Análisis no-lineal de la onda gamma del EEG en una prueba de atención e inhibición

Non-linear analysis of the EEG gamma wave in an attention and inhibition test

Contenido principal del artículo

Fernando Maureira Cid
Hernán Díaz Muñoz
Marcelo Hadweh Briceño

Resumen

Introducción: en las últimas décadas se ha estudiado la señal del EEG desde una
perspectiva de matemática no-lineal, permitiendo entender la actividad eléctrica cerebral
como un sistema dinámico complejo. Objetivo: analizar los exponentes de Hurst y las
correlaciones de dichos exponentes en la onda gamma durante la resolución de una tarea
de atención alternante e inhibición de la interferencia en estudiantes universitarios.
Métodos: la muestra estuvo constituida por 14 varones estudiantes de educación física.
Para evaluar la actividad eléctrica cerebral se utilizó el dispositivo cerebro-interfaz Emotiv
Epoc®, para evaluar la atención alternante se aplicó la prueba de símbolos y dígitos y
para la inhibición de la interferencia se utilizó la prueba de palabras y colores de Stroop.
Resultados: De los siete sujetos que resolvieron la prueba de atención alternante uno
presenta mayor tendencia al caos en el hemisferio izquierdo, cuatro revelan una mayor
tendencia al caos en el hemisferio derecho y dos no presentan una tendencia definida. De
los siete sujetos que resolvieron la prueba de inhibición de la interferencia cinco presentan
variaciones de las medias de H entre las tres láminas del Stroop, sobre todo de la región
temporal. Las medias de los exponentes H en ambas pruebas fueron inferiores a 0,5.
Conclusiones: Durante la prueba de atención se observa un mayor caos de la actividad
eléctrica cerebral, sin existir correlaciones entre las regiones estudiadas. Durante la
prueba de inhibición las modificaciones de H no presentan patrones definidos hacia el
orden o caos.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Detalles del artículo

Referencias (VER)

Aldana, C.; Buitrago, E. (2013). Actualidad en la investigación de electroencefalograma-resonancia magnética funcional simultáneos en el estudio de epilepsia y dolor. Revista Cubana de Investigaciones Biomédicas, 32(1), pp. 29-47.

Ardila, A.; Ostrosky, F. (2008). Desarrollo histórico de las funciones ejecutivas. Revista de Neuropsicología, Neuropsiquiatría y Neurociencia, 8(1): pp. 1-21.

Ardila, A.; Ostrosky, F. (2012). Guía para el diagnóstico neuropsicológico, Miami: Florida, Internacional University.

Bear, M.; Connors, B.; Paradiso, M. (2016). Neurociencia, la exploración del cerebro, 4a ed., Madrid: Wolters Kluver.

Cerquera, A.; Arns, M.; Buitrago, E.; Gutiérrez, R.; Freund, J. (2012). Nonlinear dynamics measures applied to EEG recordings of patients with attention deficit/hyperactivity disorder: quantifying the effects of a neurofeedback treatment. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc, 2012: pp. 1057-1060. https://doi.org/10.1109/EMBC.2012.6346116

Colombo, M.; Wei, Y.; Ramautar, J.; Linkenkaer-Hansen, K.; Tagliazucchi, E.; Van Someren, E. (2016). More severe insomnia complaints in people with stronger long-range temporal correlations in wake resting-state EEG. Front Physiol, 7. https://doi.org/10.3389/fphys.2016.00576

Díaz, H.; Maureira, F.; Cohen, E.; Córdova, F.; Palominos, F.; Otárola, J.; Cañete, L. (2015). Individual differences in the orden/chaos balance of the brain self-organization. Annals of Data Science, 2(4), pp. 421-438. https://doi.org/10.1007/s40745-015-0051-y

Díaz, H.; Maureira, F.; Córdova, F. (2017). Temporal scaling and inter-individual hemispheric asymmetry of chaos estimation from EEG time series. Procedia Computer Science, 122, pp. 339-345. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.11.378

Díaz, H.; Maureira, F.; Córdova, F.; Palominos, F. (2017). Long-range linear correlation and nonlinear chaos estimation differentially characterizes functional connectivity and organization of the brain EEG. Procedia Computer Science, 122, pp. 857-864. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.11.447

Díaz, H.; Maureira, F.; Flores, E.; Cifuentes, H.; Córdova, F. (2019). Synchronizing oscillatory chaos in the brain. Procedia Computer Science, 162, pp. 982-989. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.12.076

Díaz, H.; Maureira, F.; Otárola, J.; Rojas, R.; Alarcón, O.; Cañete, L. (2019). EEG Beta band frequency domain evaluation for assessing stress and anxiety in resting, eyes closed, basal conditions. Procedia Computer Science, 162, pp. 974-981. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.12.075

Flores, E.; Maureira, F.; Díaz, H.; Navarro, B. (2020). Modificaciones neurofisiológicas de ondas beta durante un test atencional tras una intervención de ejercicio físico. Cultura, Ciencia y Deporte, 15(44), pp. 201-211.

Flores, F.; Maureira, F.; Díaz, H.; Navarro, B.; Gavotto, O.; Matheu, A. (2019). Efectos de una sesión de ejercicio físico sobre la actividad neurofisiológica durante la resolución de una prueba de atención selectiva. Retos, 36, pp. 390-396

Gupta, A.; Singh, P.; Karlekar, M. (2018). A novel signal modeling approach for classification of seizure and seizure-free EEG signals. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng, 26(5), pp. 925-935. https://doi.org/10.1109/TNSRE.2018.2818123

Jausovec, N.; Jausovec, K. (2010). Resting brain activity: differences between genders. Neuropsychologia, 48(13), pp. 3918-3925. https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2010.09.020

Jia, X.; Kohn, A. (2011). Gamma rhythms in the brain. Plos Biology, 9(4). https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1001045

Klonowski, W. (2016). Fractal analysis of electroencephalographic time series (EEG Signals). In Di Leva A. editor. The fractal geometry of the brain. New York: Springer-Verlag, pp.413-429.

Lozano, A.; Ostrosky, F. (2011). Desarrollo de las funciones ejecutivas y de la corteza prefrontal. Revista de Neuropsicología, Neuropsiquiatría y Neurociencia, 11(1): 159-172.

Maureira, F; Aravena, C.; Bahamondes, V.; Díaz, H.; Flores, E.; Gálvez, C.; Hadweh, M.; Maureira, Y.; Véliz, C. (2017). ¿Qué es la inteligencia?, Madrid: Bubok Publishing.

Maureira, F. (2018). Principios de neuroeducación física. 2° ed. Madrid: Bubok Publishing.

Maureira, F.; Flores, E. (2016). Principios de neuropsicobiología. Valencia: Obrapropia.

Maureira, F.; Flores, E. (2020). Estabilidad de la actividad eléctrica no lineal durante condiciones basales con los ojos cerrados. Revista Cubana de Investigaciones Biomédicas, 39(3).

Maureira, F.; Flores, E.; Díaz, H. (2020). Diferencias inter e intra-hemisfericas de dinámicas no lineales de la señal de EEG durante la resolución de una prueba de atención. Revista de la Facultad de Medicina, 68(4), pp. 577-585. https://doi.org/10.15446/revfacmed.v68n4.76046.

Munia, T.; Haider, A.; Schneider, C.; Romanick, M.; Fazel-Rezai, R. (2017). A novel EEG based spectral analysis of persistent brain function alteration in athletes with concussion history. Sci Rep., 7(1), 17221. https://doi.org/10.1038/s41598-017-17414-x

Pikovsky, A.; Rosenblum, M.; Kurths, J. (2001). Synchronization: a universal concept in nonlinear sciences, Cambridge: Cambridge University Press.

Portellano, J. (2005). Introducción a la neuropsicología, Madrid: McGraw-Hill Interamericana de España.

Portnova, G.; Atanov, M. (2016). Age-dependent changes of the EEG data: comparative study of correlation dimensión D2, spectral analysis, peak alpha frequency and stability of rhythms. International Journal of Innovative Research in Computer Science & Technology, 4(2), pp. 56-61.

Racz, F.; Stylianou, O.; Mukli, P.; Eke, A. (2018). Multifractal dynamic functional connectivity in the resting-state brain. Front Physiol., 9, 1704. https://doi.org/10.3389/fphys.2018.01704

Rahmani, B.; Wong, C.; Norouzzadeh, P.; Bodurka, J.; McKinney, B. (2018). Dynamical Hurst analysis identifies EEG channel differences between PTSD and healthy controls. PLoS One, 13(7). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0199144

Smith, A. (1973). Symbol digit modalities test manual, Los Angeles: Western Psychological Services.

Stroop J. (1935). Studies of interference in serial verbal reaction. Journal Expedients Psychology, 18, pp. 643-662.

Tarnopolsky, M. (2018). Correlation between the Hurst exponent and the maximal Lyapunov exponent: Examining some low-dimensional conservative maps. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 490, pp. 834-844. https://doi.org/10.1016/j.physa.2017.08.159

World Medical Asociation. (2013). World Medical Association Declaration of Helsinki Ethical Principles for Medical Research Involving Human Subjects. JAMA, 310(20), pp. 2191-2194. https://doi.org/10.1001/jama.2013.281053

Zarjam, P.; Epps, J.; Lovell, N.; Chen, F. (2012). Characterization of memory load in an arithmetic task using non-linear analysis of EEG signals. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc., pp. 3519-3522. https://doi.org/10.1109/EMBC.2012.6346725