An EEG-driven brain-computer interface combined with functional magnetic resonance imaging (fMRI)

Self-regulation of slow cortical potentials (SCPs) has been successfully used to prevent epileptic seizures as well as to communicate with completely paralyzed patients. The thought translation device (TTD) is a brain-computer interface (BCI) that was developed for training and application of SCP self-regulation. To investigate the neurophysiological mechanisms of SCP regulation the TTD was combined with functional magnetic resonance imaging (fMRI). The technical aspects and pitfalls of combined fMRI data acquisition and EEG neurofeedback are discussed. First data of SCP feedback during fMRI are presented

Desarrollo de una herramienta de arquitectura abierta para la visualización y análisis de señales EEG

El sistema nervioso funciona mediante contactos eléctricos entre neuronas, configurando circuitos específicos para cada función neurológica. La electroencefalografía es una técnica exploratoria no invasiva, que permite registrar la actividad bioeléctrica (ondas cerebrales) de las neuronas de la corteza cerebral, mediante unos aparatos adecuados y la colocación previa de unos electrodos, en unas posiciones estándar. El registro gráfico obtenido se denomina electroencefalograma (EEG), y consiste en una sucesión de ondas de diferentes frecuencias y amplitudes. Las llamadas "ondas cerebrales" son en realidad curvas formadas por el voltaje o diferencia de potencial entre 2 electrodos en función del tiempo. Los registros de EEG sirven para buscar la base orgánica y entender el funcionamiento eléctrico de las afecciones. Se emplea en las epilepsias, los trastornos de la memoria, la demencia, los trastornos de aprendizaje y los cuadros psiquiátricos. Gracias al avance de la tecnología, dichos registros hoy se obtienen en formato digital, permitiendo que las valoraciones de ciertos eventos se puedan llevar a cabo por el especialista de manera más acertada. En los grupos de investigación de las universidades del eje cafetero se han presentado varios proyectos que, utilizando diversas técnicas, logran extraer características e inclusive clasificar señales de EEG y ECG, pero hasta ahora pocos de ellos han trascendido a la labor médica pues solo se llega a cumplir con los objetivos académicos

Predictive decoding of neural data

In the last five decades the number of techniques available for non-invasive functional imaging has increased dramatically. Researchers today can choose from a variety of imaging modalities that include EEG, MEG, PET, SPECT, MRI, and fMRI. This doctoral dissertation offers a methodology for the reliable analysis of neural data at different levels of investigation. By using statistical learning algorithms the proposed approach allows single-trial analysis of various neural data by decoding them into variables of interest. Unbiased testing of the decoder on new samples of the data provides a generalization assessment of decoding performance reliability. Through consecutive analysis of the constructed decoder\u27s sensitivity it is possible to identify neural signal components relevant to the task of interest. The proposed methodology accounts for covariance and causality structures present in the signal. This feature makes it more powerful than conventional univariate methods which currently dominate the neuroscience field. Chapter 2 describes the generic approach toward the analysis of neural data using statistical learning algorithms. Chapter 3 presents an analysis of results from four neural data modalities: extracellular recordings, EEG, MEG, and fMRI. These examples demonstrate the ability of the approach to reveal neural data components which cannot be uncovered with conventional methods. A further extension of the methodology, Chapter 4 is used to analyze data from multiple neural data modalities: EEG and fMRI. The reliable mapping of data from one modality into the other provides a better understanding of the underlying neural processes. By allowing the spatial-temporal exploration of neural signals under loose modeling assumptions, it removes potential bias in the analysis of neural data due to otherwise possible forward model misspecification. The proposed methodology has been formalized into a free and open source Python framework for statistical learning based data analysis. This framework, PyMVPA, is described in Chapter 5

Diseño y desarrollo de una aplicación para navegar por Internet mediante sistemas Brain Computer Interface orientada a personas con grave discapacidad

El electroencefalograma (EEG) fue desarrollado por Hans Berger en 1929 y las ondas cerebrales, hasta entonces desconocidas, fueron investigadas durante el siglo XX como ayuda para el diagnóstico de la epilepsia o diversos trastornos del sueño. Durante este periodo de tiempo se especuló sobre utilizar las señales EEG para desarrollar un sistema de comunicación entre el cerebro y el medio sin la intervención de los mecanismos normales de los nervios y los músculos periféricos. Ese sistema surgió a cargo de Dr. Jacques Vidal en 1977 y se bautizó como Brain Computer Interface (BCI). Estos tipos de sistemas se basan en monitorizar la actividad cerebral y traducir determinadas características, correspondientes a las intenciones del usuario, en comandos de un dispositivo. El objetivo del presente trabajo es el de diseñar y desarrollar una aplicación BCI que permita, a las personas con grave discapacidad, navegar por Internet libremente mediante el uso de sus ondas cerebrales.Grado en Ingeniería de Tecnologías Específicas de Telecomunicació

Diseño y desarrollo de una aplicación para controlar un teléfono móvil mediante sistemas Brain Computer Interface (BCI) orientada a personas con grave discapacidad

Desde el descubrimiento del electroencefalograma (EEG), que fue desarrollado por Hans Berger en 1929, la electrofisiología ha avanzado enormemente. Gracias a ese descubrimiento, las ondas cerebrales, hasta entonces prácticamente desconocidas, comenzaron a estudiarse para el diagnóstico de enfermedades como la epilepsia o diversos trastornos del sueño. Fue en la segunda mitad del siglo XX cuando se empezó a sugerir la aplicación de las señales cerebrales para la comunicación con el medio sin la mediación de músculos y nervios periféricos, algo que podría mejorar significativamente la vida de personas con grave discapacidad motora. El primer sistema de este tipo fue desarrollado por el Dr. Jacques Vidal en 1977, bautizándolo posteriormente como BCI (Brain Computer Interface). Estos sistemas permiten el control de máquinas, traduciendo directamente en comandos las intenciones de un usuario mediante la extracción y clasificación de características. Este trabajo tiene el objetivo de desarrollar y evaluar una aplicación BCI que permita el control de un Smartphone y sus principales funcionalidades. Tras realizar una revisión del estado del arte, se concluye que la mejor manera de alcanzar este objetivo es mediante una aplicación basada en el paradigma oddball. Este paradigma BCI permite seleccionar comandos representados en las celdas de una matriz mediante la detección en el EEG de potenciales P300 provocados por estímulos visuales que aparecen en tiempos aleatorios y generados de forma endógena por el usuario de la aplicación. El sistema diseñado se encuentra distribuido entre un ordenador y el dispositivo móvil a controlar. Debido a su mayor capacidad, la implementación del paradigma oddball y el procesado de señal se realizan en el ordenador, que traduce en comandos las intenciones del usuario. Posteriormente, estos se envían al dispositivo móvil mediante tecnología Bluetooth. Una vez recibido el comando, el Smartphone lo ejecutará. Las tareas disponibles en la aplicación permiten al usuario realizar llamadas, mandar SMS, añadir, ver o eliminar contactos, hacer fotos y visualizarlas, o añadir alarmas y citas al calendario. Una vez desarrollada, la aplicación fue evaluada por cinco sujetos sanos que tuvieron que realizar distintas tareas de control del Smartphone con dificultad creciente, repartidas en dos sesiones realizadas en días diferentes. Los resultados obtenidos fueron satisfactorios, con una precisión media cercana al 95% bajo condiciones controladas en un laboratorio. Tras la realización de las tareas, los sujetos de estudio completaron un cuestionario de satisfacción que permitió conocer su opinión del sistema implementado y realimentar el proyecto con sus sugerencias.Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicació

Escribiendo mediante las ondas cerebrales: desarrollo y evaluación de paradigmas utilizando OpenViBE

El electroencefalograma (EEG) fue desarrollado por Hans Berger en 1929 y, a partir de ello, se comenzaron a investigar las ondas cerebrales como método diagnóstico de enfermedades como la epilepsia o el trastorno del sueño. Desde su invención, se especuló que el EEG podría utilizarse para desarrollar un sistema de comunicación entre el cerebro y el medio sin que intervinieran los intermediarios normales (nervios y músculos periféricos). A este sistema se le llamó Brain Computer Interface (BCI) y fue iniciado por el Dr. Jacques Vidal en 1977. Su función principal es monitorizar la actividad cerebral y traducir determinadas características, correspondientes a las intenciones del usuario, en comandos de un dispositivo. El objetivo de este Trabajo Fin de Grado es diseñar, desarrollar y evaluar un conjunto de aplicaciones enfocadas a la selección de caracteres con las ondas cerebrales del usuario utilizando la plataforma OpenViBE. Este estudio está enfocado a un uso futuro por parte de personas con grave discapacidad. Inicialmente, se realiza un estudio sobre los sistemas BCI, los métodos de registro de la actividad cerebral, las señales de control utilizadas por estos sistemas, el procesado de la señal y diferentes paradigmas odd-ball. A continuación, se profundiza en el análisis de la señal y los potenciales evocados P300, señal de control utilizada en las aplicaciones a desarrollar. En este análisis, se describen los artefactos más comunes que degradan la señal y los distintos métodos de extracción y traducción de características. Entre los métodos de extracción destacan el análisis temporal, frecuencial y espacial; y con respecto a los métodos de traducción de características se emplean tanto los lineales como los no lineales. A continuación, se muestra el diseño y el desarrollo de las aplicaciones BCI utilizadas para escribir mediante las ondas cerebrales. Estas aplicaciones utilizan los potenciales evocados P300 como señal de control gracias al paradigma odd-ball. Los paradigmas odd-ball presentan un estímulo deseado de forma infrecuente entre estímulos frecuentes, que generan un potencial P300 cada vez que se percibe el estímulo deseado, seleccionando un comando de la aplicación. Para finalizar, se realiza una comparativa entre 4 paradigmas, el paradigma Row-Column (RCP), el paradigma Checkerboard (CBP), el paradigma Honeycomb-Shaped Red-Dots (HSRD) y el paradigma unificado Honeycomb-Shaped Red-Dots – Checkerboard (HSRDCBP); para buscar cuál de ellos es el más adecuado. Las aplicaciones se evaluaron por parte de cinco sujetos sanos en cuatro sesiones consecutivas utilizando la plataforma OpenViBE. A partir de la evaluación se puede concluir que el HSRDCBP es el paradigma desarrollado con mejores resultados, con un 100% de precisión. El paradigma tradicional obtiene casi un 93% de precisión, superado por el paradigma HSRD con un 98%. El paradigma CBP solamente obtiene un 85% de precisión.Grado en Ingeniería de Tecnologías Específicas de Telecomunicació

Effects of Alpha/Theta Neurofeedback Training for Women with Moderate to Severe Trait Anxiety: A Randomized, Single-Blind, Clinical Trial

Introduction: Alpha/Theta neurofeedback treatment (A/T NFT) has been administered to adults with anxiety disorders since the late 1960s, yet the efficacy of this treatment remains unclear. The present, single-blind study, for the first time, uses an active placebo NFT control group to test the A/T NFT protocol for trait anxiety on prodromal and clinical adult female participants. The effects this treatment has on activation and arousal states, self-perceived anxiety levels, neural oscillations, and other parameters were assessed. Methods: Twenty-seven women ranging in age from 19 through 69 who had scored higher than the 66th percentile in the STAI trait anxiety sub-scale (75% of whom had previously been diagnosed with an anxiety disorder) were randomly assigned to either the experimental (EG) or the control group (CG). The EG (n = 14) received ten sessions of A/T NFT in which alpha and theta EEG amplitudes were uptrained at Pz. The CG (n = 13) received ten sessions of active placebo NFT at Pz. During successive sessions beta- (15–19 Hz) and high beta amplitudes (20- 24 Hz) were uptrained or downtrained. Growth curve modeling (GCM) and traditional 2x5 repeated measures ANOVA were performed on the NFT sessions data to model individual and average group learning curves. Cognitive variables, such as treatment outcome expectancy, personal attribution styles, use, types, and efficacy of cognitive strategies in NFT, and correlations between NFT learning performance, time of day the NFT sessions were held, and a participant’s best or worst time to learn, were also investigated. Results: The analysis of individual learning curves, GCM, and ANOVA all confirmed that the majority of participants of the EG up-regulated absolute and relative A+T amplitudes within a NFT session, but so did the participants of the CG. However, a non-significant trend for the EG to have steeper learning curves was observed. Participants of both the EG and the CG felt significantly more deactivated by the end of a NFT session and reduced their self-perceived anxiety on all anxiety measures (STAI, BAI, GAD-7) by the end of the NFT trial. Although a trend could be observed that the EG reduced anxiety scores more than the CG, these differences did not rise to statistical significance. Lastly, no significant changes in the pre-post trial QEEG were found, although a trend of higher combined relative A+T power at the end of the trial was observed in the EG. In the EG the use of mental strategies was correlated with lower T/A ratio difference scores between the beginning and the end of the NFT trial but not with increased relative and absolute T+A amplitudes. The Time-of-day participants prefer or avoid learning did not correlate significantly with alpha or theta NFT amplitudes, i.e., NFT sessions being held during sub-optimal times of day were not associated with poorer learning performance. Conclusions: For both EG and CG absolute and relative T+A amplitudes increased within sessions and absolute and relative alpha increased across sessions although the CG protocol had not included an uptraining of alpha or theta amplitudes, nor low beta amplitudes (below 15 Hz) which may have represented upper alpha peak frequency in some of the younger participants. Thus, upregulation of beta and upper beta in NFT may be associated with alpha frequency uptraining due to functional coupling of alpha and beta EEG frequencies or it may be due to placebo and other non-specific effects such as EEG frequency drifts, alpha’s idling mode and inhibitory role during task performance, or perhaps simply that some frequency bands (alpha) are more susceptible to change and easier to train. Especially the inhibition of flanking bands in the NFT protocol, i.e., beta bands in A+T training, to prevent frequency drifts, will be necessary along with detailed GCM modeling of all frequency bands to see if and how the bands change over time and how those processes relate to NFT learning curves.Einleitung: Alpha/Theta-Neurofeedback-Behandlung (A/T-NFT) wird seit Ende der 1960er Jahre zur Behandlung Angststörungen bei Erwachsenen verwendet, doch es ist nicht klar, ob diese Therapie wirksam ist. In der vorliegenden Single-Blind-Studie wird zum ersten Mal eine aktive Plazebo-Kontrollgruppe verwendet, um das A/T-NFT-Protokoll an Frauen mit pro-dromalen und klinischen Trait-Angst zu testen. Die Auswirkungen dieser Behandlung auf Aktivierung, das empfundene Angstniveau, neuronale Oszillationen und andere Faktoren wurden erhoben. Methoden: Siebenundzwanzig Frauen im Alter von 19 bis 69, die höher als 66 Prozent im STAI-Trait-Angst-Test abgeschnitten hatten (75% waren zuvor mit einer Angststörung diagnostiziert worden), wurden zufällig auf Experimental- (EG) oder Kontrollgruppe (KG) verteilt. Die EG (n = 14) erhielt zehn Sitzungen A/T NFT, in denen Alpha- und Theta-Ampli-tuden an der Pz-Elektrode verstärkt wurden. Die KG (n = 13) bekam zehn Sitzungen aktives Placebo-Training an der Pz-Elektrode, in denen in aufeinanderfolgenden NFT-Sitzungen jeweils Beta- (15–19 Hz) und High-Beta-Amplituden (20- 24 Hz) verstärkt oder vermindert wurden. Wachstumskurvenmodellierung (WKM) und traditionelle 2x5 ANOVA mit wiederholter Messung wurden mit den Daten der NFT-Sitzungen durchgeführt, um individuelle und durch-schnittliche Gruppenlernkurven zu modellieren. Kognitive Variablen wie Behandlungerwartung, persönliche Attributionsstile, Verwendung, Typen und Wirksamkeit kognitiver Strategien in der NFT und Korrelationen zwischen der NFT-Lernleistung, Tageszeit der NFT-Sitzungen und bester oder schlechtester Lernzeit der Probandinnen wurden auch untersucht. Ergebnisse: Die Analysen der individuellen Lernkurven, WKM und ANOVA bestätigten, dass nicht nur die Mehrheit der Teilnehmerinnen der EG gelernt hatten, die abso-luten und relativen A + T-Amplituden innerhalb einer NFT-Sitzung hochzuregulieren, sondern auch die Probandinnen der KG. Jedoch hatte die EG nicht-signifikante tendenziell steilere Lern-kurven. Die Teilnehmerinnen, sowohl der EG als auch der CG, fühlten sich am Ende einer NFT-Sitzung signifikant mehr deaktiviert und hatten am Ende der Studie signifikant verringerte Angstwerte in allen Angstfragebögen (STAI, BAI, GAD-7). Obwohl die EG Angstwerte ten-denziell stärker reduzierten als die CG, waren diese Unterschiede nicht statistisch signifikant. Auch wurden keine signifikanten Veränderungen im EEG zwischen Anfang und Ende der Studie gefunden, obwohl ein Trend zu höherer kombinierter relativer A+T-Amplituden am Ende der Studie in der EG beobachtet wurde. In der EG waren die Verwendung mentaler Strategien mit niedrigeren T/A-Differenzwerten zwischen Anfang und Ende der NFT-Studie korreliert, jedoch nicht mit erhöhten relativen und absoluten T+A-Amplituden. Außerdem waren die Tageszeiten, die Probandinnen zum Lernen bevorzugen oder vermeiden, nicht signifikant mit Alpha- oder Theta-NFT-Amplituden assoziiert, d.h. NFT-Sitzungen, die während suboptimaler Tageszeiten stattfanden, waren nicht mit einer schlechteren Lernleistung verbunden. Schlussfolgerungen: Sowohl für die EG, als auch für die KG, stiegen die absoluten und relativen T+A-Amplituden innerhalb der Sitzungen an und das absolute und relative Alpha nahm über die Sitzungen hinweg zu, obwohl das KG-Protokoll keine Verstärkung der Alpha- und Theta-Amplituden beinhaltete. Auch wurden Low-Beta-Amplituden (unter 15 Hz) nicht ver-stärkt, die bei den jüngeren Teilnehmerinnen die obere Alpha-Peak-Frequenz repräsentiert haben könnte. Daher kann die Hochregulation von Beta- und High-Beta-Amplituden in NFT mit einer Alpha-Frequenzhochregulierung aufgrund funktioneller Kopplung von Alpha- und Betafre-quenzen assoziiert sein oder aber die Folge eines Plazebo- und anderen unspezifischen Effekten, wie z.B. EEG-Frequenzdrift, Alpha-Leerlaufmodus, Alphas hemmende Rolle während Auf-gabenbewältigungen, oder vielleicht einfach, dass einige Frequenzbänder (Alpha) anfälliger für Veränderungen und einfacher zu trainieren sind. Besonders die Hemmung flankierender Frequenzbänder im NFT-Protokoll, d.h. Betabänder im A+T-Training, um Frequenzdrift zu verhindern, werden zusammen mit detaillierten WKM-Modellen aller Frequenzbänder benötigt, um herauszufinden, ob und wie diese sich mit voranschreitenden Sitzungen verändern und wie diese Prozesse mit NFT Lernkurven zusammenhängen

Applications of realtime fMRI for non-invasive brain computer interface-decoding and neurofeedback

Non-invasive brain-computer interfaces (BCIs) seek to enable or restore brain function by using neuroimaging e.g. functional magnetic resonance imaging (fMRI), to engage brain activations without the need for explicit behavioural output or surgical implants. Brain activations are converted into output signals, for use in communication interfaces, motor prosthetics, or to directly shape brain function via a feedback loop. The aim of this thesis was to develop cognitive BCIs using realtime fMRI (rt-fMRI), with the potential for use as a communication interface, or for initiating neural plasticity to facilitate neurorehabilitation. Rt-fMRI enables brain activation to be manipulated directly to produce changes in function, such as perception. Univariate and multivariate classification approaches were used to decode brain activations produced by the deployment of covert spatial attention to simple visual stimuli. Primary and higher order visual areas were examined, as well as potential control regions. The classification platform was then developed to include the use of real-world visual stimuli, exploiting the use of category-specific visual areas, and demonstrating real-world applicability as a communications interface. Online univariate classification of spatial attention was successfully achieved, with individual classification accuracies for 4-quadrant spatial attention reaching 70%. Further, a novel implementation of m-sequences enabled the use of the timing of stimuli presentation to enhance signal characterisation. An established rt-fMRI analysis loop was then used for neurofeedback-led manipulation of category-specific visual brain regions, modulating their functioning, and, as a result, biasing visual perception during binocular rivalry. These changes were linked with functional and effective connectivity changes in trained regions, as well as in a putative top-down control region. The work presented provides proof-of-principle for non-invasive BCIs using rt-fMRI, with the potential for translation into the clinical environment. Decoding and 4 neurofeedback applied to non-invasive and implantable BCIs form an evolving continuum of options for enabling and restoring brain function