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.