Caracterización de los mecanismos de organización neuronal tras una sesión de estimulación multisensorial

La terapia multi-sensorial Snoezelen® tiene como objetivo proporcionar un estado de relajación mediante la utilización de estímulos controlados. Aunque existen numerosos estudios que sugieren que esta técnica es una intervención no farmacológica eficaz, actualmente son escasos los estudios que evalúen la efectividad e influencia de la terapia multi-sensorial de manera cuantitativa. En este Trabajo Fin de Máster se han analizado los registros de actividad EEG previos y posteriores a una sesión Snoezelen® en 18 sujetos con Parálisis Cerebral, 18 sujetos con Traumatismo Craneoencefálico y 18 controles. La evaluación de los cambios producidos por la terapia se llevó a cabo mediante el cálculo de la coherencia, así como mediante el uso de parámetros de red. A la vista de los resultados obtenidos, la conclusión principal de este estudio es que la aplicación de la terapia multi-sensorial produce una variación de las medidas de coherencia y parámetros de red tanto en los sujetos de control como en aquellos con daño cerebral en las diferentes bandas de frecuencias analizadas, siendo el grupo de Parálisis Cerebral el que mostró mayores diferencias significativas entre la actividad previa y posterior a la terapia. Las alteraciones parecen estar debidas a un mayor nivel de relajación de los participantes en esta intervención no farmacológica.Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería TelemáticaMáster en Ingeniería de Telecomunicació

Localización de fuentes de actividad cerebral

En la presente tesis se estudia la localización de fuentes de actividad eléctrica cerebral producida por poblaciones neuronales en la corteza. Es de interés evaluar su localización y organización con métodos no cruentos, como el electroencefalograma (EEG), por su posible aplicación en pacientes con epilepsia y sujetos normales. Este trabajo esta organizado en tres secciones correspondientes a tópicos de interés, que se detallan a continuación. Primero, se desarrolla la localización de espigas interictales en pacientes con epilepsia y displasia cortical focal (FCD). Se estudia la asociación entre la ubicación de las fuentes por medio de el modelo de dipolo equivalente de corriente (ECD) y las lesiones visibles en imágenes de resonancia magnética (MRI). Se proponen indicadores para caracterizar la distancia a la cual se encuentran los ECDs respecto de la lesión. En segundo lugar se analizan las diferencias en la utilización de modelos de fuentes distribuidas y concentradas en la localización de potenciales relacionados a eventos (ERP). Se plantea un nuevo índice para poder describir cuantitativamente las zonas de corteza que se activan. Este índice permite, no solo comparar activaciones entre distintas áreas en un mismo sujeto, sino que también es posible comparar la intensidad de activaciones entre distintos sujetos. Por último, se avanza en el uso de modelos de poblaciones neuronales fisiológicamente plausibles para la caracterización y simulación de fuentes de actividad cerebral epileptógena. Se proponen dos modelos de parche cortical, en uno considerando la conectividad entre poblaciones y en el otro no. Se realizan simulaciones de EEG intracraneal (iEEG) y se localizan dichas fuentes con métodos distribuidos. Se analizan los resultados obtenidos tanto espacial como temporalmente.Facultad de Ingenierí

Amigdalohipocampectomía y funcionamiento cognitivo : estudio de 2 pacientes con epilepsia del lóbulo tempora

En el presente trabajo se dan a conocer dos casos de pacientes con Epilepsia del Lóbulo Temporal, que tras mostrar refractariedad ante la enfermedad fueron remitidos a intervención quirúrgica por medio de Amigdalohipocampectomía. Procedimiento, éste último, que busca dar fin a las crisis de carácter convulsivo realizando resección de estructuras mesiales como el hipocampo y el núcleo amigdalino, cuyo funcionamiento alterado es causante de la patología. Para lograr lo anterior, la Fundación Valle del Lili - Institución de salud donde fueron intervenidos ambos pacientes-, realiza dentro de sus protocolos de evaluación un seguimiento de esferas cognitivas por medio de pruebas y medición neuropsicológica e interdisciplinar, además de acompañamiento de imagen cerebral a través de métodos de Resonancia Magnética estructural y funcional, anexos a Volumetría. Estos datos fueron recogidos y analizados en este trabajo con el fin de esclarecer los efectos de la cirugía y la pertinencia de las técnicas realizadas, así como la importancia del trabajo en conjunto desde diversas disciplinas.PregradoPSICOLOGO(A

Predicción de crisis epilépticas mediante teoría de grafos y conectividad funcional

El comportamiento anormal de redes neuronales causa la ocurrencia de crisis espontáneas y recurrentes, principal síntoma de la epilepsia. La dinámica de estas redes epilépticas y los mecanismos detrás de la generación de las crisis, son temas de gran interés en la comunidad médica y científica, dado que aún no han sido completamente descubiertos ([1], [2], [3]). En el presente trabajo, se hace uso de los datos de la base EPILEPSIAE [4] recolectados de 10 pacientes usando electroencefalogramas intracraneales. Se analizan datos de 8 horas antes de la crisis, con una frecuencia de muestreo de 1024 Hz. Adicionalmente, se usan datos de 5 pacientes del Hospital Universitario San Ignacio (HUSI), correspondientes a un intervalo de 3 horas antes de la crisis a una frecuencia de muestreo de 256 Hz. Para este fin, se propone una metodología en la cual se estudian redes de conectividad que son construidas a partir de medidas de similitud multivariable entre canales de la sincronización cerebral. Estas características se analizan entre todas las posibles combinaciones de los canales para cada una de las bandas cerebrales fisiológicas. Las redes de conectividad construidas, se filtran usando un umbral estadístico. Con las matrices resultantes se calculan las medidas topológicas de la red. Estas medidas son utilizadas para analizar la dinámica de las redes cerebrales, en ventanas de tiempo de 1 minuto, buscando encontrar el marcador cerebral que permita anticipar la ocurrencia de una crisis epiléptica o etapa ictal. Finalmente, estas medidas se usan como variables de entrada a un módulo de aprendizaje de máquina para realizar clasificación automática. Adicionalmente, se estudia la dinámica de la red a lo largo del tiempo, buscando encontrar marcadores que permitan aportar al conocimiento del fenómeno.Abnormal behavior of neural networks causes the occurrence of spontaneous and recurrent seizures, the main symptom of epilepsy. The dynamics of these epileptic networks and the mechanisms behind the generation of seizures are subjects of great interest in the medical and scientific community, since they have not yet been completely discovered ([1], [2], [3]). In the present work, it is made use of the data of the base epilepsy [4] collected from 10 patients using intracranial electroencephalograms. Data are analyzed 8 hours before the seizure, with a sampling frequency of 1024 Hz. Additionally, data from 5 patients from the San Ignacio University Hospital (HUSI), corresponding to an interval of 3 hours before to the seizure, are used at a sampling rate of 256 Hz. To this end, it proposes a methodology in which we study networks of connectivity that are built from measures of multivariate similarity between channels of the cerebral synchronization. These characteristics are analyzed among all the possible combinations of the channels for each of the physiological cerebral bands. The built-in connectivity networks are filtered using a statistical threshold. With the resulting matrices the topological measurements of the network are calculated. These measures are used to analyze the dynamics of brain networks, in time windows of 1 minute, seeking to find the brain marker that allows anticipating the occurrence of an epileptic seizure or ictal stage. Finally, these measurements are used as input variables to a machine learning module to perform automatic sorting. In addition, we study the dynamics of the network over time, seeking to find markers that allow to contribute to the knowledge of the phenomenon.Magíster en BioingenieríaMagíster en BioingenieríaMaestríaMaestrí

Study of evoked responses and brain connectivity during human cognitive activity through direct intracranial recordings

En las últimas décadas, diversos estudios en neurociencias cognitivas han mostrado que los procesos cognitivos dependen de la coordinación dinámica de diversas áreas cerebrales que se acoplan de forma flexible a corta y larga distancia. Desde esta perspectiva, el acto cognitivo ya no depende únicamente de un área cerebral específica, sino que requiere de integración a gran escala de un conjunto de regiones cerebrales. La mayor parte de la evidencia neurocientífica en humanos proviene de estudios que utilizan técnicas de resonancia magnética funcional o electromagnéticas que presentan limitaciones en su resolución temporal y espacial, respectivamente. En este contexto, los registros intracraneales invasivos en humanos presentan una oportunidad única para el estudio de la cognición. Esta técnica posee una resolución espacial del orden de los milímetros y temporal del orden de los milisegundos, tiene una de las mejores relaciones señal/ruido en humanos, y permite evaluar modelos neuroanatómicos y dinámicas temporales precisas de procesos cognitivos fundamentales, como la emoción, el juicio moral, o el lenguaje, entre otros. Asimismo, debido a la robustez de la relación señal/ruido de la técnica, es posible realizar estudios a nivel individual con gran precisión temporoespacial. Es por ello que su aporte a las neurociencias es fundamental. La presente Tesis recurre a esta técnica para combinar métodos clásicos de actividad evocada con el estudio de la conectividad cerebral a gran escala y algoritmos de aprendizaje para estudiar el acoplamiento de redes neuronales en procesos cognitivos clave de la vida cotidiana. Se abordan tres estudios basados en registros invasivos en humanos. En el primero, se investigaron los correlatos cerebrales de una tarea que evalúa el reconocimiento de la 3 intención de daño, un elemento decisivo en la cognición moral. Se encontró que el daño intencional induce actividad temprana (< 200 ms) en la amígdala, con modulaciones que discriminan sistemáticamente entre tipos de situaciones: daño intencional, daño no intencional e interacción no dañina (neutral). Además, los análisis de conectividad mostraron una rápida conexión con regiones prefrontales. Los resultados reflejan la relevancia de la amígdala en la codificación rápida de la intención de dañar, una habilidad crítica para la supervivencia y fundamental en la cognición moral. El segundo estudio se basó en una tarea de reconocimiento de emociones en caras y palabras, dos fenómenos centrales en la interacción social cotidiana. Se analizaron series temporales y métodos de conectividad con el uso de aprendizaje de máquinas estadístico para estudiar cómo el desempeño individual se refleja en la actividad neuronal en una muestra de sujetos con perfiles de desempeño contrastivos. Se mostró que los diferentes perfiles de desempeño se vieron reflejados en su conectividad entre regiones. Este trabajo es una contribución al enfoque de diferencias individuales, una tendencia reciente en el ámbito neurocientífico, que se concentra en estudiar la variabilidad del procesamiento neural a nivel individual. Por último, en el tercer estudio, se utilizaron registros intracraneales y electroencefalográficos para evaluar en qué medida la construcción del sentido semántico está asociada con regiones vinculadas con sistemas multimodales (áreas relacionadas con conceptos abstractos que integran diferentes vías sensoriales) y/o mecanismos corporizados (redes sensoriomotoras específicas para cada modalidad perceptual) involucrados a este proceso. A través de análisis clásicos de oscilaciones junto con aprendizaje automático, se estudió la dinámica de la modulación de estímulos lingüísticos relacionados con partes del rostro (sustantivos como ‘nariz’ y ‘boca’), y la interacción entre los sistemas multimodales y corporizados mediante métodos de conectividad. Se mostró por primera vez que estos estímulos rápidamente modulan marcadores tempranos en regiones de procesamiento de caras (regiones corporizadas), con contribuciones de regiones multimodales, lo cual sugiere que el significado lingüístico depende, en parte, de la reactivación de experiencias sensoriales pertinentes. En su conjunto, los tres estudios de la Tesis brindan aportes directos mediante registros invasivos en humanos para la construcción de modelos de neurociencias cognitivas. Finalmente, los métodos implementados en estos y otros trabajos realizados fueron incluidos en un toolbox propio de análisis de datos. Esta herramienta sirve como un repositorio de métodos con el fin de organizar, reutilizar, compartir y capacitar estudiantes e investigadores de un laboratorio. Si bien está construido con las funciones de los análisis presentados aquí, la principal 4 bondad del toolbox es que es fácilmente extensible y cada laboratorio o grupo de trabajo puede probarlo con sus propios métodos de análisis. Así, la presente Tesis brinda aportes en temáticas relevantes de las neurociencias de registros intracraneales a través de estudios en los que se aplicaron metodologías novedosas, como la conectividad y el aprendizaje automático, contribuyendo además a futuros estudios mediante la creación de una herramienta que facilita y potencia la tarea científica.In recent decades, cognitive neuroscience has shown that cognitive processes rely on dynamic couplings between brain areas over short and long distances. Cognitive events are thus no longer taken to depend solely on a specific region, but rather on the largescale integration of many regions. In human research, most relevant evidence stems from functional magnetic resonance or electromagnetic techniques, marked by limitations in their temporal and spatial resolution, respectively. In this context, invasive intracranial recordings represent a unique opportunity for studying cognition. This technique has a spatial resolution in the order of millimetres and a temporal resolution in the order of milliseconds, alongside one of the best signal-to-noise ratios. Therefore, it is very well suited to evaluating neuroanatomical models and complex temporal dynamics of elemental cognitive domains (e.g., emotion, moral judgement, and language) at the single-subject level. Building on such assets, this thesis relies on intracranial recordings combined with classical evoked activity methods, measures of large-scale brain connectivity, and machine learning approaches to study the coupling of neural networks in key cognitive processes of everyday life. The dissertation comprises three studies. The first one examines neural correlates of the recognition of harmful intentions, a decisive element of moral cognition. Intentional harm induced early amygdalar activity (< 200 ms), with modulations that discriminate among intentional harm, unintentional harm, and neutral actions. Furthermore, connectivity analyses showed a fast coupling with prefrontal regions. These results highlight the key role of the amygdala in the rapid encoding of intentional harm, a critical ability for survival and to moral cognition. The second study assessed emotion recognition in faces and words, two pillars of social interaction. Machine learning algorithms were applied to temporal series data and connectivity coefficients to examine individual signatures of neural activity in subjects with contrastive behavioural performance. The participant’s differential performance profiles were captured by connectivity coefficients. This work represents a contribution to the individual differences approach, a recent neuroscientific trend that focuses on individual neural variability. Lastly, through a combination of intracranial and scalp-level recordings, the third study focused on semantic processing to examine the temporal organization of multimodal systems (areas related to abstract concepts that integrate different sensory pathways) and/or embodied mechanisms (specific sensorimotor 6 networks for each perceptual modality) in the construal of meaning. We studied the dynamics of the modulations of linguistic stimuli denoting to facial body parts (nouns such as ‘nose’ and ‘mouth’) through classical oscillatory analysis together with machine learning, and the interaction between multimodal and embodied systems using connectivity methods. We showed, for the first time, that these stimuli rapidly modulate early markers in facial processing areas (embodied regions), with multimodal contributions, suggesting that linguistic meaning partly relies on fast reactivations of relevant sensory experiences. Together, the three studies provide direct contributions for the construction of models in cognitive neuroscience through invasive recordings in humans. Finally, the methods implemented for these and other works were included in a data analysis toolbox. This tool serves as a repository to ease the organization, reuse, and sharing of scripts, thus supporting student and researcher training. Already equipped with the functions used for present analyses, the toolbox is easily extensible and each laboratory or work group can populate it with their own methods. In sum, building on the uniqueness of intracranial human recordings, the present thesis affords methodological and theoretical contributions in hot topics of cognitive neuroscience, combining novel connectivity and machine learning methods and providing a tool that assists future studies and enhances other potential investigations.Fil: Hesse Rizzi, Eugenia Fátima. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Neurociencia Cognitiva y Traslacional. Fundación Ineco Rosario Sede del Incyt | Instituto de Neurología Cognitiva. Instituto de Neurociencia Cognitiva y Traslacional. Fundación Ineco Rosario Sede del Incyt | Fundación Favaloro. Instituto de Neurociencia Cognitiva y Traslacional. Fundación Ineco Rosario Sede del Incyt. Laboratorio de Psicología Experimental y Neurociencias; Argentin

Exploration of source/sink phase connectivity patterns for the study of language processing through inter-channel causality of EEG signals

[SPA] Esta investigación titulada "Exploración de Patrones de Conectividad de Fase Fuente/Sumidero para el Estudio del Procesamiento del Lenguaje a través de la Causalidad Inter-canal de señales de EEG" se adentra en el estudio de las relaciones de causa-efecto en la red de conectividad cerebral de individuos con TL y sujetos de control. Utiliza señales de EEG y estímulos de ruido blanco como instrumentos para analizar estas relaciones. Una metodología innovadora basada en matrices de CG de los diversos canales de EEG se propone para construir modelos de conectividad causal, empleando un enfoque de fuentes/sumideros. El propósito primordial de esta investigación es identificar las regiones del cerebro que ejercen mayor influencia sobre otras (fuentes), las áreas que son más afectadas por otras (sumideros), y la actividad total para incrementar nuestra comprensión de los mecanismos subyacentes al TL. A pesar de los avances en los estudios previos, los mecanismos neuronales que subyacen al TL aún no se comprenden completamente. La necesidad de investigar más para identificar las regiones cerebrales específicas y los patrones de conectividad involucrados en este trastorno es evidente. Identificar patrones coherentes en las lecturas de EEG puede ser un gran desafío, debido a la diversidad y complejidad de las señales cerebrales que estos capturan. Además, cuando se trata de desvelar las dinámicas de conectividad en el cerebro, la tarea se vuelve aún más intrincada. En este sentido, la búsqueda de patrones en la conectividad cerebral se convierte en una tarea esencial para entender los TL. La causalidad, que se refiere a la relación entre causa y efecto, puede proporcionar un marco útil para explorar estas conexiones cerebrales. El concepto de causalidad puede ser aplicado en la neurociencia para estudiar cómo las diferentes regiones del cerebro interactúan entre sí, y cómo estas interacciones pueden influir en ciertos comportamientos o condiciones. Para ello, el principio de la CG, desarrollado por el economista Clive Granger, es una herramienta importante. Se utiliza para inferir relaciones causales entre series temporales de datos, con la idea de que si una serie puede predecir con precisión otra serie, entonces la primera "causa" a la segunda en algún sentido. En el contexto de la EEG, la causalidad de Granger puede ser utilizada para inferir patrones de conectividad entre diferentes regionales cerebrales a partir de las lecturas de EEG. Siguiendo este camino de investigación, se desarrolló un análisis basado en la causalidad intercanal de EEG para desvelar las relaciones causales entre diferentes regiones cerebrales y para identificar patrones de conectividad de fase fuente/sumidero asociados con la DD y con los TL en general. Para la realización de este estudio, se seleccionaron 48 participantes, de los cuales 16 padecían DD y 32 eran sujetos sin dificultades en el lenguaje. Todos eran hispanohablantes nativos, diestros, con visión normal o corregida a normal y sin deficiencias auditivas. Todos los integrantes del grupo con trastorno del lenguaje habían sido diagnosticados formalmente con DD en la escuela. Por otro lado, todos los participantes del grupo de control estaban libres de dificultades de lenguaje y no habían sido diagnosticados formalmente con DD. Los tutores legales de todos los participantes fueron informados, dieron su consentimiento por escrito y estuvieron presentes durante la totalidad del experimento. La experimentación se desarrolló en sesiones de 15 minutos en las que los participantes estuvieron expuestos a estímulos auditivos. El estímulo fue modulado a 4.8 Hz (frecuencia prosódica-silábica) y se realizó en segmentos de 2.5 minutos, percibiéndose como ruido blanco. Este tipo de estímulo se seleccionó con el objetivo de identificar qué patrones de sincronicidad provocaría el procesamiento auditivo de bajo nivel. La selección se basó en el conocimiento experto de los psicólogos lingüistas sobre los componentes de frecuencia principales que representan las palabras. Los resultados del estudio desvelaron diferencias significativas en los patrones de conectividad causal entre los sujetos con DD y los controles. En el escenario de áreas que más influyen en otras (fuentes), se descubrió que ciertas regiones cerebrales ejercían influencias causales más fuertes en el grupo con TL (particularmente, DD) en comparación con el grupo de control. Estos hallazgos insinúan que los sujetos con TL pueden tener patrones alterados de flujo de información y conectividad en el cerebro. La metodología propuesta también se utilizó con el objetivo de clasificar, para diferenciar entre sujetos con TL y controles en base a sus patrones de conectividad EEG. Los algoritmos de clasificación brindaron resultados prometedores, demostrando el potencial del análisis de causalidad intercanal de EEG como una herramienta diagnóstica para los TL. En resumen, este estudio contribuye a la comprensión de los mecanismos neuronales subyacentes al TL mediante la exploración de las relaciones de causa-efecto en la red de conectividad cerebral. Este trabajo enriquece nuestro conocimiento sobre la base neuronal del TL y abre caminos para más exploraciones e intervenciones estratégicas en este el campo de la investigación. [ENG] This research entitled "Exploration of Source/Sink Phase Connectivity Patterns for the Study of Language Processing through Inter-channel Causality of EEG signals" delves into the study of cause-effect relationships in the brain connectivity network of individuals with LD and control subjects. It uses EEG signals and white noise stimuli as instruments to analyze these relationships. An innovative methodology based on CG matrices of the various EEG channels is proposed to build causal connectivity models, employing a source/sink approach. The primary purpose of this research is to identify the regions of the brain that exert the greatest influence on others (sources), the areas that are most affected by others (sinks), and total activity to increase our understanding of the mechanisms underlying LD. Despite advances in previous studies, the neural mechanisms underlying LD are still not fully understood. The need for further research to identify the specific brain regions and connectivity patterns involved in this disorder is evident. Identifying coherent patterns in EEG readings can be a great challenge, due to the diversity and complexity of the brain signals they capture. Moreover, when it comes to unraveling the dynamics of connectivity in the brain, the task becomes even more intricate. In this sense, the search for patterns in brain connectivity becomes an essential task in understanding LDs. Causality, which refers to the relationship between cause and effect, can provide a useful framework for exploring these brain connections. The concept of causality can be applied in neuroscience to study how different brain regions interact with each other, and how these interactions may influence certain behaviors or conditions. For this purpose, the CG principle, developed by the economist Clive Granger, is an important tool. It is used to infer causal relationships between time series of data, with the idea that if one series can accurately predict another series, then the former "causes" the latter in some sense. In the context of EEG, Granger causality can be used to infer patterns of connectivity between different brain regions from EEG readings. Following this research path, an analysis based on EEG interchannel causality was developed to unveil causal relationships between different brain regions and to identify source/sink phase connectivity patterns associated with DD and with LDs in general. For the realization of this study, 48 participants were selected, of which 16 suffered from DD and 32 were subjects without LD. All were native Spanish speakers, right-handed, with normal or corrected to normal vision and without hearing impairments. All members of the group with language disorder had been formally diagnosed with DD at school. On the other hand, all participants in the control group were free of language difficulties and had not been formally diagnosed with DD. The legal guardians of all participants were informed, gave written consent and were present for the entirety of the experiment. The experimentation took place in 15-minute sessions in which the participants were exposed to auditory stimuli. The stimulus was modulated at 4.8 Hz (prosodic-syllabic frequency) and performed in segments of 2.5 minutes, perceived as white noise. This type of stimulus was selected with the aim of identifying which synchronicity patterns would cause low-level auditory processing. The selection was based on the linguistic psychologists' expert knowledge of the main frequency components that words represent. The results of the study revealed significant differences in the patterns of causal connectivity between subjects with DD and controls. In the scenario of areas that most influence others (sources), certain brain regions were found to exert stronger causal influences in the LD group (particularly, DD) compared to the control group. These findings hint that subjects with LD may have altered patterns of information flow and connectivity in the brain. The proposed methodology was also used with the aim of classifying, to differentiate between subjects with LD and controls based on their EEG connectivity patterns. The classification algorithms provided promising results, demonstrating the potential of EEG interchannel causality analysis as a diagnostic tool for LDs. In summary, this study contributes to the understanding of the neural mechanisms underlying LD by exploring cause-effect relationships in the brain connectivity network. This work enriches our knowledge about the neural basis of LD and opens paths for further explorations and strategic interventions in this field of research.Escuela Internacional de Doctorado de la Universidad Politécnica de CartagenaUniversidad Politécnica de CartagenaPrograma Doctorado en Tecnologías de la Información y las Comunicacione

Diseño de un sistema inalámbrico de monitoreo para pacientes epilépticos de la clínica Anglo Americana

Este trabajo consiste en el diseño de un sistema portátil que podrá predecir una crisis epiléptica en la persona mediante los síntomas sensoriales pre ictal (antes de una convulsión) dentro de las áreas de hospitalización de la clínica Anglo Americana. El dispositivo usa módulos de sensores que medirán pulso cardiaco, la aceleración y la temperatura del paciente. El sistema medirá síntomas sensoriales. Los módulos de sensores ofrecerán movilidad al paciente y mayor independencia para que mejore su desarrollo en la hospitalización a través de la monitorización en tiempo real de los signos vitales del paciente. Mediante los datos obtenidos y el código configurado en el programa Arduino, el sistema podrá predecir un ataque epiléptico, enviando la alerta hacía el personal asistencial mediante un SMS al dispositivo móvil propia del servicio, previamente configurado del servicio, y a su vez a la pantalla de la pulsera portada por el paciente. Por tanto, se espera obtener una sensibilidad mayor del 50% y tiempo de detección de al menos de 20 s. El presente diseño a desarrollar (hardware y software) es de acceso fácil de los diferentes componentes, así como su costo en comparación con los productos similares existentes en el mercado y puede ser utilizado por el paciente con historial de crisis epiléptica, ya que tendrán los datos exactos de tiempo de duración de la crisis epiléptica y así poder tomar las diferentes acciones con referente al tratamiento en curso o alguno a futuro.This work consists of the design of a portable system that will be able to predict an epileptic crisis in the person through pre-ictal sensory symptoms (before a seizure) within the hospitalization areas of the Anglo Americana Clinic. The device uses sensor modules that will measure the patient's heart rate, acceleration, and temperature. The system will measure sensory symptoms. The sensor modules will offer mobility to the patient and greater independence to improve their development in hospitalization through real-time monitoring of the patient's vital signs. Using the data obtained and the code configured in the Arduino program, the system will be able to predict an epileptic attack, sending the alert to the assistance personnel by means of an SMS to the service's own mobile device, previously configured for the service, and in turn to the the bracelet worn by the patient. Therefore, it is expected to obtain a sensitivity greater than 50% and a detection time of at least 20 s. The present design to be developed (hardware and software) is easily accessible for the different components, as well as their cost compared to similar products on the market and can be used by the patient with a history of epileptic crisis, since they will have the exact data on the duration of the epileptic crisis and thus be able to take the different actions regarding the treatment in progress or some in the future.Trabajo de suficiencia profesionalCampus Lima Centr

Simuladores cerebrales: revisión de modelos micro- y macroescala

Las simulaciones de redes cerebrales pretenden comprender las funciones del cerebro tanto en condiciones normales como patológicas. A tal fin, existen en la actualidad múltiples simuladores y paquetes software pertenecientes al ámbito de la neurociencia computacional. El objetivo final de los modelos computacionales consiste en tratar de explicar la relación entre la estructura, la función y la dinámica cerebrales. Los modelos multiescala trabajan con datos biológicos de distinto tipo y granularidad, en un rango que va desde modelos de neuronas, sinapsis y microcircuitos -microescala- hasta modelos a macroescala con cerebros virtuales. En el presente trabajo se pretende realizar una revisión de los modelos microescala y macroescala, resaltando sus principales características y funcionalidades y su orientación para investigación. Finalmente, se trabajará experimentalmente con un modelo macroescala, para el cual se elaborará una guía de usuario.Grado en Ingeniería Biomédic

Alteraciones en la conectividad funcional en el autismo: un estudio mediante magnetoencelofalografía

Desde inicios del siglo XXI la teoría de una conectividad alterada ha cobrado interés como modelo fisiopatológico dentro del Trastorno del Espectro Autista (TEA). Esta teoría defiende que las deficiencias en la integración y sincronización de la actividad neuronal entre distintas regiones cerebrales puede dar cuenta de la sintomatología clínica del trastorno (Vasa, Mostofsky, y Ewen, 2016). Inicialmente se planteó que el trastorno podría caracterizarse por un patrón general de hipoconectividad (Just, Cherkassky, Keller, y Minshew, 2004) o por un patrón de hipoconectividad a larga distancia e hiperconectividad a nivel local (Belmonte et al., 2004), que podrían contribuir a las alteraciones sociales, cognitivas y comportamentales del (TEA). Ambos trabajos sirvieron de acicate para el surgimiento de multitud de estudios que pusieron a prueba ambas hipótesis. La literatura es consistente en afirmar la existencia de una conectividad funcional anómala en el TEA independientemente de la técnica de registro empleada (fMRI, EEG, MEG) y del estado cognitivo evaluado (actividad en reposo o tarea) (Hull et al., 2017; O’Reilly, Lewis, y Elsabbagh, 2017; Picci, Gotts, y Scherf, 2016; Vissers, Cohen, y Geurts, 2012; Wass, 2011). Sin embargo, estas mismas revisiones muestran escaso apoyo a las hipótesis iniciales, esbozando un patrón más complejo de hiper e hipoconectividad en el TEA..