Significant variables extraction of post-stroke EEG signal using wavelet and SOM kohonen

Stroke patients require a long recovery. One success of the treatment given is the evaluation and monitoring during recovery. One device for monitoring the development of post-stroke patients is Electroencephalogram (EEG). This research proposed a method for extracting variables of EEG signals for post-stroke patient analysis using Wavelet and Self-Organizing Map Kohonen clustering. EEG signal was extracted by Wavelet to obtain Alpha, beta, theta, gamma, and Mu waves. These waves, the amplitude and asymmetric of the symmetric channel pairs are features in Self Organizing Map Kohonen Clustering. Clustering results were compared with actual clusters of post-stroke and no-stroke subjects to extract significant variable. These results showed that the configuration of Alpha, Beta, and Mu waves, amplitude together with the difference between the variable of symmetric channel pairs are significant in the analysis of post-stroke patients. The results gave using symmetric channel pairs provided 54-74% accuracy

Brain activity during different throwing games: EEG exploratory study

Producción CientíficaThe purpose of this study is to explore the differences in brain activity in various types of throwing games by making encephalographic records. Three conditions of throwing games were compared looking for significant differences (simple throwing, throwing to a goal, and simultaneous throwing with another player). After signal processing, power spectral densities were compared through variance analysis (p ≤ 0.001). Significant differences were found especially in high-beta oscillations (22–30 Hz). “Goal” and “Simultaneous” throwing conditions show significantly higher values than those shown for throws without opponent. This can be explained by the higher demand for motor control and the higher arousal in competition situations. On the other hand, the high-beta records of the “Goal” condition are significantly higher than those of the “Simultaneous” throwing, which could be understood from the association of the beta waves with decision-making processes. These results support the difference in brain activity during similar games. This has several implications: opening up a path to study the effects of each specific game on brain activity and calling into question the transfer of research findings on animal play to all types of human play

EmoEEG - recognising people's emotions using electroencephalography

Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica (Sinais e Imagens Médicas), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2020As emoções desempenham um papel fulcral na vida humana, estando envolvidas numa extensa variedade de processos cognitivos, tais como tomada de decisão, perceção, interações sociais e inteligência. As interfaces cérebro-máquina (ICM) são sistemas que convertem os padrões de atividade cerebral de um utilizador em mensagens ou comandos para uma determinada aplicação. Os usos mais comuns desta tecnologia permitem que pessoas com deficiência motora controlem braços mecânicos, cadeiras de rodas ou escrevam. Contudo, também é possível utilizar tecnologias ICM para gerar output sem qualquer controle voluntário. A identificação de estados emocionais é um exemplo desse tipo de feedback. Por sua vez, esta tecnologia pode ter aplicações clínicas tais como a identificação e monitorização de patologias psicológicas, ou aplicações multimédia que facilitem o acesso a músicas ou filmes de acordo com o seu conteúdo afetivo. O interesse crescente em estabelecer interações emocionais entre máquinas e pessoas, levou à necessidade de encontrar métodos fidedignos de reconhecimento emocional automático. Os autorrelatos podem não ser confiáveis devido à natureza subjetiva das próprias emoções, mas também porque os participantes podem responder de acordo com o que acreditam que os outros responderiam. A fala emocional é uma maneira eficaz de deduzir o estado emocional de uma pessoa, pois muitas características da fala são independentes da semântica ou da cultura. No entanto, a precisão ainda é insuficiente quando comparada com outros métodos, como a análise de expressões faciais ou sinais fisiológicos. Embora o primeiro já tenha sido usado para identificar emoções com sucesso, ele apresenta desvantagens, tais como o fato de muitas expressões faciais serem "forçadas" e o fato de que as leituras só são possíveis quando o rosto do sujeito está dentro de um ângulo muito específico em relação à câmara. Por estes motivos, a recolha de sinais fisiológicos tem sido o método preferencial para o reconhecimento de emoções. O uso do EEG (eletroencefalograma) permite-nos monitorizar as emoções sentidas sob a forma de impulsos elétricos provenientes do cérebro, permitindo assim obter uma ICM para o reconhecimento afetivo. O principal objetivo deste trabalho foi estudar a combinação de diferentes elementos para identificar estados afetivos, estimando valores de valência e ativação usando sinais de EEG. A análise realizada consistiu na criação de vários modelos de regressão para avaliar como diferentes elementos afetam a precisão na estimativa de valência e ativação. Os referidos elementos foram os métodos de aprendizagem automática, o género do indivíduo, o conceito de assimetria cerebral, os canais de elétrodos utilizados, os algoritmos de extração de características e as bandas de frequências analisadas. Com esta análise foi possível criarmos o melhor modelo possível, com a combinação de elementos que maximiza a sua precisão. Para alcançar os nossos objetivos, recorremos a duas bases de dados (AMIGOS e DEAP) contendo sinais de EEG obtidos durante experiências de desencadeamento emocional, juntamente com a autoavaliação realizada pelos respetivos participantes. Nestas experiências, os participantes visionaram excertos de vídeos de conteúdo afetivo, de modo a despoletar emoções sobre eles, e depois classificaram-nas atribuindo o nível de valência e ativação experienciado. Os sinais EEG obtidos foram divididos em epochs de 4s e de seguida procedeu-se à extração de características através de diferentes algoritmos: o primeiro, segundo e terceiro parâmetros de Hjorth; entropia espectral; energia e entropia de wavelets; energia e entropia de FMI (funções de modos empíricos) obtidas através da transformada de Hilbert-Huang. Estes métodos de processamento de sinal foram escolhidos por já terem gerado resultados bons noutros trabalhos relacionados. Todos estes métodos foram aplicados aos sinais EEG dentro das bandas de frequência alfa, beta e gama, que também produziram bons resultados de acordo com trabalhos já efetuados. Após a extração de características dos sinais EEG, procedeu-se à criação de diversos modelos de estimação da valência e ativação usando as autoavaliações dos participantes como “verdade fundamental”. O primeiro conjunto de modelos criados serviu para aferir quais os melhores métodos de aprendizagem automática a utilizar para os testes vindouros. Após escolher os dois melhores, tentámos verificar as diferenças no processamento emocional entre os sexos, realizando a estimativa em homens e mulheres separadamente. O conjunto de modelos criados a seguir visou testar o conceito da assimetria cerebral, que afirma que a valência emocional está relacionada com diferenças na atividade fisiológica entre os dois hemisférios cerebrais. Para este teste específico, foram consideradas a assimetria diferencial e racional segundo pares de elétrodos homólogos. Depois disso, foram criados modelos de estimação de valência e ativação considerando cada um dos elétrodos individualmente. Ou seja, os modelos seriam gerados com todos os métodos de extração de características, mas com os dados obtidos de um elétrodo apenas. Depois foram criados modelos que visassem comparar cada um dos algoritmos de extração de características utilizados. Os modelos gerados nesta fase incluíram os dados obtidos de todos os elétrodos, já que anteriormente se verificou que não haviam elétrodos significativamente melhores que outros. Por fim, procedeu-se à criação dos modelos com a melhor combinação de elementos possível, otimizaram-se os parâmetros dos mesmos, e procurámos também aferir a sua validação. Realizámos também um processo de classificação emocional associando cada par estimado de valores de valência e ativação ao quadrante correspondente no modelo circumplexo de afeto. Este último passo foi necessário para conseguirmos comparar o nosso trabalho com as soluções existentes, pois a grande maioria delas apenas identificam o quadrante emocional, não estimando valores para a valência e ativação. Em suma, os melhores métodos de aprendizagem automática foram RF (random forest) e KNN (k-nearest neighbours), embora a combinação dos melhores métodos de extração de características fosse diferente para os dois. KNN apresentava melhor precisão considerando todos os métodos de extração menos a entropia espectral, enquanto que RF foi mais preciso considerando apenas o primeiro parâmetro de Hjorth e a energia de wavelets. Os valores dos coeficientes de Pearson obtidos para os melhores modelos otimizados ficaram compreendidos entre 0,8 e 0,9 (sendo 1 o valor máximo). Não foram registados melhoramentos nos resultados considerando cada género individualmente, pelo que os modelos finais foram criados usando os dados de todos os participantes. É possível que a diminuição da precisão dos modelos criados para cada género seja resultado da menor quantidade de dados envolvidos no processo de treino. O conceito de assimetria cerebral só foi útil nos modelos criados usando a base de dados DEAP, especialmente para a estimação de valência usando as características extraídas segundo a banda alfa. Em geral, as nossas abordagens mostraram-se a par ou mesmo superiores a outros trabalhos, obtendo-se valores de acurácia de 86.5% para o melhor modelo de classificação gerado com a base de dados AMIGOS e 86.6% usando a base de dados DEAP.Emotion recognition is a field within affective computing that is gaining increasing relevance and strives to predict an emotional state using physiological signals. Understanding how these biological factors are expressed according to one’s emotions can enhance the humancomputer interaction (HCI). This knowledge, can then be used for clinical applications such as the identification and monitoring of psychiatric disorders. It can also be used to provide better access to multimedia content, by assigning affective tags to videos or music. The goal of this work was to create several models for estimating values of valence and arousal, using features extracted from EEG signals. The different models created were meant to compare how various elements affected the accuracy of the model created. These elements were the machine learning techniques, the gender of the individual, the brain asymmetry concept, the electrode channels, the feature extraction methods and the frequency of the brain waves analysed. The final models contained the best combination of these elements and achieved PCC values over 0.80. As a way to compare our work with previous approaches, we also implemented a classification procedure to find the correspondent quadrant in the valence and arousal space according to the circumplex model of affect. The best accuracies achieved were over 86%, which was on par or even superior to some of the works already done

Novel translational phenotypes and biomarkers for creatine transporter deficiency

Abstract Creatine transporter deficiency is a metabolic disorder characterized by intellectual disability, autistic-like behaviour and epilepsy. There is currently no cure for creatine transporter deficiency, and reliable biomarkers of translational value for monitoring disease progression and response to therapeutics are sorely lacking. Here, we found that mice lacking functional creatine transporter display a significant alteration of neural oscillations in the EEG and a severe epileptic phenotype that are recapitulated in patients with creatine transporter deficiency. In-depth examination of knockout mice for creatine transporter also revealed that a decrease in EEG theta power is predictive of the manifestation of spontaneous seizures, a frequency that is similarly affected in patients compared to healthy controls. In addition, knockout mice have a highly specific increase in haemodynamic responses in the cerebral cortex following sensory stimuli. Principal component and Random Forest analyses highlighted that these functional variables exhibit a high performance in discriminating between pathological and healthy phenotype. Overall, our findings identify novel, translational and non-invasive biomarkers for the analysis of brain function in creatine transporter deficiency, providing a very reliable protocol to longitudinally monitor the efficacy of potential therapeutic strategies in preclinical, and possibly clinical, studies

The Effects of Anesthetic Induced Loss of Consciousness on Quantitative Electroen Cephalogram, and Bispectral and Spectral Entropy Indices. Studies on Healthy Male

Changes in the electroencephalography (EEG) signal have been used to study the effects of anesthetic agents on the brain function. Several commercial EEG based anesthesia depth monitors have been developed to measure the level of the hypnotic component of anesthesia. Specific anesthetic related changes can be seen in the EEG, but still it remains difficult to determine whether the subject is consciousness or not during anesthesia. EEG reactivity to external stimuli may be seen in unconsciousness subjects, in anesthesia or even in coma. Changes in regional cerebral blood flow, which can be measured with positron emission tomography (PET), can be used as a surrogate for changes in neuronal activity. The aim of this study was to investigate the effects of dexmedetomidine, propofol, sevoflurane and xenon on the EEG and the behavior of two commercial anesthesia depth monitors, Bispectral Index (BIS) and Entropy. Slowly escalating drug concentrations were used with dexmedetomidine, propofol and sevoflurane. EEG reactivity at clinically determined similar level of consciousness was studied and the performance of BIS and Entropy in differentiating consciousness form unconsciousness was evaluated. Changes in brain activity during emergence from dexmedetomidine and propofol induced unconsciousness were studied using PET imaging. Additionally, the effects of normobaric hyperoxia, induced during denitrogenation prior to xenon anesthesia induction, on the EEG were studied. Dexmedetomidine and propofol caused increases in the low frequency, high amplitude (delta 0.5-4 Hz and theta 4.1-8 Hz) EEG activity during stepwise increased drug concentrations from the awake state to unconsciousness. With sevoflurane, an increase in delta activity was also seen, and an increase in alpha- slow beta (8.1-15 Hz) band power was seen in both propofol and sevoflurane. EEG reactivity to a verbal command in the unconsciousness state was best retained with propofol, and almost disappeared with sevoflurane. The ability of BIS and Entropy to differentiate consciousness from unconsciousness was poor. At the emergence from dexmedetomidine and propofol induced unconsciousness, activation was detected in deep brain structures, but not within the cortex. In xenon anesthesia, EEG band powers increased in delta, theta and alpha (8-12Hz) frequencies. In steady state xenon anesthesia, BIS and Entropy indices were low and these monitors seemed to work well in xenon anesthesia. Normobaric hyperoxia alone did not cause changes in the EEG. All of these results are based on studies in healthy volunteers and their application to clinical practice should be considered carefully.Siirretty Doriast

Kessel Run: towards emotion adaptation in a BCI multiplayer game

Tese de mestrado integrado, Engenharia Biomédica e Biofísica (Sinais e Imagens Médicas) Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2017O objetivo original de uma Interface Cerebro-Máquina (BCI, do inglês Brain-Computer Interface) é o restauro de função a portadores de deficiências motoras, com aplicações que abrangem desde o mover de um cursor de computador ou de uma cadeira de rodas, a dispositivos complexos de soletração que substituem a fala. No entanto, com o recente aparecimento no mercado de aparelhos de BCI portáteis e económicos, as aplicações de BCI têm vindo a migrar lentamente para áreas fora do âmbito da saúde, como é o caso do entretenimento. Em particular, o desenvolvimento de videojogos em que os modos de interação tradicionais (teclado ou botões, por exemplo) são substituídos por controlos BCI é uma aposta frequente em vários grupos de investigação em neurociências. O uso de paradigmas de BCI como controladores de jogos tem a capacidade de não só possibilitar novos meios de interação mais intuitivos (como é o caso de apenas pensar em mover a personagem do jogo, em vez de pressionar o botão que a move), mas também de criar novos mecanismos de jogo que não são possíveis com dispositivos tradicionais. Para a criação destes novos mecanismos a Computação Afetiva é de relativo interesse, já que esta é a área de investigação encarregue de encontrar relações entre o estado emocional de um sujeito, através de BCIs, por exemplo, e utilizá-las para melhorar a interação com um computador (ou um jogo). Apesar de beneficiarem de um ligação direta ao cérebro, poucos são os videojogos BCI que a utilizam para adaptar o conteúdo do jogo ao estado emocional do jogador, em parte porque são poucas as relações conhecidas entre o eletroencefalograma (EEG) e o estado emocional do indivíduo, especialmente em condições pouco controladas e em cenários realistas. De facto, a maioria dos estudos em Computação Afetiva feitos com o objetivo de procurar correlações entre o estado emocional do sujeito e o seu EEG pecam por serem realizados sob condições pouco realistas, e, em particular, nunca durante uma situação de jogo. Por outro lado, apesar da frequente aposta no desenvolvimento de novos videojogos controlados por um paradigma de BCI, poucos têm em consideração as regras de um bom desenho de jogos, resultando muitas vezes num jogo que mesmo sendo funcional, é aborrecido. Com as perspetivas da aplicação de BCI e Computação Afetiva aos videojogos em mente, esta dissertação tem como objetivo o desenvolvimento de um jogo multiplayer controlado por BCI, que ao seguir as regras de bom desenho de jogos, é capaz de desencadear uma sensação de divertimento nos seus jogadores. Para além disso, o jogo também deve ser capaz de evocar um conjunto diversificado de estados emocionais nos seus jogadores, de forma a poder estudar-se as correlações entre o EEG e o estado emocional de cada indivíduo no espectro da frequência. Desta forma, poder-se-á comparar as correlações obtidas num cenário realístico de jogo com o estado-da-arte, frequentemente realizado em situações controladas, e assim contribuir para o avanço da adaptação emocional em videojogos BCI. Para concretizar estes objetivos, o videojogo Kessel Run foi desenvolvido. Kessel Run é um jogo 3D de uma corrida espacial para dois jogadores, em que ambos devem cooperar um com o outro de forma a direcionar uma nave espacial para longe de asteróides e assim conseguir finalizar uma corrida de 2 minutos com o mínimo de danos possível. Neste jogo, as regras básicas de desenho de jogos (Teoria de Flow e o Paradoxo de Controlo) foram aplicadas de forma a criar uma sensação de divertimento e de controlo no jogador. A sensação de controlo por parte do jogador é particularmente importante na criação de um jogo BCI, uma vez que a sua falta poderá levar a perda de imersão no jogo e, consequentemente, à diminuição do divertimento. Assim, de forma a garantir o bom controlo do jogo o paradigma SSVEP (do inglês Steady-State Visually Evoked Potential) foi escolhido como modo de interação BCI. De forma a evocarem-se um conjunto diversificado de estados emocionais nos jogadores, várias estratégias de elicitação foram aplicadas no jogo. Em primeiro lugar, este dispõe de dois níveis de dificuldade (um fácil e um difícil). O primeiro nível desafia as capacidades dos jogadores sem contudo ser demasiado difícil, pelo que se espera que evoque emoções mais positivas. Já o segundo nível aumenta bastante a dificuldade do jogo, tornando-se muito difícil batê-lo. Para além da dificuldade acrescida, o nível difícil do jogo foi programado de forma a que o controlo BCI falhe com frequência sem o conhecimento do jogador. Espera-se por isso que o segundo nível evoque níveis de frustração maiores, e estados emocionais mais negativos e excitados. O jogo Kessel Run foi colocado em prática ao desenvolver-se um protocolo experimental onde 12 participantes jogaram os dois níveis de dificuldade do jogo. A cada participante foi pedido a classificação do jogo em termos de experiência do utilizador, e de cada nível relativamente às emoções sentidas no decorrer do jogo, na forma de questionários. Foram também adquiridos os sinais de EEG de cada participante. De forma geral, o desempenho do paradigma BCI foi menor do o que esperado, conseguindo-se apenas um máximo de 79% classificações correctas. Este resultado deve-se essencialmente a dois factores: o grau deficiente de escuridão da sala laboratorial, responsável pela perda de desempenho na ordem dos 6%, e a deteção individual das frequências escolhidas para estímulo SSVEP (12 e 15 Hz). Neste último, os participantes tiveram maior facilidade em reconhecer o estímulo de 12 Hz, com um desempenho individual médio de 63%, face ao estímulo de 15 Hz com apenas 38%, o que comprometeu a performance geral do reconhecimento SSVEP. No entanto, apesar do desempenho fraco do paradigma, os participantes reportaram uma experiência bastante divertida (média de flow = 2:6 numa escala 0-5) e desafiante (média de challenge = 2:3 numa escala 0-5), com apenas um ligeiro aborrecimento (média de tension=annoyance = 1:1 numa escala 0-5), podendo-se concluir o sucesso do emprego das regras de bom desenho de jogos. As estratégias de elicitação de emoções foram apenas parcialmente bem sucedidas; não foram observadas diferenças significativas entre os níveis de dificuldade do jogo Kessel Run em termos de valência e excitação emocionais. No entanto conseguiu-se uma boa distribuição das avaliações emocionais dos participantes pelos quatro quadrantes das dimensões de valência e excitação, possibilitando o estudo de correlações entre o EEG dos participantes e as suas avaliações para cada nível de jogo em termos de oscilações no espectro da frequência e assimetrias na banda alfa. Encontraram-se correlações significativas na dimensão da valência que parecem contradizer a teoria da assimetria da banda alfa. Em particular, obteve-se uma correlação positiva significativa indicando uma relação de diminuição da activação hemisférica esquerda e consequente aumento da banda alfa. Esta contradição foi também confirmada pela obtenção de uma assimetria esquerda bastante significativa na banda alfa para o córtex frontal. Observou-se ainda uma diminuição da potência central da banda beta e um aumento occipital e temporal direito para a mesma banda relacionado com a dimensão da valência. Para a excitação encontrou-se uma correlação negativa significativa em regiões centrais e frontais na banda alfa, indicando uma activação destas regiões cerebrais aquando de estados mais excitados. Mais ainda, uma correlação significativa indicou uma assimetria direita na banda alfa para um par de eléctrodos fronto-centrais. Espera-se que este estudo possa contribuir para uma futura geração de videojogos com a capacidade de adaptação ao conteúdo emocional do seu jogador.Lately the field of (digital) game research is rapidly growing, with studies dedicated to capture game experience, adopting new technologies or exploring outside traditional input methods. Alongside, research in Brain-Computer Interfaces (BCI) has significantly increased in its applications for healthy users, such as games. BCIs benefit from access to brain activity which can bypass bodily mediation (e.g. controllers) and enable gamers to express themselves more naturally in a given game context. Moreover, BCI can provide significant insight into the user's emotional state. Recent research points to numerous correlates of emotion in brain signals. A complex challenge is to use BCI for access to the player's affective state in a real gaming context, improving and tailoring the user experience. The goal of this dissertation project is to introduce affective research to BCI games by creating a novel multiplayer Steady-State Visually Evoked Potential (SSVEP) BCI game, capable of providing a fun experience to its players and eliciting emotions for a study on EEG correlates of emotion. The multiplayer game Kessel Run was created, resulting in a space exploration game with a exible system that followed good game design rules with emotion elicitation strategies, controlled by the SSVEP paradigm. Twelve participants played Kessel Run using a 32-electrode EEG cap and rated the emotions felt during gameplay in a questionnaire. The SSVEP game performance achieved a maximum of 79% accuracy and an average of 55%. In addition, players reported that playing the game created a fun and immersive experience. A significant correlation with increased alpha power on the left hemisphere and positive valence led to the contradiction of the popular alpha asymmetry theory, which states that processing of positive information causes a decrease in alpha power on the left frontal hemisphere. Furthermore, correlates in the beta frequency range have been found for valence on right temporal and central sites. In the arousal dimension a significant central and frontal alpha power decrease was found, along with significant alpha asymmetry on fronto-central pairs for increased arousal

Neuroelectrical indices evaluation in predicting the efficacy of anti-smoking campaigns on a young population

Trabalho Final de Mestrado Integrado, Ciências Farmacêuticas, Universidade de Lisboa, Faculdade de Farmácia, 2017Concerning the public health problems in the world, tobacco is one of them. In Europe, it kills prematurely 650 000 persons each year. It is the main cause of several diseases related to the respiratory and cardiovascular systems, such as lung cancer or chronic obstructive pulmonary disease. Therefore prevention/change of the behavior is a public health priority. This type of prevention/change can be done using antismoking Public Service Announcements (PSA). This thesis tries to correlate two neuroelectrical indexes (approach-withdrawal and effort) using 32 voluntaries (aged between 16 to 24) equally divided between no smokers and heavy smokers (more than 5 cigarettes a day); and the visualization of PSA, in two different formats (images and videos), classified previously as effective, ineffective and awarded. The two indexes were measured using electroencephalographic (EEG). Studies relate the index approach-withdrawal with an asymmetry of the alpha band in the frontal area of the brain. A positive value is correlated with an approach attitude and an activation of the left hemisphere, while the withdrawal attitude is related to a negative value and an activation of the right hemisphere. The effort index is related to theta band in the frontal midline, and a higher value is related to a higher level of task difficulty. ANOVA results showed in the approach-withdrawal index during the observation of videos, a statistical correlation between No Smokers and Heavy Smokers (p=0,00525). The Heavy Smokers present an approach attitude while No Smokers present a withdrawal attitude. Concerning the effort index in images, ANOVA results demonstrated statistical significance for the variable PSA. The correlation was observed between the “Awarded” and “Effective” PSAs (p=0.000088), as well as “Awarded” with “Ineffective” PSAs (p=0.000389). The results of the present dissertation show the usefulness of using such index nowadays. There is a need for more scientific proofs to evaluate a PSA, in order to eliminate the ambiguous process behind it. For further conclusions, a larger sample and more specified criteria are needed to be used.A dependência da nicotina é, atualmente, um problema de saúde pública mundial que, só na Europa, é responsável pela morte prematura de cerca 650 000 pessoas todos os anos. O tabaco é também a principal causa preventiva de morbilidade e mortalidade de doenças relacionadas com o trato respiratório e cardiovascular (cancro do pulmão, doença pulmonária obstrutiva crónica, etc.). A nicotina é o principal componente responsável pela adição do tabaco. Esta liga-se a recetores colinérgicos, facilitando a libertação de certos neurotransmissores tais como a dopamina, o glutamato entre outros, mediando ações complexas em fumadores. A libertação de dopamina está associada a experiências agradáveis, sendo este um potencial mecanismo de adição. Com a repetida exposição à nicotina, tolerância a esta desenvolve-se verificando-se, por exemplo, o aumento do número de recetores AChR no cérebro. A abstinência desta adição esta associada uma carga emocional negativa relacionada com um estado de ansiedade e stress levando a uma possível recaída. Farmacologicamente a nicotina é tida como um estimulante moderado capaz de alterar a atividade elétrica cerebral. O eletroencefalograma (EEG) trata-se de um método de monitorização eletrofisiológico com o propósito de registar a atividade cerebral. É um método não invasivo, aplicável a toda a população, usado quer na medicina, para o diagnóstico de doenças como a epilepsia, quer em investigação. Na sua génese está a atividade elétrica gerada pelo cérebro e as suas estruturas que permite a sua deteção e posterior análise. A atividade elétrica gerada pode ter diferentes frequências podendo, assim, determinar-se cinco tipos de ondas cerebrais: delta (0,5 a 4 Hz) quando uma pessoa está a dormir; teta (4 a 8 Hz) relacionada a um estado de criatividade, meditação; alfa (8 a 13 Hz) associada a uma pessoa relaxada, mas acordada; beta (13 a 30 Hz) relacionada a estado de alerta; e, por fim, gama (25 a 100 Hz) associada a processos cognitivos e resolução de problemas. O padrão das ondas cerebrais é único e individual, sendo possível distinguir indivíduos pela sua atividade cerebral. Os elétrodos para avaliação do EEG são colocados segundo o sistema internacional 10-20, onde a disposição dos elétrodos corresponde a uma determinada zona cortical podendo-se associar a uma função. Dos 21 elétrodos colocados, 2 são elétrodos de referência, enquanto os restantes 19 são elétrodos para recolha de dados. Muitos são os estudos publicados que procuram entender a resposta cerebral à presença ou ausência de nicotina usando como método o EGG. A presença de nicotina no cérebro reduz as bandas delta e teta, aumenta a banda beta e aumenta a frequência da banda alfa, por outro lado, numa situação de privação a presença de ondas de frequência reduzida (teta e alfa-1) aumenta. É possível afirmar-se que dependendo da presença ou ausência de nicotina vai-se obter diferentes perfis de EEG. Estudos sugerem também que a privação tem um efeito superior na área cortical associada a sistema de motivação fazendo com que a cessação tabágica se torne mais difícil. A partir do EEG é possível definir dois índices capazes de avaliar a resposta psicológica. O primeiro o índex de Approach-Withdrawal é baseado numa assimetria da onda alfa no córtex frontal entre o hemisfério esquerdo e o direito. Actualmente, está estabelecida uma relação entre o approach e o hemisfério esquerdo enquanto que o withdrawal está associada ao hemisfério direito. Esta teoria de Approach-Withdrawal resume-se a uma dicotomia de vontade, querendo isto dizer que o sistema de approach está associado a comportamentos orientados para objetivos e emoções como felicidade e diversão; já o sistema de withdrawal está relacionado a comportamentos que retirem a pessoa de uma determinada situação tida como adversa, está associado a emoções como a tristeza. Um desequilíbrio neste sistema pode ser causa de certas doenças do foro psíquico como a depressão (caracterizada por uma danificação do sistema de approach). O estudo da assimetria da onda alfa tem múltiplas utilidades para além do diagnóstico de distúrbios afetivos como, por exemplo, a investigação no estudo do neuromarketing e diagnóstico de outro tipo de doenças. Outro índice passível de ser estudado a partir do EEG é o índice de Effort baseado na onda teta que surge na zona mediana do córtex frontal. Estudos demonstram que um aumento da expressão desta onda está relacionado com o aumento da dificuldade presente numa tarefa. O neuromarketing é o estudo de um ponto de vista neurocientífico sobre o comportamento/reação de um consumidor perante um anúncio televisivo ou um produto. Este estudo permite entender o fenómeno psicológico por detrás de um anúncio com sucesso, entender as emoções envolvidas, assim como, analisar a resposta neurobiológica. O neuromarketing permite então revelar informação que estudos convencionais não conseguem. A utilidade do neuromarketing é variada: permite avaliar a priori um determinado anúncio antes que ele sai para o mercado, possibilita a criação de anúncios mais direcionados para uma determinada população alvo ajudando a evitar eventuais fracassos financeiros quer a empresas quer a instituições governamentais. Quando as instituições governamentais pretendem passar uma mensagem que, de alguma forma, ajuda a comunidade a prevenir, decidir ou mudar certos comportamentos ao nível de, por exemplo, saúde (campanhas antitabaco), violência (campanhas antibullying), etc. podem recorrer à publicidade institucional. No entanto, falta de objetivos e resultados concretos faz com que não se percecione a eficácia deste tipo de anúncios. Para melhor os resultados, muitos tem sido os estudos realizados usando para tal dois métodos: a ressonância magnética funcional e o eletroencefalograma. Smoke Free Brain é um projeto europeu com o objetivo último dar ferramentas às instituições governamentais de forma a criar-se melhores anúncios que incentivem a cessação tabágica, e obter um impacto maior na sociedade. Está assente em 4 pilares de intervenção: toxicologia, medicina pulmonar, neurociência e comportamento O propósito desta monografia é caracterizar, junto da população jovem fumadora (idades compreendidas entre os 16 e os 24 anos), usando o EEG como ferramenta para medir os índices falados acima. A apreciação ou a rejeição bem como a dificuldade de perceção da publicidade institucional antitabaco tem como o objetivo último dar ferramentas às instituições públicas responsáveis para tornar os anúncios o mais eficazes. Este projeto foi desenvolvido em parceria com a equipa italiana do Smoke Free Brain, usando os seus métodos e parte da sua amostra e resultados. Neste projeto, foram recrutados 32 voluntários de idades compreendidas entre os 16 e os 24 anos, de diferentes níveis socioeconómicos. Foram divididos de acordo com o número de cigarros: 16 não fumadores (caracterizados por terem fumado menos de 10 cigarros na sua vida e não terem fumado no último ano) e 16 fumadores pesados (caracterizados por fumarem mais de 5 cigarros por dia). Depois de confortavelmente sentados e preparados, iniciou-se a experiência: uma primeira medição para calcular a frequência individual da onda alfa, depois iniciou-se a medição do EGG com a influência dos estímulos. O estímulo das imagens era composto por: 6 imagens neutras, 11 imagens referentes a publicidade institucional previamente escolhida, e outras 6 imagens neutras. Já o estímulo dos vídeos era composto por: um vídeo neutro seguido de 11 anúncios institucionais, finalizando com o vídeo neutro. A publicidade institucional fora previamente escolhida com intuito de testar anúncios classificados como eficazes (4 anúncios), não eficazes (3 anúncios) ou galardoados (3 anúncios). O décimo primeiro anúncio era referente à última campanha antitabaco italiana, não classificada quanto a sua eficácia razão pela qual não está contemplada nos resultados. A atividade cerebral foi medida pelo EEG usando um sistema de 19 elétrodos, dispostos de acordo com o sistema internacional 10-20. Através dele obteve-se os índexes de Approach-Withdrawal e Effort. Para além do EEG, houve também a medição simultânea da galvanic skin response (GSR) e da frequência cardíaca. No final da experiência os voluntários foram convidados a responder a alguns questionários baseados em escalas psicométricas. As análises de tais resultados (GSR, frequência cardíaca e questionários) não serão discutidas nesta dissertação. A avaliação estatística dos resultados dos índices pretendidos foi feita através de uma ANOVA considerando duas variáveis: PSAKIND (representativa do tipo de anúncio repartida em três níveis: eficaz, ineficaz e galardoado) e SMOKING HABIT (representativa dos hábitos tabágicos dos voluntários: não fumadores e fumadores pesados). Quando se justificou, realizou-se outro teste: Duncan post hoc test com um valor de p‹0.05. Dos resultados obtidos, obteve-se significância estatística quando se relacionou o AW na visualização de vídeos com a variável SMOKING HABIT. O valor de p foi de 0,00004 apresentando os fumadores pesados valores mais elevados e positivos do índex AW, significando uma atitude de Approach face ao estímulo quando comparados com os não fumadores que apresentaram uma atitude de withdrawal (que obtiveram valores negativos). No que toca ao índex de Effort a visualização de anúncios de imagens obteve uma significância estatística na avaliação da variável PSAKIND: os anúncios classificados como galardoados tiveram uma relação estatística para com os anúncios tidos como eficazes (p= 0,000088) e ineficazes de (p=0,000389). Os resultados nesta dissertação demonstram a utilidade destes índexes, nos dias de hoje, no sentido em que avaliam de forma mais científica a publicidade institucional. No entanto, para mais conclusões será necessário aumentar a amostra bem como incluir mais fatores de variabilidade tais como o nível socioeconómico dos voluntários

Perfiles de actividad magnética cerebral de jóvenes con consumo intensivo de alcohol

Tesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Psicología, leída el 24-01-2017El patrón de consumo de alcohol binge drinking se caracteriza por la ingesta intermitente de grandes cantidades del alcohol en un corto espacio de tiempo alternándose con periodos de abstinencia. En España, este tipo de consumo de alcohol se asocia al conocido efecto botellón en el que los jóvenes se reúnen en espacios públicos, principalmente los fines de semana, teniendo el alcohol como protagonista. La adolescencia, edad en la que se inicia este tipo de consumo, es considerada un periodo crítico de desarrollo en el que el cerebro experimenta grandes cambios madurativos, fundamentalmente en los lóbulos frontales. Dada su inmadurez, el cerebro adolescente muestra mayor vulnerabilidad ante el efecto neurotóxico del alcohol que el cerebro adulto. Debido a la alta prevalencia que este tipo de consumo presenta entre los jóvenes, la comunidad científica ha mostrado interés en las últimas décadas por estudiar las posibles consecuencias que puede tener en la estructura y funcionamiento del cerebro de jóvenes que beben de este modo. Sin embargo, hasta el momento no existían estudios que evaluasen el efecto del binge drinking en la actividad magnética cerebral. La Magnetoencefalografía es una técnica no invasiva que mide las corrientes magnéticas generadas por las pequeñas corrientes neurales que producen las neuronas. La presente tesis ha utilizado esta técnica a lo largo de los tres experimentos en los que se estudió: 1) la actividad magnética cerebral en el espacio de los sensores asociada del estado de reposo de jóvenes universitarios de 18-19 años con el patrón binge drinking y un grupo control, 2) la actividad magnética cerebral en espacio de las fuentes del estado de reposo y la conectividad estructural de los mismos jóvenes dos años más tarde, con 20-21 años; y 3) la actividad magnética cerebral en espacio de las fuentes asociada a una tarea Go/NoGo de los mismos jóvenes durante la primera fase del estudio, cuando tenían 18-19 años...The alcohol consumption binge drinking pattern is characterized by intermittent intake of large amounts of alcohol in a short space of time, alternated with periods of abstinence. In Spain, this type of alcohol consumption is associated with the well-known “efecto botellón” where young people gather in public spaces, especially on weekends, having the alcohol as the protagonist. Adolescence, the age in which this type of consumption begins, is considered a critical period of neural development in which the brain undergoes maturational changes, mainly in the frontal lobes. Given its immaturity, adolescent brain is more vulnerable to the neurotoxic effects of alcohol than the adult brain. Because of its high prevalence among young adolescents, since last decades the scientific community has shown increasing interest to study the possible consequences that binge drinking may have on the structure and functioning of the brain. However, so far there are no studies assessing the effect of binge drinking with Magnetoencephalography. Magnetoencephalography is a noninvasive technique that measures the magnetic currents generated by neural currents produced by pyramidal neurons. The present dissertation has used this technique over the three experiments, studying: 1) brain magnetic activity in the sensor space associated to resting state of university students of aged 18-19 years old with alcohol binge drinking pattern and also a control group, 2) brain magnetic activity in the source space also associated to resting state and structural connectivity of the same young students two years later, with 20-21 years old; and finally, 3) the brain magnetic activity in source space associated with a Go/NoGo task in the first phase of the study, when the participants were 18-19...Fac. de PsicologíaTRUEunpu