La electroencefalografía ( EEG ) es un método de monitoreo electrofisiológico para registrar la actividad eléctrica en el cuero cabelludo que se ha demostrado que representa la actividad macroscópica de la capa superficial del cerebro que se encuentra debajo. Por lo general, no es invasivo y los electrodos se colocan a lo largo del cuero cabelludo . La electrocorticografía , que incluye electrodos invasivos, a veces se denomina EEG intracraneal.
Electroencefalografía |
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El EEG mide las fluctuaciones de voltaje que resultan de la corriente iónica dentro de las neuronas del cerebro . [1] Clínicamente, EEG se refiere al registro de la actividad eléctrica espontánea del cerebro durante un período de tiempo, según se registra a partir de múltiples electrodos colocados en el cuero cabelludo. [1] Las aplicaciones de diagnóstico generalmente se enfocan en potenciales relacionados con eventos o en el contenido espectral de EEG. El primero investiga las posibles fluctuaciones de tiempo vinculadas a un evento, como el "inicio del estímulo" o la "pulsación de un botón". Este último analiza el tipo de oscilaciones neuronales (popularmente llamadas "ondas cerebrales") que se pueden observar en las señales de EEG en el dominio de la frecuencia.
El EEG se usa con mayor frecuencia para diagnosticar la epilepsia , que causa anomalías en las lecturas del EEG. [2] También se utiliza para diagnosticar trastornos del sueño , profundidad de la anestesia , coma , encefalopatías y muerte cerebral . El electroencefalograma solía ser un método de diagnóstico de primera línea para tumores , accidentes cerebrovasculares y otros trastornos cerebrales focales, [3] [4] pero este uso ha disminuido con la llegada de técnicas de imágenes anatómicas de alta resolución como la resonancia magnética (MRI) y tomografía computarizada (TC). A pesar de la resolución espacial limitada, EEG sigue siendo una herramienta valiosa para la investigación y el diagnóstico. Es una de las pocas técnicas móviles disponibles y ofrece una resolución temporal de rango de milisegundos que no es posible con CT, PET o MRI.
Los derivados de la técnica de EEG incluyen potenciales evocados (EP), que implica promediar la actividad de EEG bloqueada en el tiempo para la presentación de un estímulo de algún tipo (visual, somatosensorial o auditivo). Los potenciales relacionados con eventos (ERP) se refieren a las respuestas EEG promediadas que están bloqueadas en el tiempo a un procesamiento más complejo de los estímulos; esta técnica se utiliza en la ciencia cognitiva , la psicología cognitiva y la investigación psicofisiológica .
Historia
En 1875, Richard Caton (1842-1926), un médico que ejercía en Liverpool , presentó sus hallazgos sobre los fenómenos eléctricos de los hemisferios cerebrales expuestos de conejos y monos en el British Medical Journal . En 1890, el fisiólogo polaco Adolf Beck publicó una investigación sobre la actividad eléctrica espontánea del cerebro de conejos y perros que incluía oscilaciones rítmicas alteradas por la luz. Beck inició experimentos sobre la actividad eléctrica del cerebro de los animales. Beck colocó electrodos directamente en la superficie del cerebro para probar la estimulación sensorial. Su observación de la actividad cerebral fluctuante llevó a la conclusión de ondas cerebrales. [5]
En 1912, el fisiólogo ucraniano Vladimir Vladimirovich Pravdich-Neminsky publicó el primer electroencefalograma animal y el potencial evocado del mamífero (perro). [6] En 1914, Napoleon Cybulski y Jelenska-Macieszyna fotografiaron grabaciones electroencefalográficas de convulsiones inducidas experimentalmente.
El fisiólogo y psiquiatra alemán Hans Berger (1873-1941) registró el primer electroencefalograma humano en 1924. [7] Ampliando el trabajo realizado anteriormente en animales por Richard Caton y otros, Berger también inventó el electroencefalograma (que da nombre al dispositivo), una invención descrito "como uno de los desarrollos más sorprendentes, notables y trascendentales en la historia de la neurología clínica". [8] Sus descubrimientos fueron confirmados por primera vez por los científicos británicos Edgar Douglas Adrian y BHC Matthews en 1934 y desarrollados por ellos.
En 1934, Fisher y Lowenbach demostraron por primera vez picos epileptiformes. En 1935, Gibbs, Davis y Lennox describieron ondas de pico interictales y el patrón de tres ciclos / s de crisis de ausencia clínica , lo que inició el campo de la electroencefalografía clínica. [9] Posteriormente, en 1936 Gibbs y Jasper informaron el pico interictal como la firma focal de la epilepsia. El mismo año, se inauguró el primer laboratorio de EEG en el Hospital General de Massachusetts.
Franklin Offner (1911-1999), profesor de biofísica en la Northwestern University, desarrolló un prototipo del EEG que incorporaba una máquina de tinta piezoeléctrica llamada Crystograph (el dispositivo completo se conocía típicamente como Offner Dynograph ).
En 1947, se fundó la American EEG Society y se celebró el primer congreso internacional de EEG. En 1953, Aserinsky y Kleitman describieron el sueño REM .
En la década de 1950, William Gray Walter desarrolló un complemento del EEG llamado topografía EEG , que permitió el mapeo de la actividad eléctrica en la superficie del cerebro. Esto disfrutó de un breve período de popularidad en la década de 1980 y parecía especialmente prometedor para la psiquiatría. Nunca fue aceptado por los neurólogos y sigue siendo principalmente una herramienta de investigación.
Se utilizó un sistema de electroencefalógrafo fabricado por Beckman Instruments en al menos uno de los vuelos espaciales tripulados del Proyecto Gemini (1965-1966) para monitorear las ondas cerebrales de los astronautas en el vuelo. Fue uno de los muchos instrumentos Beckman especializados y utilizados por la NASA. [10]
En 1988, Stevo Bozinovski, Mihail Sestakov y Liljana Bozinovska informaron sobre el control electroencefalográfico de un objeto físico, un robot. [11] [12]
En octubre de 2018, los científicos conectaron los cerebros de tres personas para experimentar con el proceso de compartir pensamientos. Cinco grupos de tres personas participaron en el experimento usando EEG. La tasa de éxito del experimento fue del 81%. [13]
Uso medico
El EEG es una de las principales pruebas de diagnóstico de la epilepsia. Un registro clínico de EEG de rutina suele durar de 20 a 30 minutos (más el tiempo de preparación). Es una prueba que detecta la actividad eléctrica en el cerebro utilizando pequeños discos metálicos (electrodos) adheridos al cuero cabelludo. De manera rutinaria, el EEG se usa en circunstancias clínicas para determinar cambios en la actividad cerebral que podrían ser útiles para diagnosticar trastornos cerebrales, especialmente epilepsia u otro trastorno convulsivo. Un EEG también podría ser útil para diagnosticar o tratar los siguientes trastornos: [14]
- Tumor cerebral
- Daño cerebral por lesión en la cabeza
- Disfunción cerebral que puede tener una variedad de causas (encefalopatía)
- Inflamación del cerebro (encefalitis)
- Carrera
- Trastornos del sueño
También puede:
- distinguir las convulsiones epilépticas de otros tipos de episodios, como las convulsiones psicógenas no epilépticas , el síncope (desmayo) , los trastornos del movimiento subcortical y las variantes de la migraña
- diferenciar la encefalopatía o el delirio "orgánicos" de los síndromes psiquiátricos primarios como la catatonia
- servir como prueba adjunta de muerte cerebral en pacientes comatosos
- pronosticar en pacientes comatosos (en ciertos casos)
- determinar si se deben suspender los medicamentos antiepilépticos.
A veces, un EEG de rutina no es suficiente para establecer el diagnóstico o para determinar el mejor curso de acción en términos de tratamiento. En este caso, se puede intentar registrar un EEG mientras se produce una convulsión. Esto se conoce como registro ictal , a diferencia de un registro interictal que se refiere al registro EEG entre convulsiones. Para obtener una grabación ictal, normalmente se realiza un EEG prolongado acompañado de una grabación de audio y vídeo sincronizada en el tiempo. Esto se puede realizar de forma ambulatoria (en casa) o durante un ingreso hospitalario, preferiblemente en una Unidad de Monitoreo de Epilepsia (UEM) con enfermeras y otro personal capacitado en la atención de pacientes con convulsiones. Los video EEG ambulatorios para pacientes ambulatorios suelen durar de uno a tres días. Un ingreso a una Unidad de Monitoreo de Epilepsia generalmente dura varios días, pero puede durar una semana o más. Mientras está en el hospital, los medicamentos para las convulsiones generalmente se retiran para aumentar las probabilidades de que ocurra una convulsión durante el ingreso. Por razones de seguridad, los medicamentos no se retiran durante un EEG fuera del hospital. Los video EEG ambulatorios, por lo tanto, tienen la ventaja de la conveniencia y son menos costosos que un ingreso hospitalario, pero tienen la desventaja de una menor probabilidad de registrar un evento clínico.
La monitorización de la epilepsia se realiza típicamente para distinguir las convulsiones epilépticas de otros tipos de episodios, como convulsiones psicógenas no epilépticas , síncope (desmayos) , trastornos del movimiento subcortical y variantes de la migraña , para caracterizar las convulsiones con fines de tratamiento y para localizar la región del cerebro en la que se origina una convulsión para el estudio de una posible cirugía de convulsiones.
Además, el EEG se puede utilizar para controlar la profundidad de la anestesia , como un indicador indirecto de la perfusión cerebral en la endarterectomía carotídea , o para controlar el efecto amobarbital durante la prueba de Wada .
El electroencefalograma también se puede utilizar en unidades de cuidados intensivos para el control de la función cerebral para controlar las convulsiones no convulsivas / estado epiléptico no convulsivo, para controlar el efecto de sedantes / anestesia en pacientes en coma inducido médicamente (para el tratamiento de convulsiones refractarias o aumento intracraneal presión arterial ) y para controlar el daño cerebral secundario en afecciones como la hemorragia subaracnoidea (actualmente un método de investigación).
Si un paciente con epilepsia está siendo considerado para cirugía resectiva , a menudo es necesario localizar el foco (fuente) de la actividad cerebral epiléptica con una resolución mayor que la que proporciona el EEG del cuero cabelludo. Esto se debe a que el líquido cefalorraquídeo , el cráneo y el cuero cabelludo frotan los potenciales eléctricos registrados por el EEG del cuero cabelludo. En estos casos, los neurocirujanos suelen implantar tiras y rejillas de electrodos (o electrodos de profundidad penetrante) debajo de la duramadre , a través de una craneotomía o un orificio de trépano . El registro de estas señales se conoce como electrocorticografía (ECoG), EEG subdural (sdEEG) o EEG intracraneal (icEEG), todos términos para lo mismo. La señal registrada de ECoG está en una escala de actividad diferente a la actividad cerebral registrada de EEG del cuero cabelludo. Los componentes de baja tensión y alta frecuencia que no se pueden ver fácilmente (o en absoluto) en el EEG del cuero cabelludo se pueden ver claramente en ECoG. Además, los electrodos más pequeños (que cubren una porción más pequeña de la superficie del cerebro) permiten ver componentes de la actividad cerebral con un voltaje aún más bajo y más rápido. Algunos sitios clínicos registran la penetración de microelectrodos. [1]
El EEG no está indicado para diagnosticar dolor de cabeza. [15] El dolor de cabeza recurrente es un problema de dolor común, y este procedimiento a veces se usa en la búsqueda de un diagnóstico, pero no tiene ninguna ventaja sobre la evaluación clínica de rutina. [15]
Uso de investigación
EEG, y el estudio relacionado de ERPs se utilizan ampliamente en la neurociencia , ciencia cognitiva , la psicología cognitiva , la neurolingüística y psicofisiológico la investigación, sino también a las funciones humanas de estudio tales como la deglución. [16] [17] [18] Muchas técnicas de electroencefalograma utilizadas en la investigación no están lo suficientemente estandarizadas para el uso clínico, y muchos estudios de ERP no informan todos los pasos de procesamiento necesarios para la recopilación y reducción de datos, [19] lo que limita la reproducibilidad y replicabilidad de muchos estudios. Pero la investigación sobre discapacidades mentales, como el trastorno del procesamiento auditivo (APD), ADD o ADHD , se está volviendo más conocida y los EEG se utilizan como investigación y tratamiento.
Ventajas
Existen varios otros métodos para estudiar la función cerebral, que incluyen imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI), tomografía por emisión de positrones (PET), magnetoencefalografía (MEG), espectroscopia de resonancia magnética nuclear (NMR o MRS), electrocorticografía (ECoG), emisión de fotón único computada tomografía (SPECT), espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS) y señal óptica relacionada con eventos (EROS). A pesar de la sensibilidad espacial relativamente pobre del EEG, las "señales unidimensionales de las regiones periféricas localizadas en la cabeza lo hacen atractivo por su fidelidad simplista y ha permitido un alto rendimiento de investigación clínica y básica". [20] Por lo tanto, EEG posee algunas ventajas sobre algunas de esas otras técnicas:
- Los costos de hardware son significativamente más bajos que los de la mayoría de las otras técnicas [21]
- EEG evita la disponibilidad limitada de tecnólogos para brindar atención inmediata en hospitales de alto tráfico. [22]
- El EEG solo requiere una habitación silenciosa y un equipo del tamaño de un maletín, mientras que fMRI, SPECT, PET, MRS o MEG requieren un equipo voluminoso e inmóvil. Por ejemplo, MEG requiere un equipo que consiste en detectores refrigerados por helio líquido que sólo se pueden usar en habitaciones con blindaje magnético, con un costo total de varios millones de dólares; [23] y fMRI requiere el uso de un imán de 1 tonelada en, nuevamente, una habitación protegida.
- El EEG puede tener fácilmente una resolución temporal alta (aunque la resolución de menos de milisegundos genera datos cada vez menos significativos), porque los dos a 32 flujos de datos generados por esa cantidad de electrodos se almacenan y procesan fácilmente, mientras que las tecnologías espaciales 3D proporcionan miles o millones de veces tantos flujos de datos de entrada y, por lo tanto, están limitados por hardware y software. [24] El EEG se registra comúnmente a frecuencias de muestreo entre 250 y 2000 Hz en entornos clínicos y de investigación.
- El EEG es relativamente tolerante al movimiento del sujeto, a diferencia de la mayoría de las otras técnicas de neuroimagen. Incluso existen métodos para minimizar e incluso eliminar los artefactos de movimiento en los datos de EEG [25]
- El EEG es silencioso, lo que permite un mejor estudio de las respuestas a los estímulos auditivos.
- El EEG no agrava la claustrofobia , a diferencia de fMRI, PET, MRS, SPECT y, a veces, MEG [26]
- El EEG no implica la exposición a campos magnéticos de alta intensidad (> 1 Tesla ), como en algunas de las otras técnicas, especialmente MRI y MRS. Estos pueden causar una variedad de problemas indeseables con los datos y también prohíben el uso de estas técnicas con participantes que tienen implantes metálicos en su cuerpo, como marcapasos que contienen metal [27].
- El EEG no implica exposición a radioligandos , a diferencia de la tomografía por emisión de positrones . [28]
- Los estudios de ERP se pueden realizar con paradigmas relativamente simples, en comparación con los estudios de resonancia magnética funcional de diseño de bloques de IE
- Relativamente no invasivo , a diferencia de la electrocorticografía , que requiere que se coloquen electrodos en la superficie real del cerebro.
El EEG también tiene algunas características que se comparan favorablemente con las pruebas de comportamiento:
- El EEG puede detectar el procesamiento encubierto (es decir, el procesamiento que no requiere una respuesta) [29]
- El electroencefalograma se puede utilizar en sujetos que son incapaces de dar una respuesta motora [30].
- Algunos componentes del ERP se pueden detectar incluso cuando el sujeto no está prestando atención a los estímulos.
- A diferencia de otros medios de estudiar el tiempo de reacción, los ERP pueden dilucidar las etapas del procesamiento (en lugar de solo el resultado final) [31]
- la simplicidad de EEG permite realizar un seguimiento de los cambios cerebrales durante las diferentes fases de la vida. El análisis del sueño con EEG puede indicar aspectos importantes del momento del desarrollo del cerebro, incluida la evaluación de la maduración del cerebro de los adolescentes. [32]
- En EEG hay una mejor comprensión de qué señal se mide en comparación con otras técnicas de investigación, por ejemplo, la respuesta BOLD en MRI.
Desventajas
- Baja resolución espacial en el cuero cabelludo. La fMRI , por ejemplo, puede mostrar directamente áreas del cerebro que están activas, mientras que el EEG requiere una interpretación intensa solo para formular hipótesis sobre qué áreas se activan con una respuesta en particular. [33]
- El EEG mide de manera deficiente la actividad neuronal que ocurre debajo de las capas superiores del cerebro (la corteza).
- A diferencia de la PET y la MRS, no pueden identificar ubicaciones específicas en el cerebro en las que se pueden encontrar varios neurotransmisores, fármacos, etc. [28]
- A menudo lleva mucho tiempo conectar un sujeto al EEG, ya que requiere la colocación precisa de docenas de electrodos alrededor de la cabeza y el uso de varios geles, soluciones salinas y / o pastas para mantener una buena conductividad, y se usa una gorra para mantener ellos en su lugar. Si bien el tiempo varía según el dispositivo de EEG específico que se utilice, como regla general, se necesita mucho menos tiempo para preparar a un sujeto para MEG, fMRI, MRS y SPECT.
- La relación señal-ruido es pobre, por lo que se necesitan análisis de datos sofisticados y un número relativamente grande de sujetos para extraer información útil del EEG. [34]
Con otras técnicas de neuroimagen
Se han obtenido con éxito grabaciones de EEG y exploraciones de resonancia magnética funcional simultáneas, [35] [36] [37] [38] aunque registrar ambas al mismo tiempo de manera eficaz requiere que se superen varias dificultades técnicas, como la presencia de artefactos balistocardiográficos, artefactos de pulso de resonancia magnética y la inducción de corrientes eléctricas en cables de EEG que se mueven dentro de los fuertes campos magnéticos de la resonancia magnética. Si bien son desafiantes, se han superado con éxito en varios estudios. [39] [40]
Las resonancias magnéticas producen imágenes detalladas creadas mediante la generación de fuertes campos magnéticos que pueden inducir una fuerza de desplazamiento y un torque potencialmente dañinos. Estos campos producen un calentamiento de radiofrecuencia potencialmente dañino y crean artefactos de imagen que las inutilizan. Debido a estos riesgos potenciales, solo ciertos dispositivos médicos se pueden utilizar en un entorno de RM.
De manera similar, también se han realizado grabaciones simultáneas con MEG y EEG, lo que tiene varias ventajas sobre el uso de cualquiera de las técnicas por separado:
- El EEG requiere información precisa sobre ciertos aspectos del cráneo que solo se pueden estimar, como el radio del cráneo y las conductividades de varias ubicaciones del cráneo. MEG no tiene este problema y un análisis simultáneo permite corregirlo.
- Tanto el MEG como el EEG detectan muy mal la actividad debajo de la superficie de la corteza y, al igual que el EEG, el nivel de error aumenta con la profundidad debajo de la superficie de la corteza que se intenta examinar. Sin embargo, los errores son muy diferentes entre las técnicas, y combinarlos permite corregir parte de este ruido.
- MEG no tiene acceso a prácticamente ninguna fuente de actividad cerebral por debajo de unos pocos centímetros por debajo de la corteza. EEG, por otro lado, puede recibir señales de mayor profundidad, aunque con un alto grado de ruido. La combinación de los dos hace que sea más fácil determinar qué en la señal de EEG proviene de la superficie (dado que MEG es muy preciso al examinar las señales de la superficie del cerebro) y qué proviene de las profundidades del cerebro, lo que permite el análisis de un cerebro más profundo. señales que EEG o MEG por sí solas. [41]
Recientemente, se ha investigado un enfoque combinado de EEG / MEG (EMEG) con el propósito de la reconstrucción de la fuente en el diagnóstico de epilepsia. [42]
El EEG también se ha combinado con la tomografía por emisión de positrones . Esto proporciona la ventaja de permitir a los investigadores ver qué señales de EEG están asociadas con las diferentes acciones de los fármacos en el cerebro. [43]
Estudios recientes que utilizan técnicas de aprendizaje automático , como redes neuronales con características temporales estadísticas extraídas de datos de ondas cerebrales EEG del lóbulo frontal , han demostrado altos niveles de éxito en la clasificación de estados mentales (relajado, neutral, concentrado), [44] estados emocionales mentales (negativo, neutral, Positivo) [45] y arritmia talamocortical . [46]
Mecanismos
La carga eléctrica del cerebro es mantenida por miles de millones de neuronas . [47] Las neuronas están cargadas eléctricamente (o "polarizadas") por proteínas de transporte de membrana que bombean iones a través de sus membranas. Las neuronas intercambian iones constantemente con el medio extracelular, por ejemplo, para mantener el potencial de reposo y propagar los potenciales de acción . Los iones de carga similar se repelen entre sí, y cuando muchos iones son expulsados de muchas neuronas al mismo tiempo, pueden empujar a sus vecinos, que empujan a sus vecinos, etc., en una ola. Este proceso se conoce como conducción de volumen. Cuando la onda de iones llega a los electrodos del cuero cabelludo, pueden empujar o tirar de los electrones del metal de los electrodos. Dado que el metal conduce fácilmente el empuje y tracción de los electrones, la diferencia en los voltajes de empuje o tracción entre dos electrodos cualesquiera se puede medir con un voltímetro . El registro de estos voltajes a lo largo del tiempo nos da el EEG. [48]
El potencial eléctrico generado por una neurona individual es demasiado pequeño para ser captado por EEG o MEG. [49] Por tanto, la actividad del EEG siempre refleja la suma de la actividad sincrónica de miles o millones de neuronas que tienen una orientación espacial similar. Si las células no tienen una orientación espacial similar, sus iones no se alinean y crean ondas para ser detectadas. Se cree que las neuronas piramidales de la corteza producen la mayor cantidad de señales de EEG porque están bien alineadas y se activan juntas. Debido a que los gradientes del campo de voltaje disminuyen con el cuadrado de la distancia, la actividad de fuentes profundas es más difícil de detectar que las corrientes cercanas al cráneo. [50]
La actividad del EEG del cuero cabelludo muestra oscilaciones en una variedad de frecuencias. Varias de estas oscilaciones tienen rangos de frecuencia característicos , distribuciones espaciales y están asociadas con diferentes estados de funcionamiento del cerebro (p. Ej., Vigilia y las diversas etapas del sueño ). Estas oscilaciones representan una actividad sincronizada sobre una red de neuronas. Se comprenden las redes neuronales subyacentes a algunas de estas oscilaciones (p. Ej., La resonancia talamocortical subyacente a los husos del sueño ), mientras que muchas otras no (p. Ej., El sistema que genera el ritmo básico posterior). La investigación que mide tanto el EEG como el pico de neuronas encuentra que la relación entre los dos es compleja, con una combinación de potencia de EEG en la banda gamma y fase en la banda delta que se relaciona más fuertemente con la actividad de pico de neurona. [51]
Método
En el EEG de cuero cabelludo convencional, el registro se obtiene colocando electrodos en el cuero cabelludo con un gel o pasta conductora, generalmente después de preparar el área del cuero cabelludo mediante una ligera abrasión para reducir la impedancia debida a las células muertas de la piel. Muchos sistemas suelen utilizar electrodos, cada uno de los cuales está conectado a un cable individual. Algunos sistemas utilizan tapas o redes en las que se incrustan los electrodos; esto es particularmente común cuando se necesitan conjuntos de electrodos de alta densidad.
La ubicación y los nombres de los electrodos están especificados por el sistema internacional 10-20 [52] para la mayoría de las aplicaciones clínicas y de investigación (excepto cuando se utilizan matrices de alta densidad). Este sistema garantiza que el nombre de los electrodos sea uniforme en todos los laboratorios. En la mayoría de las aplicaciones clínicas, se utilizan 19 electrodos de registro (más tierra y referencia del sistema). [53] Por lo general, se usa una menor cantidad de electrodos cuando se registra el EEG de los recién nacidos . Se pueden agregar electrodos adicionales a la configuración estándar cuando una aplicación clínica o de investigación exige una mayor resolución espacial para un área particular del cerebro. Las matrices de alta densidad (generalmente a través de gorra o red) pueden contener hasta 256 electrodos espaciados más o menos uniformemente alrededor del cuero cabelludo.
Cada electrodo está conectado a una entrada de un amplificador diferencial (un amplificador por par de electrodos); un electrodo de referencia del sistema común está conectado a la otra entrada de cada amplificador diferencial. Estos amplificadores amplifican el voltaje entre el electrodo activo y la referencia (típicamente 1,000–100,000 veces, o 60–100 dB de ganancia de voltaje). En el EEG analógico, la señal se filtra (siguiente párrafo) y la señal del EEG se emite como la desviación de los bolígrafos cuando el papel pasa por debajo. La mayoría de los sistemas de EEG en estos días, sin embargo, son digitales, y la señal amplificada se digitaliza a través de un convertidor de analógico a digital , después de pasar a través de un filtro anti-aliasing . El muestreo de analógico a digital ocurre típicamente a 256–512 Hz en el EEG clínico del cuero cabelludo; En algunas aplicaciones de investigación se utilizan frecuencias de muestreo de hasta 20 kHz.
Durante la grabación, se pueden utilizar una serie de procedimientos de activación. Estos procedimientos pueden inducir una actividad electroencefalográfica normal o anormal que de otro modo no se observaría. Estos procedimientos incluyen hiperventilación, estimulación fótica (con luz estroboscópica), cierre de ojos, actividad mental, sueño y privación del sueño. Durante la monitorización de la epilepsia (hospitalaria), es posible que se retiren los medicamentos anticonvulsivos típicos de un paciente.
La señal de EEG digital se almacena electrónicamente y se puede filtrar para su visualización. Los ajustes típicos para el filtro de paso alto y un filtro de paso bajo son 0.5–1 Hz y 35–70 Hz respectivamente. El filtro de paso alto normalmente filtra los artefactos lentos, como las señales electrogalvánicas y los artefactos de movimiento, mientras que el filtro de paso bajo filtra los artefactos de alta frecuencia, como las señales electromiográficas . Por lo general, se usa un filtro de muesca adicional para eliminar los artefactos causados por las líneas de energía eléctrica (60 Hz en los Estados Unidos y 50 Hz en muchos otros países). [1]
Las señales de EEG se pueden capturar con hardware de código abierto como OpenBCI y la señal se puede procesar mediante software de EEG disponible gratuitamente como EEGLAB o Neurophysiological Biomarker Toolbox .
Como parte de una evaluación para la cirugía de la epilepsia, puede ser necesario insertar electrodos cerca de la superficie del cerebro, debajo de la superficie de la duramadre . Esto se logra mediante un orificio de trépano o una craneotomía . Esto se denomina de diversas formas "electrocorticografía (ECoG)" , "EEG intracraneal (I-EEG)" o "EEG subdural (SD-EEG)". Los electrodos de profundidad también se pueden colocar en estructuras cerebrales, como la amígdala o el hipocampo , estructuras que son focos epilépticos comunes y es posible que no se "vean" claramente con el EEG del cuero cabelludo. La señal electrocorticográfica se procesa de la misma manera que el EEG digital del cuero cabelludo (arriba), con un par de advertencias. El ECoG se registra típicamente a velocidades de muestreo más altas que el EEG del cuero cabelludo debido a los requisitos del teorema de Nyquist: la señal subdural se compone de un mayor predominio de componentes de frecuencia más alta. Además, muchos de los artefactos que afectan el EEG del cuero cabelludo no afectan al ECoG y, por lo tanto, a menudo no es necesario el filtrado de la pantalla.
Una señal de EEG humana adulta típica tiene una amplitud de aproximadamente 10 µV a 100 µV cuando se mide desde el cuero cabelludo. [54]
Dado que una señal de voltaje de EEG representa una diferencia entre los voltajes en dos electrodos, la visualización del EEG para el encefalógrafo de lectura puede configurarse de una de varias formas. La representación de los canales de EEG se denomina montaje.
- Montaje secuencial
- Cada canal (es decir, forma de onda) representa la diferencia entre dos electrodos adyacentes. Todo el montaje consta de una serie de estos canales. Por ejemplo, el canal "Fp1-F3" representa la diferencia de voltaje entre el electrodo Fp1 y el electrodo F3. El siguiente canal del montaje, "F3-C3", representa la diferencia de voltaje entre F3 y C3, y así sucesivamente a través de toda la matriz de electrodos.
- Montaje referencial
- Cada canal representa la diferencia entre un determinado electrodo y un electrodo de referencia designado. No existe una posición estándar para esta referencia; sin embargo, está en una posición diferente a la de los electrodos de "grabación". Las posiciones de la línea media se utilizan a menudo porque no amplifican la señal en un hemisferio frente al otro, como Cz, Oz, Pz, etc., como referencia en línea. Las otras referencias populares fuera de línea son:
- Referencia REST: que es una referencia computacional fuera de línea en el infinito donde el potencial es cero. REST (técnica de estandarización de electrodos de referencia) toma las fuentes equivalentes dentro del cerebro de cualquier conjunto de grabaciones del cuero cabelludo como trampolín para vincular las grabaciones reales con cualquier referencia en línea o fuera de línea (promedio, oídos enlazados, etc.) a las nuevas grabaciones. con infinito cero como referencia estandarizada. Puede encontrar un software gratuito en (Dong L, Li F, Liu Q, Wen X, Lai Y, Xu P y Yao D (2017) MATLAB Toolboxes for Reference Electrode Standardization Technique (REST) of Scalp EEG. Front. Neurosci. 11 : 601. Doi : 10.3389 / fnins.2017.00601 ), y para obtener más detalles y su rendimiento, consulte el artículo original (Yao, D. (2001). Un método para estandarizar una referencia de registros de EEG del cuero cabelludo hasta un punto en el infinito . Physiol. Meas. 22, 693–711. Doi : 10.1088 / 0967-3334 / 22/4/305 )
- "orejas enlazadas": que es un promedio físico o matemático de electrodos unidos a ambos lóbulos de las orejas o mastoides .
- Montaje de referencia promedio
- Las salidas de todos los amplificadores se suman y promedian, y esta señal promediada se utiliza como referencia común para cada canal.
- Montaje laplaciano
- Cada canal representa la diferencia entre un electrodo y un promedio ponderado de los electrodos circundantes. [55]
Cuando se utilizan EEG analógicos (de papel), el técnico cambia entre montajes durante la grabación para resaltar o caracterizar mejor ciertas características del EEG. Con el EEG digital, todas las señales se digitalizan y almacenan típicamente en un montaje particular (generalmente referencial); dado que cualquier montaje puede construirse matemáticamente a partir de cualquier otro, el electroencefalógrafo puede ver el EEG en cualquier montaje de visualización que desee.
El electroencefalograma es leído por un neurofisiólogo clínico o neurólogo (según las costumbres y leyes locales sobre especialidades médicas ), óptimamente uno que tenga una formación específica en la interpretación de electroencefalogramas con fines clínicos. Esto se realiza mediante la inspección visual de las formas de onda, denominadas grafoelementos. El uso del procesamiento de señales computarizado del EEG, llamado electroencefalografía cuantitativa, es algo controvertido cuando se usa con fines clínicos (aunque hay muchos usos de investigación).
Electrodos de EEG secos
A principios de la década de 1990, Babak Taheri, de la Universidad de California, Davis hizo una demostración de los primeros conjuntos de electrodos activos secos de un solo canal y también de varios canales que utilizan micromecanizado. La construcción y los resultados del electrodo EEG seco de un solo canal se publicaron en 1994. [56] También se demostró que el electrodo en matriz funciona bien en comparación con los electrodos de plata / cloruro de plata . El dispositivo constaba de cuatro sitios de sensores con electrónica integrada para reducir el ruido mediante la adaptación de impedancia . Las ventajas de tales electrodos son: (1) no se usa electrolito, (2) no hay preparación de la piel, (3) el tamaño del sensor se reduce significativamente y (4) la compatibilidad con los sistemas de monitorización de EEG. La matriz de electrodos activos es un sistema integrado hecho de una matriz de sensores capacitivos con circuitos integrados locales alojados en un paquete con baterías para alimentar los circuitos. Este nivel de integración fue necesario para lograr el rendimiento funcional obtenido por el electrodo. El electrodo se probó en un banco de pruebas eléctrico y en sujetos humanos en cuatro modalidades de actividad de EEG, a saber: (1) EEG espontáneo, (2) potenciales relacionados con eventos sensoriales, (3) potenciales del tronco cerebral y (4) evento cognitivo. -Potenciales relacionados. El rendimiento del electrodo seco se comparó favorablemente con el de los electrodos húmedos estándar en términos de preparación de la piel, sin necesidad de gel (seco) y mayor relación señal / ruido. [57]
En 1999, investigadores de la Universidad Case Western Reserve , en Cleveland , Ohio , dirigidos por Hunter Peckham, utilizaron un casquete de electroencefalograma de 64 electrodos para devolver los movimientos limitados de la mano al tetrapléjico Jim Jatich. Mientras Jatich se concentraba en conceptos simples pero opuestos como arriba y abajo, se analizó la salida de su EEG de ritmo beta utilizando un software para identificar patrones en el ruido. Se identificó un patrón básico y se usó para controlar un interruptor: la actividad por encima del promedio se estableció en encendido, por debajo del promedio en apagado. Además de permitir a Jatich controlar el cursor de una computadora, las señales también se utilizaron para impulsar los controladores nerviosos incrustados en sus manos, restaurando algo de movimiento. [58]
En 2018, se informó sobre un electrodo seco funcional compuesto por un elastómero de polidimetilsiloxano relleno con nanofibras de carbono conductoras . Esta investigación se llevó a cabo en el Laboratorio de Investigación del Ejército de EE. UU . [59] La tecnología EEG a menudo implica la aplicación de un gel en el cuero cabelludo que facilita una fuerte relación señal-ruido. Esto da como resultado resultados experimentales más reproducibles y fiables. Dado que a los pacientes no les gusta que se les rellene el cabello con gel y que la configuración prolongada requiere personal capacitado disponible, utilizar el electroencefalograma fuera del laboratorio puede resultar difícil. [60] Además, se ha observado que el rendimiento de los sensores de electrodos húmedos se reduce después de un lapso de horas. [59] Por lo tanto, la investigación se ha dirigido al desarrollo de interfaces bioelectrónicas de EEG secas y semisecas.
Las señales de los electrodos secos dependen del contacto mecánico. Por lo tanto, puede resultar difícil obtener una señal utilizable debido a la impedancia entre la piel y el electrodo. [60] [59] Algunos sistemas de EEG intentan evitar este problema aplicando una solución salina. [61] Otros tienen una naturaleza semiseca y liberan pequeñas cantidades del gel al entrar en contacto con el cuero cabelludo. [60] Otra solución utiliza configuraciones de pasador con resorte. Estos pueden resultar incómodos. También pueden ser peligrosos si se usaron en una situación en la que un paciente podría golpearse la cabeza, ya que podrían quedar atrapados después de un incidente de trauma por impacto. [59]
ARL también desarrolló una herramienta de visualización, Interfaz de iluminación personalizable para la visualización de EEG o CLIVE, que mostró qué tan bien están sincronizados dos cerebros. [62]
Actualmente, los auriculares están disponibles incorporando electrodos secos con hasta 30 canales. [63] Estos diseños pueden compensar parte de la degradación de la calidad de la señal relacionada con las impedancias elevadas optimizando la preamplificación, el blindaje y la mecánica de soporte. [64]
Limitaciones
EEG tiene varias limitaciones. Lo más importante es su mala resolución espacial. [65] El EEG es más sensible a un conjunto particular de potenciales postsinápticos: los generados en las capas superficiales de la corteza, en las crestas de las circunvoluciones que lindan directamente con el cráneo y radiales al cráneo. Las dendritas, que están más profundas en la corteza, dentro de los surcos , en la línea media o en estructuras profundas (como la circunvolución del cíngulo o el hipocampo ), o que producen corrientes tangenciales al cráneo, tienen una contribución mucho menor a la señal del EEG.
Los registros de EEG no capturan directamente los potenciales de acción axonales . Un potencial de acción se puede representar con precisión como un cuadrupolo actual , lo que significa que el campo resultante disminuye más rápidamente que los producidos por el dipolo actual de potenciales postsinápticos. [66] Además, dado que los EEG representan promedios de miles de neuronas, es necesaria una gran población de células en actividad sincrónica para provocar una desviación significativa en las grabaciones. Los potenciales de acción son muy rápidos y, como consecuencia, las posibilidades de suma de campos son escasas. Sin embargo, la retropropagación neural , como un dipolo de corriente dendrítica típicamente más largo, puede ser captada por electrodos de EEG y es una indicación fiable de la aparición de salida neural.
Los EEG no solo capturan las corrientes dendríticas casi exclusivamente en oposición a las corrientes axonales, sino que también muestran una preferencia por la actividad en poblaciones de dendritas paralelas y que transmiten corriente en la misma dirección al mismo tiempo. Las neuronas piramidales de las capas corticales II / III y V extienden las dendritas apicales a la capa I. Las corrientes que se mueven hacia arriba o hacia abajo en estos procesos subyacen a la mayoría de las señales producidas por la electroencefalografía. [67]
Por lo tanto, el EEG proporciona información con un gran sesgo para seleccionar tipos de neuronas y, en general, no debe utilizarse para hacer afirmaciones sobre la actividad cerebral global. Las meninges , el líquido cefalorraquídeo y el cráneo "frotan" la señal del EEG, oscureciendo su origen intracraneal.
Es matemáticamente imposible reconstruir una fuente de corriente intracraneal única para una señal EEG determinada, [1] ya que algunas corrientes producen potenciales que se anulan entre sí. Esto se conoce como el problema inverso . Sin embargo, se ha trabajado mucho para producir estimaciones notablemente buenas de, al menos, un dipolo eléctrico localizado que representa las corrientes registradas. [ cita requerida ]
EEG vs fMRI, fNIRS, fUS y PET
El EEG tiene varios puntos fuertes como herramienta para explorar la actividad cerebral. Los EEG pueden detectar cambios en milisegundos, lo que es excelente si se considera que un potencial de acción tarda aproximadamente 0,5 a 130 milisegundos en propagarse a través de una sola neurona, según el tipo de neurona. [68] Otros métodos para observar la actividad cerebral, como PET , fMRI o fUS tienen una resolución temporal entre segundos y minutos. El EEG mide la actividad eléctrica del cerebro directamente, mientras que otros métodos registran cambios en el flujo sanguíneo (p. Ej., SPECT , fMRI , fUS ) o actividad metabólica (p. Ej., PET , NIRS ), que son marcadores indirectos de la actividad eléctrica del cerebro.
El EEG se puede usar simultáneamente con fMRI o fUS para que los datos de alta resolución temporal se puedan registrar al mismo tiempo que los datos de alta resolución espacial, sin embargo, dado que los datos derivados de cada uno ocurren en un curso de tiempo diferente, los conjuntos de datos no necesariamente representan exactamente la misma actividad cerebral. Existen dificultades técnicas asociadas con la combinación de EEG y fMRI, incluida la necesidad de eliminar el artefacto de gradiente de MRI presente durante la adquisición de MRI. Además, se pueden inducir corrientes en los cables de los electrodos de EEG en movimiento debido al campo magnético de la resonancia magnética.
EEG se puede utilizar simultáneamente con NIRS o fUS sin mayores dificultades técnicas. No hay influencia de estas modalidades entre sí y una medición combinada puede proporcionar información útil sobre la actividad eléctrica y la hemodinámica a una resolución espacial media.
EEG frente a MEG
El EEG refleja la actividad sináptica correlacionada causada por los potenciales postsinápticos de las neuronas corticales . Las corrientes iónicas implicadas en la generación de potenciales de acción rápidos pueden no contribuir en gran medida a los potenciales de campo promediados que representan el EEG. [49] [69] Más específicamente, se piensa que los potenciales eléctricos del cuero cabelludo que producen EEG son causados por las corrientes iónicas extracelulares causadas por la actividad eléctrica dendrítica , mientras que los campos que producen señales magnetoencefalográficas [23] están asociados con corrientes iónicas intracelulares. [70]
El EEG se puede registrar al mismo tiempo que el MEG, de modo que se puedan combinar los datos de estas técnicas complementarias de alta resolución en el tiempo.
También se han realizado estudios sobre modelado numérico de EEG y MEG. [71]
Actividad normal
Un segundo de señal de EEG
EEG humano con actividad prominente en estado de reposo: ritmo alfa. Izquierda: trazos de EEG (horizontal - tiempo en segundos; vertical - amplitudes, escala 100 μV). Derecha: espectros de potencia de las señales mostradas (líneas verticales: 10 y 20 Hz, la escala es lineal). El ritmo alfa consiste en ondas de tipo sinusoidal con frecuencias en el rango de 8 a 12 Hz (11 Hz en este caso) más prominentes en los sitios posteriores. El rango alfa es rojo en el gráfico del espectro de potencia.
EEG humano en estado de reposo. Izquierda: trazos de EEG (horizontal - tiempo en segundos; vertical - amplitudes, escala 100 μV). Derecha: espectros de potencia de las señales mostradas (líneas verticales: 10 y 20 Hz, la escala es lineal). 80 a 90% de las personas tienen ondas prominentes de tipo sinusoidal con frecuencias en el rango de 8 a 12 Hz (ritmo alfa). Otros (como este) carecen de este tipo de actividad.
Artefactos comunes en el electroencefalograma humano. 1: Artefacto electrooculográfico causado por la excitación de los músculos del globo ocular (relacionado con el parpadeo, por ejemplo). Onda positiva, lenta y de gran amplitud prominente en los electrodos frontales. 2: Artefacto del electrodo causado por un mal contacto (y por tanto mayor impedancia) entre el electrodo P3 y la piel. 3: Artefacto de ingestión. 4: Artefacto común del electrodo de referencia causado por un mal contacto entre el electrodo de referencia y la piel. Ola enorme similar en todos los canales.
El EEG se describe típicamente en términos de (1) actividad rítmica y (2) transitorios. La actividad rítmica se divide en bandas por frecuencia. Hasta cierto punto, estas bandas de frecuencia son una cuestión de nomenclatura (es decir, cualquier actividad rítmica entre 8-12 Hz puede describirse como "alfa"), pero estas designaciones surgieron porque se observó que la actividad rítmica dentro de un cierto rango de frecuencia tenía un cierto distribución sobre el cuero cabelludo o un cierto significado biológico. Las bandas de frecuencia se extraen normalmente utilizando métodos espectrales (por ejemplo, Welch) implementados, por ejemplo, en software de EEG disponible gratuitamente, como EEGLAB o Neurophysiological Biomarker Toolbox . El procesamiento computacional del EEG a menudo se denomina electroencefalografía cuantitativa (qEEG).
La mayor parte de la señal cerebral observada en el EEG del cuero cabelludo se encuentra en el rango de 1 a 20 Hz (es probable que la actividad por debajo o por encima de este rango sea un artefacto, según las técnicas de registro clínico estándar). Las formas de onda se subdividen en anchos de banda conocidos como alfa, beta, theta y delta para significar la mayoría de los EEG utilizados en la práctica clínica. [72]
Comparación de bandas de EEG
Banda | Frecuencia (Hz) | Localización | Normalmente | Patológicamente |
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Delta | <4 | frontalmente en adultos, posteriormente en niños; ondas de gran amplitud |
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Theta | 4-7 | Se encuentra en ubicaciones no relacionadas con la tarea en cuestión. |
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Alfa | 8-15 | regiones posteriores de la cabeza, ambos lados, de mayor amplitud en el lado dominante. Sitios centrales (c3-c4) en reposo |
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Beta | 16–31 | ambos lados, distribución simétrica, más evidente frontalmente; ondas de baja amplitud |
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Gama | > 32 | Corteza somatosensorial |
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Mu | 8-12 | Corteza sensoriomotora |
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La práctica de usar solo números enteros en las definiciones proviene de consideraciones prácticas en los días en que solo se podían contar ciclos completos en registros en papel. Esto conduce a lagunas en las definiciones, como se ve en otras partes de esta página. Las definiciones teóricas siempre se han definido con más cuidado para incluir todas las frecuencias. Desafortunadamente, no hay acuerdo en los trabajos de referencia estándar sobre cuáles deberían ser estos rangos: los valores para el extremo superior de alfa y el extremo inferior de beta incluyen 12, 13, 14 y 15. Si el umbral se toma como 14 Hz, entonces el valor beta más lento La onda tiene aproximadamente la misma duración que el pico más largo (70 ms), lo que hace que este sea el valor más útil.
Banda | Frecuencia (Hz) |
---|---|
Delta | <4 |
Theta | ≥ 4 y <8 |
Alfa | ≥ 8 y <14 |
Beta | ≥ 14 |
Otros a veces dividen las bandas en subbandas para fines de análisis de datos.
Patrones de ondas
- Delta Waves es el rango de frecuencia de hasta 4 Hz. Suele ser la más alta en amplitud y las ondas más lentas. Se observa normalmente en adultos con sueño de ondas lentas . También se ve normalmente en bebés. Puede ocurrir de manera focal con lesiones subcorticales y en general de distribución con lesiones difusas, encefalopatía metabólica, hidrocefalia o lesiones profundas de la línea media. Suele ser más prominente frontalmente en adultos (por ejemplo, FIRDA - delta rítmico intermitente frontal) y posteriormente en niños (por ejemplo, OIRDA - delta rítmico intermitente occipital).
- Theta es el rango de frecuencia de 4 Hz a 7 Hz. Theta se ve normalmente en niños pequeños. Puede observarse en la somnolencia o la excitación en niños mayores y adultos; también se puede ver en la meditación . [80] El exceso de theta para la edad representa una actividad anormal. Puede verse como una alteración focal en lesiones subcorticales focales; se puede observar en distribución generalizada en trastornos difusos o encefalopatía metabólica o trastornos de la línea media profunda o algunos casos de hidrocefalia. Por el contrario, este rango se ha asociado con informes de estados relajados, meditativos y creativos.
- Alfa es el rango de frecuencia de 7 Hz a 13 Hz. [81] Hans Berger nombró la primera actividad de EEG rítmica que observó como "onda alfa". Este era el "ritmo básico posterior" (también llamado "ritmo dominante posterior" o "ritmo alfa posterior"), que se ve en las regiones posteriores de la cabeza en ambos lados, de mayor amplitud en el lado dominante. Surge con el cierre de los ojos y con la relajación, y se atenúa con la apertura de los ojos o el esfuerzo mental. El ritmo básico posterior es en realidad más lento que 8 Hz en niños pequeños (por lo tanto técnicamente en el rango theta).
- Además del ritmo básico posterior, existen otros ritmos alfa normales como el ritmo mu (actividad alfa en las áreas corticales sensoriales y motoras contralaterales ) que surge cuando las manos y los brazos están inactivos; y el "tercer ritmo" (actividad alfa en los lóbulos temporales o frontales). [82] [83] Alfa puede ser anormal; por ejemplo, un EEG que tiene alfa difuso en coma y no responde a estímulos externos se denomina "coma alfa".
- Beta es el rango de frecuencia de 14 Hz a aproximadamente 30 Hz. Se ve generalmente en ambos lados en distribución simétrica y es más evidente frontalmente. La actividad beta está estrechamente relacionada con el comportamiento motor y generalmente se atenúa durante los movimientos activos. [84] La beta de baja amplitud con frecuencias múltiples y variables a menudo se asocia con el pensamiento activo, ocupado o ansioso y la concentración activa. La beta rítmica con un conjunto de frecuencias dominantes se asocia con diversas patologías, como el síndrome Dup15q , y efectos de fármacos, especialmente benzodiazepinas . Puede estar ausente o reducido en áreas de daño cortical. Es el ritmo dominante en pacientes que están alerta o ansiosos o que tienen los ojos abiertos.
- Gamma es el rango de frecuencia de aproximadamente 30–100 Hz. Se cree que los ritmos gamma representan la unión de diferentes poblaciones de neuronas en una red con el fin de llevar a cabo una determinada función cognitiva o motora. [1]
- El rango de Mu es de 8 a 13 Hz y se superpone parcialmente con otras frecuencias. Refleja el disparo sincrónico de las neuronas motoras en estado de reposo. Se cree que la supresión de Mu refleja los sistemas de neuronas espejo motoras, porque cuando se observa una acción, el patrón se extingue, posiblemente porque los sistemas neuronales normal y espejo "se desincronizan" e interfieren entre sí. [78]
La actividad "ultralenta" o "cercana a CC " se registra utilizando amplificadores de CC en algunos contextos de investigación. Por lo general, no se registra en un contexto clínico porque la señal en estas frecuencias es susceptible a una serie de artefactos.
Algunas características del EEG son transitorias en lugar de rítmicas. Los picos y las ondas agudas pueden representar actividad convulsiva o actividad interictal en personas con epilepsia o predisposición a la epilepsia. Otras características transitorias son normales: las ondas de vértice y los husos del sueño se observan en el sueño normal.
Tenga en cuenta que existen tipos de actividad que son estadísticamente infrecuentes, pero que no se asocian con disfunción o enfermedad. Suelen denominarse "variantes normales". El ritmo mu es un ejemplo de una variante normal.
El electroencefalograma (EEG) normal varía según la edad. El EEG prenatal y el EEG neonatal son bastante diferentes del EEG para adultos. Los fetos en el tercer trimestre y los recién nacidos muestran dos patrones comunes de actividad cerebral: "discontinua" y "traza alternada". La actividad eléctrica "discontinua" se refiere a ráfagas bruscas de actividad eléctrica seguidas de ondas de baja frecuencia. La actividad eléctrica de "rastreo alternativo" describe ráfagas bruscas seguidas de intervalos cortos de gran amplitud y generalmente indica un sueño tranquilo en los recién nacidos. [85] El EEG en la infancia generalmente tiene oscilaciones de frecuencia más lentas que el EEG en adultos.
El EEG normal también varía según el estado. El EEG se utiliza junto con otras mediciones ( EOG , EMG ) para definir las etapas del sueño en la polisomnografía . La etapa I del sueño (equivalente a la somnolencia en algunos sistemas) aparece en el EEG como un abandono del ritmo básico posterior. Puede haber un aumento en las frecuencias theta. Santamaria y Chiappa catalogaron una variedad de patrones asociados con la somnolencia. El sueño en la etapa II se caracteriza por husos de sueño: carreras transitorias de actividad rítmica en el rango de 12 a 14 Hz (a veces denominado banda "sigma") que tienen un máximo frontal-central. La mayor parte de la actividad en la Etapa II está en el rango de 3 a 6 Hz. El sueño en las etapas III y IV se define por la presencia de frecuencias delta y, a menudo, se denominan colectivamente "sueño de ondas lentas". Las etapas I-IV comprenden el sueño no REM (o "NREM"). El EEG en el sueño REM (movimiento ocular rápido) parece algo similar al EEG despierto.
El EEG bajo anestesia general depende del tipo de anestésico empleado. Con anestésicos halogenados, como halotano o agentes intravenosos, como propofol , se observa un patrón EEG rápido (alfa o beta bajo) no reactivo en la mayor parte del cuero cabelludo, especialmente en la parte anterior; en alguna terminología más antigua, esto se conocía como patrón WAR (rápido anterior generalizado), en contraste con un patrón WAIS (lento generalizado) asociado con altas dosis de opiáceos . Los efectos anestésicos sobre las señales del electroencefalograma están comenzando a entenderse al nivel de las acciones de los fármacos sobre diferentes tipos de sinapsis y los circuitos que permiten la actividad neuronal sincronizada (ver: http://www.stanford.edu/group/maciverlab/ ).
Artefactos
Artefactos biológicos
Las señales eléctricas detectadas a lo largo del cuero cabelludo por un EEG, pero que son de origen no cerebral, se denominan artefactos . Los datos de EEG casi siempre están contaminados por tales artefactos. La amplitud de los artefactos puede ser bastante grande en relación con el tamaño de amplitud de las señales corticales de interés. Ésta es una de las razones por las que se necesita una experiencia considerable para interpretar clínicamente correctamente los EEG. Algunos de los tipos más comunes de artefactos biológicos incluyen:
- artefactos inducidos por los ojos (incluye parpadeos, movimientos oculares y actividad muscular extraocular)
- Artefactos de ECG (cardíacos)
- Artefactos inducidos por EMG (activación muscular)
- artefactos glosocinéticos
- artefactos de defectos del cráneo, como los que se encuentran en pacientes que se han sometido a una craneotomía, que pueden describirse como "efecto de ruptura" o "ritmo de ruptura" [86]
Los artefactos inducidos por los ojos más prominentes son causados por la diferencia de potencial entre la córnea y la retina , que es bastante grande en comparación con los potenciales cerebrales. Cuando los ojos y los párpados están completamente quietos, este dipolo corneo-retiniano no afecta el EEG. Sin embargo, los parpadeos ocurren varias veces por minuto, los movimientos de los ojos ocurren varias veces por segundo. Los movimientos de los párpados, que ocurren principalmente durante el parpadeo o los movimientos oculares verticales, provocan un gran potencial que se ve principalmente en la diferencia entre los canales de electrooculografía (EOG) por encima y por debajo de los ojos. Una explicación establecida de este potencial considera que los párpados son electrodos deslizantes que cortocircuitan la córnea cargada positivamente con la piel extraocular. [87] [88] La rotación de los globos oculares y, en consecuencia, del dipolo corneorretiniano, aumenta el potencial en los electrodos hacia los que giran los ojos y disminuye los potenciales en los electrodos opuestos. [89] Los movimientos oculares llamados movimientos sacádicos también generan transitorios electromiográficos potenciales, conocidos como potenciales pico sacádicos (SPS). [90] El espectro de estos SP se superpone a la banda gamma (ver Onda gamma ) y confunde seriamente el análisis de las respuestas inducidas en la banda gamma, [91] requiriendo enfoques personalizados de corrección de artefactos. [90] El parpadeo deliberado o reflexivo de los ojos también genera potenciales electromiográficos , pero lo que es más importante, hay un movimiento reflexivo del globo ocular durante el parpadeo que da una apariencia de artefacto característico al EEG (consulte el fenómeno de Bell ).
Los artefactos de aleteo de párpados de un tipo característico se llamaban anteriormente ritmo Kappa (u ondas Kappa). Suele verse en las derivaciones prefrontales, es decir, justo encima de los ojos. A veces se les ve con actividad mental. Por lo general, se encuentran en el rango Theta (4–7 Hz) o Alfa (7–14 Hz). Fueron nombrados porque se creía que se originaban en el cerebro. Un estudio posterior reveló que se generaban por un rápido aleteo de los párpados, a veces tan diminuto que era difícil de ver. De hecho, son ruido en la lectura del EEG y técnicamente no deberían llamarse ritmo u onda. Por lo tanto, el uso actual en electroencefalografía se refiere al fenómeno como un artefacto de aleteo de párpados, en lugar de un ritmo (u onda) Kappa. [92]
Algunos de estos artefactos pueden resultar útiles en diversas aplicaciones. Las señales EOG, por ejemplo, se pueden utilizar para detectar [90] y seguir los movimientos oculares , que son muy importantes en la polisomnografía , y también en el EEG convencional para evaluar posibles cambios en el estado de alerta, la somnolencia o el sueño.
Los artefactos de ECG son bastante comunes y pueden confundirse con actividad de picos. Debido a esto, la adquisición de EEG moderna comúnmente incluye un ECG de un canal de las extremidades. Esto también permite que el EEG identifique arritmias cardíacas que son un diagnóstico diferencial importante para el síncope u otros trastornos episódicos / de ataque.
Los artefactos glossocinéticos son causados por la diferencia de potencial entre la base y la punta de la lengua. Los movimientos menores de la lengua pueden contaminar el EEG, especialmente en los trastornos parkinsonianos y temblorosos .
Artefactos ambientales
Además de los artefactos generados por el cuerpo, muchos artefactos se originan fuera del cuerpo. El movimiento del paciente, o incluso el simple asentamiento de los electrodos, puede causar estallidos de electrodos , picos originados por un cambio momentáneo en la impedancia de un electrodo dado. Una conexión a tierra deficiente de los electrodos de EEG puede causar un artefacto significativo de 50 o 60 Hz, dependiendo de la frecuencia del sistema de energía local . Una tercera fuente de posible interferencia puede ser la presencia de un goteo intravenoso ; tales dispositivos pueden causar ráfagas rítmicas, rápidas y de bajo voltaje, que pueden confundirse con picos.
Los artefactos de movimiento introducen ruido de señal que puede enmascarar la señal neuronal de interés. [93]
Una cabeza fantasma equipada con EEG puede colocarse sobre una plataforma de movimiento y moverse de forma sinusoidal. Este artilugio permitió a los investigadores estudiar la efectividad de los algoritmos de eliminación de artefactos de movimiento. [93] Utilizando el mismo modelo de cabeza fantasma y plataforma de movimiento, se determinó que el balanceo del cable era un importante atribuidor de los artefactos de movimiento. Sin embargo, el aumento del área de la superficie del electrodo tuvo un efecto pequeño pero significativo en la reducción del artefacto. [93] Esta investigación fue patrocinada por el Laboratorio de Investigación del Ejército de los EE. UU. Como parte de la Alianza Técnica Colaborativa de Cognición y Neuroergonomía .
Corrección de artefactos
Un enfoque simple para tratar los artefactos es simplemente eliminar épocas de datos que exceden un cierto umbral de contaminación, por ejemplo, épocas con amplitudes superiores a ± 100 μV. Sin embargo, esto podría provocar la pérdida de datos que aún contienen información libre de artefactos. Otro enfoque es aplicar filtros espaciales y de banda de frecuencia para eliminar artefactos; sin embargo, los artefactos pueden superponerse con la señal de interés en el dominio espectral, lo que hace que este enfoque sea ineficaz. [94] Recientemente, se han utilizado técnicas de análisis de componentes independientes (ICA) para corregir o eliminar los contaminantes del electroencefalograma. [90] [95] [96] [97] [98] [99] Estas técnicas intentan "desmezclar" las señales de EEG en algunos componentes subyacentes. Hay muchos algoritmos de separación de fuentes, que a menudo asumen diversos comportamientos o naturalezas de EEG. Independientemente, el principio detrás de cualquier método en particular generalmente permite "volver a mezclar" solo aquellos componentes que resultarían en un EEG "limpio" al anular (reducir a cero) el peso de los componentes no deseados.
Por lo general, expertos en EEG realizan la corrección de artefactos de los datos de EEG, incluida la clasificación de los componentes de artefactos de ICA. Sin embargo, con el advenimiento de la matriz de EEG con 64 a 256 electrodos y el aumento de estudios con grandes poblaciones, la corrección manual de artefactos se ha vuelto extremadamente lenta. Para hacer frente a esto, así como a la subjetividad de muchas correcciones de artefactos, también se han desarrollado conductos de rechazo de artefactos totalmente automatizados. [100] [101] [102] [103]
En los últimos años, al comparar datos de sujetos paralizados y no paralizados, se ha demostrado que la contaminación del electroencefalograma por el músculo es mucho más frecuente de lo que se pensaba anteriormente, particularmente en el rango gamma por encima de 20 Hz. [104] Sin embargo, se ha demostrado que Surface Laplacian es eficaz en la eliminación de artefactos musculares, en particular para los electrodos centrales, que están más lejos de los contaminantes más fuertes. [105] La combinación de Surface Laplacian con técnicas automatizadas para eliminar componentes musculares usando ICA resultó particularmente efectiva en un estudio de seguimiento. [106]
Actividad anormal
La actividad anormal se puede dividir en términos generales en actividad epileptiforme y no epileptiforme. También se puede separar en focal o difusa.
Las descargas epileptiformes focales representan potenciales sincrónicos rápidos en un gran número de neuronas en un área algo discreta del cerebro. Estos pueden ocurrir como actividad interictal, entre convulsiones, y representan un área de irritabilidad cortical que puede estar predispuesta a producir convulsiones epilépticas. Las descargas interictales no son del todo fiables para determinar si un paciente tiene epilepsia ni dónde podría originarse la convulsión. (Ver epilepsia focal ).
Las descargas epileptiformes generalizadas suelen tener un máximo anterior, pero se observan de forma sincrónica en todo el cerebro. Sugieren fuertemente una epilepsia generalizada.
La actividad anormal no epileptiforme focal puede ocurrir en áreas del cerebro donde hay daño focal de la corteza o la sustancia blanca . A menudo consiste en un aumento de los ritmos de frecuencia lenta y / o una pérdida de los ritmos normales de frecuencia superior. También puede aparecer como una disminución focal o unilateral en la amplitud de la señal de EEG.
La actividad anormal difusa no epileptiforme puede manifestarse como ritmos anormalmente lentos difusos o enlentecimiento bilateral de los ritmos normales, como el PBR.
Los electrodos de encefalograma intracortical y los electrodos subdurales se pueden utilizar en conjunto para discriminar y diferenciar el artefacto de los episodios neurológicos epileptiformes y otros graves.
Las medidas más avanzadas de señales de EEG anormales también han recibido atención recientemente como posibles biomarcadores para diferentes trastornos como la enfermedad de Alzheimer . [107]
Comunicación remota
La Oficina de Investigación del Ejército de los Estados Unidos asignó $ 4 millones en 2009 a investigadores de la Universidad de California en Irvine para desarrollar técnicas de procesamiento de EEG para identificar correlatos del habla imaginada y la dirección prevista para permitir que los soldados en el campo de batalla se comuniquen mediante la reconstrucción de los miembros del equipo mediada por computadora 'Señales de EEG, en forma de señales comprensibles como palabras. [108] Los sistemas para decodificar el habla imaginada a partir de EEG tienen aplicaciones no militares, como en las interfaces cerebro-computadora . [109]
Diagnóstico de EEG
El Departamento de Defensa (DoD) y Asuntos de Veteranos (VA) y el Laboratorio de Investigación del Ejército de EE. UU. (ARL) colaboraron en el diagnóstico de EEG para detectar lesiones cerebrales traumáticas (mTBI) de leves a moderadas en soldados de combate. [110] Entre 2000 y 2012, el setenta y cinco por ciento de las lesiones cerebrales en operaciones militares de EE. UU. Se clasificaron como mTBI. En respuesta, el DoD buscó nuevas tecnologías capaces de una detección rápida, precisa, no invasiva y con capacidad de campo de mTBI para abordar esta lesión. [110]
El personal de combate a menudo sufre PTSD y mTBI en correlación. Ambas condiciones se presentan con oscilaciones de ondas cerebrales de baja frecuencia alteradas. [111] Las ondas cerebrales alteradas de los pacientes con TEPT presentan una disminución de las oscilaciones de baja frecuencia, mientras que las lesiones por mTBI están relacionadas con un aumento de las oscilaciones de las ondas de baja frecuencia. Los diagnósticos EEG efectivos pueden ayudar a los médicos a identificar con precisión las afecciones y tratar adecuadamente las lesiones para mitigar los efectos a largo plazo. [112]
Tradicionalmente, la evaluación clínica de los EEG implicaba una inspección visual. En lugar de una evaluación visual de la topografía de oscilación de ondas cerebrales, la electroencefalografía cuantitativa (qEEG), metodologías algorítmicas computarizadas, analiza una región específica del cerebro y transforma los datos en un “espectro de potencia” significativo del área. [110] La diferenciación precisa entre mTBI y PTSD puede aumentar significativamente los resultados positivos de recuperación para los pacientes, especialmente porque los cambios a largo plazo en la comunicación neuronal pueden persistir después de un incidente de mTBI inicial. [112]
Otra medida común hecha a partir de datos de EEG es la de medidas de complejidad como la complejidad de Lempel-Ziv , la dimensión fractal y la planitud espectral , [113] que se asocian con patologías particulares o etapas de patología.
Ciencias económicas
Existen dispositivos EEG económicos para los mercados de consumo e investigación de bajo costo. Recientemente, algunas empresas han miniaturizado la tecnología EEG de grado médico para crear versiones accesibles al público en general. Algunas de estas empresas han construido dispositivos EEG comerciales que se venden al por menor por menos de US $ 100.
- En 2004, OpenEEG lanzó su ModularEEG como hardware de código abierto. El software de código abierto compatible incluye un juego para equilibrar una pelota.
- En 2007, NeuroSky lanzó el primer EEG asequible para el consumidor junto con el juego NeuroBoy. Este también fue el primer dispositivo EEG a gran escala en utilizar tecnología de sensor seco. [114]
- En 2008 OCZ Technology desarrolló un dispositivo para su uso en videojuegos basándose principalmente en la electromiografía .
- En 2008, el desarrollador de Final Fantasy Square Enix anunció que se asociaría con NeuroSky para crear un juego, Judecca. [115] [116]
- En 2009, Mattel se asoció con NeuroSky para lanzar Mindflex , un juego que usaba un EEG para conducir una pelota a través de una carrera de obstáculos. De lejos, el electroencefalograma basado en el consumidor más vendido hasta la fecha. [115] [117]
- En 2009, Uncle Milton Industries se asoció con NeuroSky para lanzar Star Wars Force Trainer , un juego diseñado para crear la ilusión de poseer la Fuerza . [115] [118]
- En 2009, Emotiv lanzó el EPOC, un dispositivo EEG de 14 canales. El EPOC es el primer BCI comercial que no usa tecnología de sensor seco, lo que requiere que los usuarios apliquen una solución salina a las almohadillas de los electrodos (que deben volver a humedecerse después de una o dos horas de uso). [119]
- En 2010, NeuroSky agregó una función de parpadeo y electromiografía al MindSet. [120]
- En 2011, NeuroSky lanzó MindWave, un dispositivo EEG diseñado para juegos y propósitos educativos. [121] MindWave ganó el premio Guinness Book of World Records por "La máquina más pesada movida usando una interfaz de control cerebral". [122]
- En 2012, un proyecto de dispositivo japonés, neurowear , lanzó Necomimi: un auricular con orejas de gato motorizadas. El auricular es una unidad NeuroSky MindWave con dos motores en la diadema donde podrían estar las orejas de un gato. Las fundas con forma de orejas de gato se colocan sobre los motores de modo que a medida que el dispositivo registra estados emocionales, las orejas se mueven para relacionarse. Por ejemplo, cuando está relajado, las orejas caen hacia los lados y se animan cuando se excitan nuevamente.
- En 2014, OpenBCI lanzó una interfaz cerebro-computadora de código abierto del mismo nombre después de una exitosa campaña de kickstarter en 2013. El OpenBCI básico tiene 8 canales, ampliables a 16, y es compatible con EEG, EKG y EMG . El OpenBCI se basa en el ADS1299 IC de Texas Instruments y el microcontrolador Arduino o PIC, y cuesta $ 399 para la versión básica. Utiliza electrodos de copa de metal estándar y pasta conductora.
- En 2015, Mind Solutions Inc lanzó el BCI de consumo más pequeño hasta la fecha, NeuroSync . Este dispositivo funciona como un sensor seco en un tamaño no mayor que un auricular Bluetooth . [123]
- En 2015, una empresa con sede en China, Macrotellect, lanzó BrainLink Pro y BrainLink Lite , un producto portátil de EEG para consumidores que ofrece 20 aplicaciones de mejora de la aptitud cerebral en las tiendas de aplicaciones de Apple y Android . [124]
Investigación futura
El EEG se ha utilizado para muchos fines además de los usos convencionales del diagnóstico clínico y la neurociencia cognitiva convencional. Uno de los primeros usos fue durante la Segunda Guerra Mundial por parte del Cuerpo Aéreo del Ejército de los EE. UU. Para detectar a los pilotos en peligro de sufrir convulsiones; [125] Los registros de EEG a largo plazo en pacientes con epilepsia todavía se utilizan en la actualidad para la predicción de convulsiones . El neurofeedback sigue siendo una extensión importante y, en su forma más avanzada, también se intenta como base de las interfaces cerebro-computadora . [126] El EEG también se utiliza de forma bastante amplia en el campo del neuromarketing .
El EEG se ve alterado por fármacos que afectan las funciones cerebrales, las sustancias químicas que son la base de la psicofarmacología . Los primeros experimentos de Berger registraron los efectos de las drogas en el EEG. La ciencia de la farmaco-electroencefalografía ha desarrollado métodos para identificar sustancias que alteran sistemáticamente las funciones cerebrales para uso terapéutico y recreativo.
Honda está intentando desarrollar un sistema para permitir que un operador controle su robot Asimo usando EEG, una tecnología que eventualmente espera incorporar en sus automóviles. [127]
Los electroencefalogramas se han utilizado como prueba en juicios penales en el estado indio de Maharashtra . [128] [129] El perfil de firma de oscilación eléctrica cerebral (BEOS), una técnica de EEG, se utilizó en el juicio del estado de Maharashtra v. Sharma para mostrar que Sharma recordaba haber usado arsénico para envenenar a su ex prometido, aunque la confiabilidad y la base científica de BEOS está en disputa. [130]
Actualmente se están llevando a cabo muchas investigaciones para hacer que los dispositivos EEG sean más pequeños, más portátiles y más fáciles de usar. El llamado "EEG portátil" se basa en la creación de dispositivos electrónicos de recolección inalámbricos de baja potencia y electrodos "secos" que no requieren un gel conductor para su uso. [131] EEG portátil tiene como objetivo proporcionar pequeños dispositivos de EEG que están presentes solo en la cabeza y que pueden registrar EEG durante días, semanas o meses a la vez, como EEG de oído . Esta monitorización prolongada y fácil de usar podría suponer un cambio radical en el diagnóstico de enfermedades crónicas como la epilepsia y mejorar en gran medida la aceptación de los sistemas BCI por parte del usuario final. [132] También se están llevando a cabo investigaciones para identificar soluciones específicas para aumentar la vida útil de la batería de los dispositivos EEG portátiles mediante el uso del enfoque de reducción de datos. Por ejemplo, en el contexto del diagnóstico de epilepsia, la reducción de datos se ha utilizado para extender la vida útil de la batería de los dispositivos EEG portátiles mediante la selección inteligente y solo la transmisión de datos de EEG relevantes para el diagnóstico. [133]
En la investigación, actualmente el EEG se usa a menudo en combinación con el aprendizaje automático . [134] Los datos de EEG se procesan previamente para pasarlos a algoritmos de aprendizaje automático. Estos algoritmos se entrenan luego para reconocer diferentes enfermedades como la esquizofrenia , [135] la epilepsia [136] o la demencia . [137] Además, se utilizan cada vez más para estudiar la detección de convulsiones. [138] [139] [140] [141] Al utilizar el aprendizaje automático, los datos se pueden analizar automáticamente. A largo plazo, esta investigación tiene como objetivo construir algoritmos que ayuden a los médicos en su práctica clínica [142] y proporcionar más conocimientos sobre las enfermedades. [143] En este sentido, las medidas de complejidad de los datos de EEG a menudo se calculan, como la complejidad de Lempel-Ziv , la dimensión fractal y la planitud espectral . [144] Se ha demostrado que la combinación o multiplicación de tales medidas puede revelar información previamente oculta en los datos de EEG. [145]
Las señales de EEG de los intérpretes musicales se utilizaron para crear composiciones instantáneas y un CD del Brainwave Music Project, ejecutado en el Computer Music Center de la Universidad de Columbia por Brad Garton y Dave Soldier .
Ver también
- Sistema 10-20 (EEG)
- Electroencefalografía integrada de amplitud
- Latidos binaurales
- Interfaz cerebro-computadora
- Sincronización de ondas cerebrales
- Monitoreo de la función cerebral
- Comparación de los dispositivos de interfaz cerebro-computadora del consumidor
- Interfaces cerebrales directas
- Medidas de EEG durante la anestesia
- Microestados de EEG
- Electrocorticografia
- Pulso electromagnetico
- Electroneurograma
- Electropalatógrafo
- Sistemas Emotiv
- Formato de datos europeo
- Potencial relacionado con eventos
- Potencial evocado
- Viaje de estudios
- Casco de dios
- Hemoencefalografía
- Hipersincronización de la actividad electrofisiológica en la epilepsia
- Discurso imaginado
- Actividad inducida
- EEG intracraneal
- Potenciales de campo locales
- Magnetoencefalografía
- Máquina de la mente
- Oscilaciones neuronales
- Neurofeedback
- Actividad cerebral continua
- Potencial espontáneo
- Análisis de electroencefalograma
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Otras lecturas
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- Arns, Martijn; Sterman, Maurice B. (2019). Neurofeedback: cómo empezó todo . Nijmegen, Países Bajos: Brainclinics Insights. ISBN 9789083001302.
enlaces externos
- Tanzer Oguz I., (2006) Modelado numérico en electro- y magnetoencefalografía, Ph.D. Tesis , Universidad Tecnológica de Helsinki, Finlandia.
- Un tutorial sobre la simulación y estimación de fuentes de EEG en Matlab
- Un tutorial sobre el análisis de la actividad neuronal en curso, evocada e inducida: espectros de potencia, análisis de ondículas y coherencia