Ondas Cerebrales

Abstract

El proceso de captar las señales cerebrales del cuerpo humano ha llegado a ser un avance dentro de la bioingeniería, gracias a estos procesos se ha logrado ayudar a muchas personas discapacitadas, el proceso de captar la señal es un tema muy crítico en primera instancia se lo hacía con la introducción de electrodos dentro del cerebro y resultó demasiado peligroso, con el avance de la tecnología se ha conseguido captar tales señales desde la parte exterior del celebro con el tratamiento de señales eléctricas que este emite ubicando los sensores en el área correcta del mismo, es posible realizar un instrumento de interfaz para lograr interpretar lo que el cerebro y el cuerpo humano percibe o emite.

Index Terms-;Electroencefalograma (EEG), sistemas BCI, ac- tividad sensorimotra, bioingeniería

Introducción

Hoy en día el lograr interpretar las diferentes ondas que emite el cerebro es posible en su mayoría con dispositivos externos actuando como interfaz hombre máquina, bajo el procesamiento adecuado de señales captadas con una serie de dispositivos informáticos, analógicos y digitales se consigue el reconocimiento de ciertos tipos de movimientos generados por el usuario (generalmente cabeza o manos), la detección de movimientos de los ojos, mediante la captura y análisis de señales electrooculográficas (EOG), etc [1], esto permite ayudar a personas con discapacidades físicas a su reintegración con la colectividad, por otro lado el lograr el control de dispositivos mecánicos únicamente con el pensamiento es uno de los objetivos específicos dentro de la ingeniería futurista, el requerimiento de la biología es esencial para localizar los puntos claves donde irán ubicados los sensores esto ha conllevado a que la bioingeniería sea la encargada de ocuparse del tema en cuestión, con el avance de la investigaciones la búsqueda de algoritmos que permitan la clasificación de patrones de señales electroencefalográficas han posibilitado relacionar con imágenes motoras una serie de movimientos, existe aún muchos temas que abarcar para lograr una interfaz perfecta entre el hombre y la máquina, las investigaciones actuales aún presentan inconsistencias pero la búsqueda por superarlas está latente con el descubrimiento de nuevos méto- dos.

CONTENIDO

Naturaleza de las señales cerebrales

El punto de partida para la obtención de la señales produci- das por el cerebro es conocer su naturaleza para establecer las magnitudes y frecuencias correspondientes que estas presentan bajo la el reposo o la imaginación de un movimiento o tarea.

El potencial de acción (también conocido como "impulso", "espiga" o "spike" en inglés) es una explosión de la actividad eléctrica creada por una corriente despolarizadora y señala que sucede un evento cuando la neurona transmite información por el axón lejos del cuerpo celular Fig. 1, este potencial varía desde el reposo hasta llegar a un valor de -55mV [2] conocido como voltaje de umbral.

Figura 1. Esquema de como una neurona como conduce el potencial de acción.

Si la neurona no alcanza este umbral crítico, no se producirá el potencial de acción, cabe aclarar que cuando se alcanza el umbral, siempre se produce un potencial de acción estándar, es decir para cualquier neurona dada el potencial de acción es siempre el mismo. Este fenómeno se produce por el intercambio de iones a través de la membrana celular. Se puede concluir por tanto que la simulación mental de un movimiento puede ser una tarea mental claramente diferenciable del estado de reposo. Para identificar el estado mental en el que se encuentra el sujeto de estudio bastará con tomar aquellas señales obtenidas a partir de los electrodos colocados en las cercanías del área motora del cerebro [1] Fig. 2.

Figura 2. Esquema de los hemisferios del cerebro.

Las señales conseguidas por los sensores son de baja frecuencia e intrínsecamente no estacionarias, ruidos, también llamados artefactos, que suelen ser señales de más altas frecuencias, o bien, señales patológicas como focos epilépticos. La actividad del electro encéfalo EEG incluye una variedad de diferentes ritmos identificados por su frecuencia, localización, potencial eléctricos y otros aspectos relacionados con la función cerebral que hacen que la señal EEG Fig. 3 sea extremadamente compleja.

Figura 3. Clasificación de las señales EEG según la frecuencia.

Por su naturaleza las EEG es un sistema ruidoso, tiene varia- ciones de potencial del orden de las decenas de micro voltios10-5V, y el rango de frecuencia entre: 0.1Hz y 60Hz.

Obtención y tratamiento de las señales EEG

En la sección anterior se habló brevemente como se pro- ducían las diferentes señales cerebrales y las áreas donde se producían, para conseguir el objetivo de representar símbolica- mente la interfaz hombre máquina se procederá en dos etapas; la primera será la obtención (SADOC)[3] de la señal por medio de sensores analógicos y la segunda el tratamiento de la misma (SPyC)[3] bajo conceptos analíticos e informáticos.

1) SADOC (sistema de adquisición de ondas cerebrales): La primera etapa se basa en mecanismos capaces de receptar la señal cerebral, las señales registradas están constituidas por la superposición de multitud de potenciales individuales de las células nerviosas del cerebro, información relevante, sumados al ruido eléctrico del resto de generadores que existen en el cuerpo (ECG, EMG, artefactos, etc.) y el ruido generado por los propios instrumentos de medida. El electroencefalograma (EEG), se registra mediante la utilización de electrodos que captan la señal en la superficie externa del cuero cabelludo, y por tanto atenuada por este. Las señales resultantes son extremadamente pequeñas, en torno a los 300&µV, y complejas Fig. 4[2].

Figura 4. Señal de potencial obtenida por un electrodo.

2) SPyC: (Sistema de Procesamiento y Control): La se- gunda etapa denominada SPyC, consiste en diseñar el proce- samiento adecuado de las señales EEG Fig. 5[4], de manera de identificar patrones de eventos generados por determinadas operaciones mentales, que extraiga la información realmente relacionada con el estado mental del individuo.

Figura 5. Representación a bloques una señal.

En particular, se pretende obtener en tiempo real una de- cisión rápida y confiable sobre la ocurrencia de tareas mentales predefinidas, para esto se necesita aplicar diferentes técnicas para el reconocimiento de patrones en las señales EEG para lo cual se requiere la utilización de las sistemas BCI, típicamente se estudian a través de el análisis espectral.

Mecanismos y dispositivos de interfaz

1) ELECTRODOS ACTIVOS: Los electrodos en cuero ca- belludo captan la actividad a partir de fuentes distintas del cerebro, incluido el ruido ambiental (por ejemplo, como 50Hz o 60Hz la actividad del poder líneas) y el ruido biológicos (tales como la actividad desde el corazón, los músculos esqueléticos, y los ojos)[5].

La utilización de estos tipos de electrodos Fig. 6 es debido a su característica de adaptación de impedancia.

Figura 6. Foto frontal y superior de un electrodo.

Los pines o contactos son bañados de oro por su baja resistividad y resistencia a la corrosión. La señal pasa por un amplificador en configuración de seguidor de tensión aprovechando así su alta impedancia de entrada, y así aumenta la CMRR del amplificador Fig. 7. Además cuenta con su propia batería evitando así cables que pudieran transportar ruido al sistema.

Figura 7. Representación del proceso de obtención de la señal del electrodo.

Un nuevo conjunto de micro electrodos quizá algún día pueda ser colocado sobre el área que controla el habla en pacientes que no pueden comunicarse o moverse porque están paralizados por una herida en la columna vertebral, un derrame cerebral, la enfermedad de Lou Gehrig, u otras enfermedades. Los electrodos enviarían las señales del habla a un ordenador que convertiría los pensamientos en palabras audibles [6].

2) SISTEMAS BCI: Una forma de procesar las EEG para conseguir una interfaz hombre maquina es implementando un sistema denominado BCIs (Brain-Computer Interfaces), sistema basado exclusivamente en señales cerebrales.

Una de las actividades del cerebro es la producción eléctrica señales detectables en el cuero cabelludo, en la superficie cortical, o dentro del cerebro. Los sistemas BCI traducen estas señales en salidas que permiten a los usuarios comunicarse sin la participación de periféricos nervios y músculos Fig. 8[5].

Porque depende del control neuromuscular, BCI proporciona opciones de comunicación y control para el uso procesadores de texto y otros programas, e incluso controlar un brazo robótico o neuroprótesis [5].

Figura 8. Diseño básico y operación de un sistema BCI

La diferencia principal entre las señales neurofisiológicas resultantes de la imaginación motriz y el movimiento real parece radicar en un bloqueo de la señal de ejecución a nivel corticoespinal. Este hecho convierte el uso de imaginación motriz en una alternativa viable para el control mediante un BCI que realiza un proceso de transformación de la señal a un lenguaje máquina Fig. 9 en etapas de muestreo, cuantificación hasta llegar a la codificación de la misma.

Figura 9. Procesamiento de la señal analógica

La forma en la que un sistema BCI procesa las señales de entrada, tanto análogas como digitales, depende precisamente del tipo de la señal. Típicamente convierten una señal análoga en una señal digital antes de procesar la información. Por ejemplo, una señal análoga captada por un electrodo localizado en una parte específica del cuero cabelludo.

Durante el proceso de transformación de la señal analógica

se pierde algo de información en el proceso de conversión de analógica a digital suscitado por los siguientes factores:

• Errores en la medición.

• Errores en el atiempamiento.

• Errores debido a la duración de la medida.

A esta operación se la conoce como Procesamiento de Señales Digitales (DSP) [7], un diagrama básico de la misma se muestra a continuación en la Fig. 10.

Figura 10. Diagrama de DSP

Una vez realizado todo el procesamiento de señales se debe recurrir al almacenamiento para que un software encamine el control directo a un mecanismo específico bajo el estable- cimiento de algoritmos inteligentes.

Algunos sistemas pueden pedir que ciertos datos de aporte se guarden, para que más tarde establezcan referencias o se procesen en el futuro. En otros, las órdenes de salida pueden ser atrasadas o almacenadas antes de que a ellas les sea transmitido para dispositivos a otro sitio en el sistema. Las computadoras tienen dos tipos de memoria: La permanente ROM no volátil y temporal volátil RAM; la para no volátil puede almacenar información aún cuando la alimentación del PCM esté desconectado, mientras que la parte volátil es la que está almacenando información para ejecutarlo durante el periodo de funcionamiento. La digitalización.- al transformar una señal analógica en señal digital [9], los datos se pueden considerar como un número binario lo cual puede ser uti- lizado por la computadora para la realización de cálculos o redes lógicas.

La computadora digital puede procesar miles de señales

digitales por segundo porque sus circuitos pueden cambiar señales de voltaje de vez en cuando en las billonésimas partes de un segundo.

Conclusiones

• El proceso de realizar una interfaz entre el hombre y la máquina requiere de métodos complejos desde la parte electrónica a la digital y de esta a la parte informática para finalmente ordenar a un dispositivo o sistema mecánico o computacional hacer el control que demande el cerebro.

• El desarrollo de sensores ha permitido carpturar las señales del cerebro desde la parte superficial del mismo sin la necesidad de introducirlos en el interior lo cual sería perjudicial para la salud, esto a hecho posible la experimentación sin provocar riesgo alguno para los usuarios.

• El uso de los sistemas BCI podemos decir que se trata de un atajo para el procesamiento de las señales puesto que este encierra todos los recursos necesarios para lograr entender lo que el cerebro emana.

• El lograr ayudar a las personas con discapacidades físicas ha sido el impulso para desarrollar investigaciones sobre el tema cuestionando siempre el aporte de la biología.

Referencias

[1] ponencia3-7 (2011, noviembre 8) disponible en

(www.sidar.org/acti/jorna/5jorna/ponencias/ponencia3-7.doc) [2] 1995- 2011 biomédica (2011, octubre 8) disponible en

(http://www.monografias.com/trabajos27/biomedica/biomedica) [3] neuro1-prosecer (2011, noviembre 8) disponible en

(http://www.secyt.frba.utn.edu.ar/gia/Neuro1-Prosecer.pdf)

[4] Alan-V.-Oppenheim, Alan-S.-Willsky. "Señales y sis- temas". 2nd ed.

[5]P60-mcfarland(2011, noviembre 8)disponible en

(http://delivery.acm.org /10.1145/1950000/1941506/p60- mcfarland.pdf?

[6] O_crebrales (2011, noviembre 8) diponeble en

(http://www.amazings.com/ciencia/noticias/070809e.html)

[7] 1998-2007 Bores Signal Processing (2011, mayo 5)

disponible en (http://www.bores.com/courses/intro).

Autor:

Miguel Cajas,