un proceso de condicionamiento operante llamado Neurofeedback, el cual brindará apoyo al tratamiento del trastorno por déficit de atención

This project proposes a method for easier interpretation of Electroencephalogram (EEG) data acquired from newborn babies so that it can be understood by a wider range of medical professionals. The equipment currently used requires highly qualified experts in order to detect possible seizures in newborns. The project is divided into two blocks. The main block is the implementation of a system that enables the communication between the device recording the EEG data from the baby and a server. The second block consists of the design of a front-end user web interface that plots a graph of the EEG data. The communication part is based on an Arduino board. The board processes the acquired EEG data and sends it via a Wi-Fi connection to a server creating the backbone of the system. When the information is received, it is sent to the client side for real-time plotting. Este proyecto propone un método para facilitar la interpretación de los datos de electroencefalogramas (EEG) adquiridos de recién nacidos, para que puedan ser interpretados por un grupo de profesionales médicos más amplio. El equipo utilizado hoy en día requiere expertos altamente calificados para detectar posibles convulsiones en bebés. El proyecto se divide en dos bloques. El principal, es la implementación del sistema que permite que el protocolo de comunicación envíe los datos EEG adquiridos del bebé a un servidor. El segundo bloque consiste en el diseño de la interfaz web de usuario que traza el gráfico con los datos EEG. La parte de comunicación se basa en una placa Arduino. La placa procesa los datos EEG ya adquiridos y los envía a través de una conexión Wi-Fi a un servidor creando la base del sistema. Cuando la información es recibida, se envía a la parte del cliente para la representación del gráfico en tiempo real. Aquest projecte proposa una tècnica per facilitar la interpretació de les dades d'electroencefalograma (EEG) adquirides de nounats perquè puguin ser interpretades per un grup de professionals mèdics més ampli. L'equip utilitzat avui dia requereix experts altament qualificats per a detectar possibles convulsions en nadons. El projecte es divideix en dos blocs. El principal és la implementació del sistema que permet que el protocol de comunicació enviï les dades EEG adquirides del nadó a un servidor. El segon bloc consisteix en el disseny de la interfície web d'usuari que traça el gràfic amb les dades EEG. La part de comunicació es basa en una placa Arduino. La placa processa les dades EEG ja adquirides i les envia a través d'una connexió Wi-Fi a un servidor creant la base del nostre sistema. Quan la informació és rebuda, s'envia a la part del client per a la representació del gràfic en temps real.

El electroencefalograma (EEG) no se usa de manera rutinaria en el diagnóstico de migraña, sin embargo, en los últimos años se ha podido comprobar su utilidad en el campo de la investigación de esta patología. En este estudio, planteamos un análisis de la señal de EEG desde un punto de vista frecuencial y temporal, con el objetivo de encontrar diferencias en los patrones característicos de la dinámica neuronal cortical en las diferentes situaciones clínicas de migraña y en comparación con controles sanos. Este estudio muestra diferencias en los patrones de dinámica neuronal cortical entre pacientes con migraña episódica y migraña crónica, lo que podría estar relacionado con el proceso de cronificación de la enfermedad. Las diferencias en la regularidad de la señal y en el balance de frecuencias podrían utilizarse en el futuro como biomarcadores para evaluar el pronóstico de la enfermedad., Grado en Medicina

La mayoría de las implementaciones actuales de interfaces cerebro computadora (BCI) consisten en una etapa de adquisición de biopotenciales y una PC, donde se realiza el procesamiento de las señales. Como estas han demostrado su potencialidad para mejorar la calidad de vida de personas con movilidad reducida y pérdida del habla se plantea la necesidad de migrar a un dispositivo de tamaño reducido, eliminando la PC del esquema. Los estrictos requerimientos de procesamiento en tiempo real de las BCI justifican la elección de un sistema embebido heterogéneo para este propósito. En este trabajo se presenta un adquisidor de señales de electroencefalograma (EEG) basado en un sistema SoC (System on Chip) DE10-nano de bajo costo, provisto por Altera. Se describe el sistema por completo y se muestran registros de EEG de un ritmo alfa, correspondientes a un usuario durante un periodo de relajación. Mediante el procesamiento off line de la señal se obtiene su espectro de frecuencias, el cual tiene un máximo de amplitud en 12,8 Hz, característico de una señal de este tipo. La validación del sistema de adquisición implementado constituye un punto de partida sólido para el desarrollo de una BCI completamente funcional en el futuro, así como otro tipo de aplicaciones con restricciones temporales más demandantes. Current Brain computer interfaces (BCI) are usually implemented by a biopotential acquisition board and a computer (PC), where the signal processing is performed. Since these have demonstrated their potential to improve the quality of life of people with reduced mobility and speech losses, it is time to migrate to smaller devices, eliminating the PC from the scheme. The strict real time processing requirements of BCI justify the use of a System on Chip (SoC) for this propose. This work presents an electroencephalogram (EEG) acquisition system based on a low-cost DE10-nano SoC provided by Altera. The complete system is described and EEG records of an alpha rhythm, corresponding to a user during a period of relaxation, are shown. Through offline processing of the signal, its frequency spectrum is obtained, which has a maximum amplitude at 12.8 Hz, characteristic for a signal of this type. The validation of the acquisition system constitutes a solid starting point for the development of a fully functional BCI in the future, as well as other applications with more demanding time constraints.an electroencephalogram (EEG) acquisition system based on a low-cost DE10-nano SoC provided by Altera. The complete system is described and EEG records of an alpha rhythm, corresponding to a user during a period of relaxation, are shown. Through offline processing of the signal, its frequency spectrum is obtained, which has a maximum amplitude at 12.8 Hz, characteristic for a signal of this type. The validation of the acquisition system constitutes a solid starting point for the development of a fully functional BCI in the future, as well as other applications with more demanding time constraints. Fil: Oliva, Matias Javier. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ingeniería; Argentina Fil: Garcia, Pablo Andres. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ingeniería; Argentina Fil: Spinelli, Enrique Mario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales. Universidad Nacional de La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales; Argentina

Diseño de un sistema basado en 'deep learnig' capaz de clasificar señales de encefalogramas (EEG) correspondientes a personas que sufren de epilepsia. Tras entrenar el programa, permitiría discriminar entre señales focales (con epilepsia) de las no-focales (sanos). Se analizan también métodos de extracción de características de la señal para aplicar algoritmos de 'machine learning' obteniendo una buena precisión en la clasificación. Disseny d'un sistema basat en 'deep learning' capaç de classificar senyals d'encefalogrames (EEG) corresponents a persones que pateixen d'epilèpsia. Després d'entrenar el programa, aquest permet discriminar entre senyals focals (amb epilèpsia) de les no-focals (sans). S'analitzen també mètodes d'extracció de característiques del senyal per aplicar algoritmes de 'machine learning' obtenint una bona precisió en la classificació. Design of a system based on 'deep learnig' capable of classifying encephalogram (EEG) signals corresponding to people suffering from epilepsy. After training the program, it would allow discrimination between focal signals (with epilepsy) from non-focal (healthy) signals. Methods of extracting signal characteristics are also analyzed to apply 'machine learning' algorithms obtaining good classification accuracy.

[ES] En el presente Trabajo Fin de Máster se documenta el desarrollo de un sistema portátil de electroencefalografía, desde su diseño teórico hasta su montaje y prueba de adquisición de datos. Un electroencefalograma (EEG) es una prueba diagnóstica no invasiva que posibilita el estudio de las ondas cerebrales. Estas a su vez, facilitan la evaluación de la funcionalidad cerebral, tanto normal como patológica. Los avances tecnológicos en el tratamiento de señales eléctricas, desde el nacimiento de este dispositivo hasta la actualidad, han permitido obtener datos cada vez más específicos sobre las distintas áreas del cerebro y su actividad. Esto tiene como resultado un mejor reconocimiento médico del paciente, es decir, ayuda a un mejor diagnóstico y por consiguiente a un mejor tratamiento. Para llevarlo a cabo este proyecto, en primer lugar, se estudiará la actividad cerebral y se buscarán los componentes capaces de recoger, modelar y transmitir los impulsos eléctricos, los cuales son la base del funcionamiento del sistema nervioso. Además, se tendrá en consideración los requisitos de funcionamiento de cada uno de los componentes que conforman el electroencefalograma. A continuación, se procederá al diseño esquemático del electroencefalograma: se realizarán las conexiones de los elementos que integrarán el dispositivo y se buscará su posición óptima sobre la placa base, de forma que quede lo más ordenado y compacto posible, ya que se trata de un equipo portátil. Una vez obtenida la placa base, se realizará su ensamblaje y se añadirán la batería y los dispositivos físicos de salida de datos. Para finalizar se comprobará que el sistema funciona correctamente mediante señales de prueba., [CA] En el present Treball Fi de Màster es documenta el desenvolupament d’un sistema portàtil d’electroencefalografia, des del seu disseny teòric fins al seu muntatge i prova d’adquisició de dades. Un encefalograma (EEG) és una prova diagnòstica no invasiva que possibilita l’estudi d’ones cerebrals. Estes, alhora, faciliten l’avaluació de la funcionalitat cerebral, tant normal com patològica. Els avanços tecnològics en el tractament de senyals elèctrics, des del naixement d’aquest dispositiu fins l’actualitat, han permès obtenir dades cada volta mes específiques sobre les diferents àrees del cervell i la seua activitat. Açò té com a resultat un millor reconeixement mèdic del pacient, es a dir, ajuda a un millor diagnòstic i per tant a un millor tractament. Per dur-ho a terme aquest projecte, en primer lloc, s’estudiarà l’activitat cerebral i es buscaran els components capaços de recollir, modelar i transmetre els impulsos elèctrics, els quals són la base del funcionament del sistema nerviós. A més, es tindrà en consideració els requisits de funcionament de cadascú dels components que conformen l’electroencefalograma. A continuació, es procedirà al disseny esquemàtic de l’electroencefalograma: es realitzaran les connexions del elements que integraran el dispositiu i es buscarà la seua posició òptima sobre la placa base, de forma que es quede el més ordenat i compacte possible, ja que es tracta d’un equip portàtil. Una volta s’ha obtingut la placa base, es realitzarà el seu acoblament i s’afegiran la bateria i els dispositius físics d’eixida de dades. Per a finalitzar, es comprovarà que el sistema funciona correctament mitjançant els senyals de prova., [EN] This work documents the development of a portable electroencephalography data acquisition system. This paper covers from its theorical design, to its assembly and subsequent testsin order to check its proper functioning. An electroencephalogram (EEG) is used in medicine as a diagnostic test. It is a non-invasive exam that allows the study of brain waves. By means of these waves it is possible to evaluate the normal or pathologic brain function. The electroencephalogram has evolved technologically since its first appearance, keeping place with the improvement in electrical signals processing. As a result, the information registered about the different brain areas and its activity is more accurate day by day. Besides, medical staff are able to do a best check-up on the patients due to a better diagnosis and as a consequence, they give them a better treatment. In order to develop this Project, the next steps had been follow: First of all, the theorical bases of the brain activity will be studied. Also, it will be necessary to look for the proper components, the ones capable of gather, modelling and transfer the electrical signal. This signals establish the fundamentals of the nervous system. The function requirements of this components should be taken in consideration for assembling the electroencephalogram. Then, the schematic design of the electroencephalogram will be done. The components must be connected, one to each other and they will be layed-out on the circuit board. The disposition over the circuit board should be as compact and organized as possible, by means to make the device portable. Last, all the components will be welded in the circuit board, and the battery and the data inputoutput devices, will be assembled. To conclude, the device will be checked with test signals.

La enfermedad de Alzheimer (EA) es una patología neurodegenerativa, progresiva e irreversible caracterizada por provocar alteraciones tanto a nivel cognitivo como a nivel de conducta. Es la demencia más común y sus principales factores de riesgo son la edad y la genética. Provoca lesiones en la corteza cerebral, principalmente depósitos de proteína beta-amiloide y ovillos neurofibrilares de proteína tau anormalmente fosforilada. Estas lesiones fomentan la aparición de alteraciones en la actividad eléctrica cortical, generando cambios en la actividad electroencefalográfica (EEG). Diversas investigaciones apuntan a que estas alteraciones aparecen en fases incipientes de la demencia; sin embargo, la complejidad de los cambios neuronales ha implicado que apenas haya estudios que traten de integrarlos para mejorar la identificación precoz de la EA. Es por ello, que en el presente Trabajo de Fin de Grado (TFG) se propone una metodología de deep learning, con el objetivo de extraer de manera automática características de la actividad EEG que ayuden a identificar esta enfermedad en los distintos sujetos de este estudio. En este trabajo se han analizado señales EEG de dos bases de datos distintas con un total de 449 sujetos divididos en tres categorías principales: sujetos de control de edad avanzada, pacientes con deterioro cognitivo leve (DCL) y pacientes con demencia debida a EA. La primera base de datos proviene del Hospital Universitario Río Hortega de Valladolid; está formada por un total de 196 sujetos: 45 controles, 69 pacientes con DCL y 82 pacientes con demencia por EA. La segunda base de datos ha sido registrada en el marco de un proyecto europeo desarrollado por el Grupo de Ingeniería Biomédica; está formada por 253 sujetos: 51 controles, 51 pacientes con DCL y 151 pacientes con EA. En un primer paso, los registros EEG de las dos bases de datos se preprocesaron para eliminar los posibles artefactos de la señal, dividiéndose en segmentos de 1 y 5 s. Tras este preprocesado, los registros EEG se dividieron en tres conjuntos de datos: entrenamiento, validación y test, que se utilizaron para diseñar y validar las distintas arquitecturas de deep learning. En concreto, se utilizaron arquitecturas basadas en redes neuronales convolucionales de una dimensión, desarrolladas utilizando Python y la librería Keras. Se desarrollaron dos casos de estudio diferentes: un problema de clasificación binaria con sujetos controles y enfermos de Alzheimer; y un problema de clasificación múltiple con sujetos controles, pacientes con DCL y pacientes con EA. Los valores de precisión obtenidos por los distintos modelos desarrollados para el primer caso de estudio fueron del 70% aproximadamente para las dos bases de datos. En el caso del segundo caso de estudio, la precisión disminuyó hasta un 40% aproximadamente. Se observó que a medida que se aumentaba el número de clases, disminuía la precisión obtenida. Estos resultados de precisión bajos pueden deberse a dos motivos principales: (i) a que el número de sujetos en las bases de datos utilizadas sea pequeño, lo cual se podría solventar con una base de datos más grande; (ii) a que la señal EEG es demasiado compleja para introducirla en crudo a una red neuronal convolucional 1-D, por lo que realizar una transformación sobre ésta ayudará a obtener mejores resultados. Por tanto, estudios futuros podrían ayudar a mejorar la detección automática de la EA., Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative, progressive and irreversible pathology. This disease causes both cognitive and behavioral alterations. It is the most common form of dementia and its risk factors are age and genetics. AD causes damage to the cerebral cortex, mainly deposits of beta-amyloid protein and neurofibrillary tangles of abnormally phosphorylated tau protein. This damage increases the chance of suffering alterations on the cortical electrical activity, which are reflected on the electroencephalogram (EEG). Several studies indicate that these alterations appear in the early stages of the disease. Nonetheless, there are few studies that integrate these changes in the early detection of EA due to its complexity. Accordingly, in this study we propose a deep-learning methodology, aimed at automatically detect the disease on the different subjects under study. To achieve this goal, two different databases have been analyzed, including 449 subjects divided into three main categories: control, mild cognitive impairment (MCI) and AD. The first database, Hospital Universitario Río Hortega, is composed of 196 subjects: 45 control subjects, 69 MCI patients (27 mild MCI, 23 moderated MCI and 19 severe MCI) and 82 AD patients. The second database, POCTEP (Programa Operativo de Cooperación Transfronteriza España – Portugal), comprehends 253 subjects: 51 control subjects, 51 MCI patients and 151 AD patients (51 mild AD, 50 moderated AD and 50 severe AD). This data is first preprocessed in order to eliminate every potential artifact present in the signal. Once the data is artifact free, it is divided into segments of one and five seconds each. After this preprocessing, the data is divided into three different sets: training, validation and test, that will be used to design and validate the different deep-learning architectures. These architectures are one dimensional convolutional neural networks developed using Python and keras library. Two case studies have been developed. The first one is a binary classification problem with the groups Control and AD. The second one is a multiclass classification problem with the classes Control, MCI and AD. For the first case study, the accuracy values obtained by the different developed models are values around 70%, with a better identification of AD segments. For the second study case, the value for this metric decreases up to 40%, still obtaining better results for the AD class. A drop on the accuracy value can be observed as the number of classes increases. The low accuracy obtained for the automated detection of the disease may be caused by two main issues: (i) the number of subjects under study is low, what could be overcome with a larger sample size; (ii) the EEG signal is too complex to be introduced raw as input for a 1D convolutional neural network, hence performing a pretreatment of this signal could lead to better results. Thus, future research could help to improve the automated detection of EA., Grado en Ingeniería de Tecnologías Específicas de Telecomunicación

En 1929, Hans Berger desarrolló el elenctroencefalograma (EEG). Desde entonces, el estudio de las señales biómedicas, y en concreto del EEG, ha progresado notablemente. A partir de este descubrimiento, las ondas cerebrales, las cuales eran completamente desconocidas, comenzaron a incluirse para diagnosticar enfermedades como la epilepsia o trastornos del sueño, además de para la investigación y compresión del cerebro. Posteriormente, se comenzó a especular con la utilización de las señales EEG para desarrollar un sistema de comunicaciones entre el cerebro y el medio sin la intervención de músculos y nervios periféricos. Este tipo de sistemas no aparecieron hasta el año 1977, cuando el Dr. Jacques Vidal bautizó el primero con el nombre de Brain-Computer Interface (BCI). Dichos sistemas permiten el control de dispositivos a partir de la monitorización de la actividad cerebral y de la traducción de las intenciones del usuario en comandos de dispositivo. Este trabajo tiene el objetivo de diseñar, desarrollar y evaluar un sistema BCI basado en Steady-State Visual Evoked Potentials (SSVEPs). La aplicación fue desarrollada mediante la plataforma MEDUSA, creada por el Grupo de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Valladolid. Para ello se implementaron en Python tanto la interfaz gráfica de la aplicación como los métodos de procesado de señal. El sistema BCI bajo estudio se trata de un speller que permite seleccionar comandos, representados en celdas de una matriz, mediante la detección en el EEG de SSVEPs. Estos últimos son provocados por estímulos visuales a una cierta frecuencia de estimulación. Tras realizar una revisión del estado del arte, se concluye que la mejor manera de conseguir dicho objetivo es mediante el paradigma Joint Frequency-Phase Coding y el método de procesado Canonical Correlation Analysis. Una vez desarrollada, la aplicación fue evaluada por cinco sujetos sanos que relizaron varias tareas en una única sesión. Los resultados obtenidos para la mayoría de los sujetos fueron satisfactorios, con una precisión media del 74,06% bajo condiciones controladas en un laboratorio. Tras la realización de las tareas, los sujetos de estudio completaron un cuestionario de satisfacción que permitió conocer su opinión del sistema implementado y realimentar el proyecto con sus sugerencias. De entre las ideas extraidas, destacan las sugerencias de mejora de la interfaz gráfica y de los métodos de procesado de señal., In 1929, Hans Berger developed the elenctroencephalogram (EEG). Since then, the study of biomedical signals, and in particular of the EEG, has progressed significantly. From this discovery, brain waves, which were completely unknown, were increasingly used to diagnose diseases such as epilepsy or sleep disorders, as well as for the research and compression of the brain. After that, investigators began to suggest the use of EEG signals to develop a communication system between the brain and the environment without the intervention of muscles and peripheral nerves. This type of system did not appear until 1977, when Dr. Jacques Vidal baptized the first one with the name of Brain-Computer Interface (BCI). These systems allow the control of devices by monitoring the brain activity and translating the user's intentions into device commands. This work aims to design, develop and evaluate a BCI system based on Steady-State Visual Evoked Potentials (SSVEPs). The application was developed using the MEDUSA platform, created by the Biomedical Engineering Group of the University of Valladolid. For this purpose, both the application's graphic interface and the signal processing methods were implemented in Python. The BCI system under study is a speller that allows selecting commands, represented in cells of a matrix, through the detection in the EEG of SSVEPs. The latter are caused by visual stimuli at a certain stimulation frequency. After a review of the state of the art, it is concluded that the best way to achieve this goal is through the Joint Frequency-Phase Coding paradigm and the processing method Canonical Correlation Analysis. Once developed, the application was evaluated by five healthy subjects who performed several tasks in a single session. The results obtained for most of the subjects were satisfactory, with an average accuracy of 74.06% under controlled conditions in a laboratory. After the completion of the tasks, the study subjects completed a satisfaction questionnaire that allowed to know their opinion about the implemented system and to feedback the project with their suggestions. Among the ideas extracted, suggestions for improving the graphic interface and signal processing methods stand out., Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación

La Enfermedad de Parkinson es el segundo trastorno neurodegenerativo más frecuente, después de la Enfermedad de Alzheimer. Es una enfermedad que afecta al sistema nervioso central y puede provocar afectaciones motoras como temblor en reposo, bradicinesia, rigidez, o afectaciones no motoras, como deterioro cognitivo, alucinaciones visuales y fluctuación en el estado de ánimo. El objetivo principal de este estudio es analizar los ritmos sensoriomotores en personas con enfermedad de Parkinson en estadío 1-2 y en personas sin la enfermedad para conocer si existen diferencias en la actividad cerebral. Para ello, se observará si los ritmos sensoriomotores son diferentes según la actividad que está realizando y se comparará la sincronización y desincronización relacionada con eventos entre ambos grupos y las posibles diferencias encontradas en los ritmos sensoriomotores afectan la funcionalidad de lo s participantes. En este estudio participarán 30 personas mayores de 50 años, de manera voluntaria, los cuales serán repartidos en dos grupos homogéneos según presenten o no la enfermedad. Para el estudio utilizaremos un casco comercial con electrodos, un exoesqueleto de mano, así como el BCI2000 y el EEGLAB para adquirir y procesar los datos de la electroencefalografía. El estudio constará de tres etapas, en las que el paciente tiene que hacer un ejercicio activo, uno pasivo, usando un exoesqueleto de mano, y uno de imaginería motora. Primero con la mano derecha, y posteriormente con la mano izquierda, en una sesión de una hora aproximadamente.

199 p. El objetivo de esta memoria de tesis doctoral es el desarrollo de un índice basado en los patrones del electroencefalograma producidos por alteraciones en el fisiología cerebral cuando el animal esta anestesiado, y relacionarlos con la profundidad anestésica. Es decir la utilización del encefalograma para evaluar la profundidad anestésica, ya que hasta ahora ninguno de los signos clínicos que utilizamos puede, de forma cuantitativa, relacionarse con la profundidad anestésica. En este trabajo realizamos la anestesia general con propofol en perros sanos a los que se les somete a una cirugía de orquitectomía, y que provienen de sociedades protectoras que tienen convenios con el Hospital Veterinario de Oporto (Portugal)

La función de una interfaz para control cerebral basada en señales de electroencefalograma (EEG), en forma general denominada BCI (Brain control Interface), es establecer un enlace directo entre el cerebro y una máquina, sin utilizar acciones motoras directas. Una BCI permite realizar operaciones simples a partir de la interpretación de las señales de EEG. Su desarrollo está principalmente orientado hacia la ayuda a personas con discapacidades motoras severas, que poseen deterioros en el sistema nervioso y muscular, pero no presentan lesiones cerebrales. Existen diversos paradigmas en la concepción de estas interfaces. En este trabajo se analizan fundamentalmente aquellas estrategias basadas en el procesamiento de los llamados "ritmos cerebrales". Estas señales se observan en la actividad cerebral bajo determinadas circunstancias, y pueden acondicionarse para generar acciones de control. Gran parte de los ensayos fueron realizados sobre solo un sujeto. Si bien la estadística no es significativa, los resultados obtenidos concuerdan aceptablemente con los reportados en la literatura. El objetivo de estos ensayos no fue arribar a conclusiones definitivas sino introducirnos en el tema, validar el sistema diseñado y fundamentalmente definir sus requerimientos que fueron surgiendo a lo largo del trabajo de tesis., Facultad de Ingeniería