Técnica de procesamiento para detección de índices que señalen la presencia de onda MU en la señal EEG

• Autores: Alvarez, Antonio, Alvarado, Negman, Reynoso, Sebastián, Gai, Sofia, Cassia, Jorge, Pérez, Santiago, Dugarte, Edinson, Balacco, José, Abraham, Jorge, Molina, Alejandra, Dugarte, Nelson
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Nacional Hermilio Valdizán
• Repositorio: Revista UNHEVAL - Revista Peruana de Investigación en Salud
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:revistas.unheval.edu.pe:article/331
• Enlace del recurso: http://revistas.unheval.edu.pe/index.php/repis/article/view/331
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Procesamiento de señales; Detección de la onda MU; Neuronas espejo; Análisis del electroencefalograma

Estudios modernos han demostrado que las neuronas espejo están involucradas en el desarrollo de la empatía social y el lenguaje. En consecuencia, una deficiencia en la respuesta de las redes neuronales espejo podría ser una de las disfunciones presentes en el trastorno del espectro autista (TEA), como expresión funcional fenotípica de las canalopatías en algunas regiones cerebrales. La detección temprana de las deficiencias en los sistemas de redes neuronales espejo, podría permitir aplicaciones más eficientes de las terapias comportamentales en los pacientes con TEA. La detección de las ondas MU en el Electroencefalograma (EEG) podría ser una técnica interesante que hace referencia al funcionamiento de estas redes neuronales.En este artículo se presenta una técnica simple, desarrollada con el propósito de identificar la presencia de ondas MU en el registro EEG. Consiste en un procesamiento que analiza cada una de las derivaciones del EEG, con la implementación de un método matemático. El análisis de la señal busca los cambios en los patrones de frecuencia relacionados con las ondas MU, discriminando la presencia de ondas alfa por la asociación a la respuesta del paciente ante un estímulo visual condicionado. Los resultados preliminares demuestran la eficiencia del sistema. En el análisis se hizo hincapié en las alteraciones de frecuencia en el rango de 9 a 12 Hz. Las respuestas más significativas se obtuvieron con el procesamiento de las derivaciones C3, CZ, y C4.
Modern studies have shown that mirrow neurons are involved in the development of social empathy and language. Consequently, deficiency in mirror neural networks response could be one of the dysfunctions present in autistic spectrum disorder (ASD), as a phenotypic functional expression of channelopathies in some brain regions.Early detection of deficiencies in mirror neural network systems could allow more efficient applications of behavioral therapies in patients with ASD. The detection of MU waves in the electroencephalogram (EEG) could be an interesting technique that refers to the functioning of these neural networks.In this article we present a simple technique, developed with the purpose of identifying the presence of MU waves in the EEG record. It consists of a processing that analyzes each one of the derivations of the EEG, with the implementation of a mathematical method. The signal analysis looks for the changes in the frequency patterns related to the MU waves, discriminating the presence of alpha waves by the association to the patient's response to a conditioned visual stimulus.The preliminary results prove the efficiency of the system. The analysis emphasized frequency alterations in the range of 9 to 12 Hz. The most important responses were obtained with the processing of leads C3, Cz and C4.