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,