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Técnicas de toma de datos y análisis de
ELECTROENCEFALOGRAFÍA
FACULTAD DE BIOLOGÍA
DEPARTAMENTO DE FISIOLOGÍA ANIMAL
Jonathan González Sánchez
Septiembre de 2014
Índice
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Introducción
Toma de datos para EEG*
Tratamiento de la señal del EEG
Análisis de datos del EEG
Potenciales evocados
Aplicaciones de la electroencefalografía
Conclusiones y perspectivas de futuro
* EEG: Electroencefalografía, electroencefalograma.
1. Introducción
1.1. ELECTROGÉNESIS CEREBRAL
1.2. ONDAS DE ACTIVIDAD DEL EEG
1.3. ESTRUCTURAS IMPLICADAS EN LA GENERACIÓN DE
RITMOS CEREBRALES
1. Introducción
 ¿Qué es la electroencefalografía?
 ¿Qué es el electroencefalograma (EEG)?
 Principales aportaciones: Richard Caton, Toennies,
Hans Berger, y Moruzzi y Magoun.
1.1. Electrogénesis cerebral
Figura 1. Esquema del dipolo eléctrico, de la corriente de
iones y el sistema de medición diferencial. La capa
córnea (Stratum Corneum (SC)) representa la mayor
impedancia mientras que la originada por el gel
conductor, los electrodos y cobre es mucho menor.
(Tomado de López-Gordo y col., 2014).
Figura 2. Generación de los campos de voltaje
extracelulares de la actividad sináptica. Relación entre la
polaridad de los potenciales superficiales y el lugar de los
potenciales dendríticos post-sinápticos. (Tomado de
Westbrook, 2013).
1.2. Ondas de actividad del EEG
 Se definen por su amplitud y frecuencia.
 Las ondas registradas en el EEG han sido clasificadas
en base a su frecuencia:
- Gamma (γ): >30Hz
- Beta (β): 14-26 Hercios (Hz)
- Alfa (α): 8-13 Hz
- Theta (θ): 4-7,5 Hz
- Delta (δ): 0,5- 4Hz
1.3. Estructuras implicadas en la generación
de los ritmos cerebrales
 Los circuitos implicados
están formados por tres
tipos de neuronas:
 Tálamo-corticales
(marcapasos)
 Tálamo-reticulares;
talámicas y corticales
Figura 3. Esquema de las redes neurales del tálamo
implicadas en las oscilaciones coherentes y su control por
las neuronas colinérgicas del tronco del encéfalo. (Tomado
de Boutros, 2011).
2. Toma de datos para EEG
2.1. TIPOS DE ELECTRODOS
2.2. SISTEMAS DE POSICIONAMIENTO DE ELECTRODOS
2.3. TIPOS DE MONTAJES DE ELECTRODOS
2.1. Tipos de electrodos
Basales o
especiales
De agujas
Superficiales
Adheridos
Neuroquirúrgicos
De casco de malla
Húmedos
Activos-secos
De contacto
Secos
2.1. Tipos de electrodos
Figura 4.- Principio de colocación en un casco de
malla (Tomado de Barea Navarro, 2009).
Figura 5. A. Esquema de un electrodo de contacto. B.
Colocación de los electrodos de contacto. (Tomado de
Barea Navarro, 2009).
2.2. Sistemas de posicionamiento de electrodos
 Se utiliza el sistema “diez-
veinte” catalogado como
estándar.
 Se basa en la relación
electrodo-área de la
corteza cerebral.
 Cada posición presenta
una letra para identificar
el lóbulo y un número
para la posición del
hemisferio.
Figura 6. Diagrama de representación del sistema 1020. El cerebro es mapeado por cuatro puntos: Nasal,
Occipital (inión) y por preauriculares derecho e
izquierdo (orejas). (Tomado de Sanei y Chambers,
2007).
2.3. Tipos de montajes de electrodos
 Registro monopolar o
referencial: combina dos
tipos de electrodos
diferentes.
 Registro bipolar o
diferencial: toma las
señales procedentes de
parejas de electrodos
activos.
Figura
7. Registros. Ilustración de un registro
referencial (izquierda) con las referencias A1 y A2 para
los electrodos del lado izquierdo y del lado derecho,
respectivamente, y un registro bipolar (derecha) con la
disposición de los electrodos vecinos en cadenas
longitudinales. (Tomado de Boutros, 2011).
2.3. Tipos de montajes de electrodos
Figura 8. A) Montaje Longitudinal, B) Montaje Transversal. Esquema de los dos tipos de
montajes bipolares más utilizados. Cada segmento situado entre dos puntos representa un
canal de registro. (Tomado de Rowan, 2014)
3. Tratamiento de la señal del EEG
Figura 9.- Fases del procesamiento de la señal del EEG. En el presente esquema se hace una
representación de los distintos pasos a seguir para el procesamiento de una señal registrada en
el electroencefalograma. (Tomado de Al-Fahoum y Al-Fraihat, 2014).
4. Análisis de datos del EEG
4.1. ANÁLISIS ESPECTRAL O DE
FRECUENCIAS
4.1. Análisis espectral o de frecuencias
 Es necesario cuantificar
las frecuencias de las
ondas.
 Limitación:
análisis de
señales estacionarias.
 Se
utilizan
métodos
como la transformada de
Fourier, la expansión de
Gabor y la transformada
de wavelets (TW).
Figura 10. Ideas básicas de Wavelets. La Transformada de
Fourier es el producto interno de la señal y sinusoides de
diferentes frecuencias. Para conseguir resolución en el
tiempo, la transformada de Gabor (o de corto tiempo de
Fourier) usa sinusoides de ventana estrechados con funciones
Gaussianas. Con wavelets, estrechando o comprimiendo una
función, el tamaño de la ventana es variable y se obtiene una
comprensión entre el tiempo y la resolución frecuencial para
todas las frecuencias. (Tomado de Freeman y Quiroga, 2013).
5. Potenciales evocados
5.1. BASES FISIOLÓGICAS Y ORIGEN
NEURONAL
5. Potenciales evocados
 ¿Qué son?
 ¿Cómo se estudian?
 ¿De qué se componen sus señales?
 ¿Para qué se estudian?
5.1. Bases fisiológicas y origen neuronal
 Su actividad proviene de los potenciales post-sinápticos
de las neuronas piramidales de la corteza.
 Estas neuronas son registradas gracias a su disposición
en campo abierto y su activación en sincronía.
 Inconveniente: estructuras con disposición en campo
cerrado.
 La existencia de dipolos eléctricos ayuda a percibir la
señal como máxima en un punto distante sobre el cuero
cabelludo.
6. Aplicaciones de la
electroencefalografía
• E s u n a té cn i ca d e g ra n u t il ida d p a ra de t e ct a r
e nf e rmeda de s
qu e
a lt e ra n
f u ncion a mi e n t o de l ce re bro .
al
corr e ct o
• E n l a a ctu a l i da d s e cons ide ra u na g ra n t é cnica
p a ra e l e s t u di o d e l a ep ile p s ia , así como e n l os
e s t u di os de l as on da s de l s ue ño, de t umore s
ce re bra l e s e i n cl u s o de mu e rt e ce re bral .
7. Conclusiones y perspectivas
de futuro
•
Se han desarrollado multitud de técnicas para el estudio de
la actividad cerebral. Sin embargo, la EEG ha sido la que
ha aportado una mayor resolución de los procesos
cerebrales.
•
La posibilidad de digitalizar los registros del EEG y de
cuantificar los parámetros que la componen, han hecho
posible tener un mejor conocimiento de la fisiología
cerebral.
•
De
ahora
en
adelante,
el
desarrollo
de
modelos
matemáticos que se acerquen más a la complejidad que
presentan los procesos biológicos, hará posible un mejor
conocimiento de esta materia.
¡GRACIAS POR
SU ATENCIÓN!