Spectral features of resting-state EEG in Parkinson's Disease: A multicenter study using functional data analysis

Objective This study aims 1) To analyse differences in resting-state electroencephalogram (rs-EEG) spectral features of Parkinson's Disease (PD) and healthy subjects (non-PD) using Functional Data Analysis (FDA) and 2) To explore, in four independent cohorts, the external validity and reproducibility of the findings using both epoch-to-epoch FDA and averaged-epochs approach. Methods We included 169 subjects (85 non-PD; 84 PD) from four centres. Rs-EEG signals were preprocessed with a combination of automated pipelines. Sensor-level relative power spectral density (PSD), dominant frequency (DF), and DF variability (DFV) features were extracted. Differences in each feature were compared between PD and non-PD on averaged epochs and using FDA to model the epoch-to-epoch change of each feature. Results For averaged epochs, significantly higher theta relative PSD in PD was found across all datasets. Also, higher pre-alpha relative PSD was observed in three of four datasets in PD patients. For FDA, similar findings were achieved in theta, but all datasets showed consistently significant posterior pre-alpha differences across multiple epochs. Conclusions Increased generalised theta, with posterior pre-alpha relative PSD, was the most reproducible finding in PD.publishedVersio

Desarrollo de una herramienta para la evaluación de la fisiología visual usando electroencefalografía portable y de bajo costo

RESUMEN: La evaluación de la fisiología visual se ha realizado durante varios años con diferentes tecnologías y herramientas que varían significativamente en costos y precisión. Una de las medidas más estudiadas en este campo es la agudeza visual, ya que esta es fundamental en la examinación oftalmológica con una relevancia eminente en el diagnóstico de patologías, decisiones medico legales y procesos de investigación clínica y de ciencias básicas. Entre las tecnologías de mayor uso para este tipo de evaluación visual se encuentran las cartas con optotipos (Snellen, HOVT, Jaeger, Bailey-Lovie, Pigassou, E Snellen, etc.) que tienen como problema la subjetividad de los resultados ya que dependen de la fiabilidad de la respuesta del paciente. Los potenciales evocados visuales permiten disminuir la subjetividad de las pruebas de agudeza visual, sin embargo, no deja de ser un campo de investigación amplio que requiere de una gran cantidad de pruebas que permitan a futuro generar una base de datos amplia que, a su vez, lleven a resultados confiables. Se han realizado diversos estudios referentes a la estimulación, adquisición y procesamiento llevados a cabo para la evaluación visual con potenciales evocados visuales, muchos de ellos con resultados prometedores respecto a la implementación de este tipo de evaluación visual por computador. Lograr la repetibilidad de estos métodos con un equipo portable y de bajo costo es un reto que se ha ido desarrollando y por el cual se establece la necesidad de una herramienta que permita agilizar el proceso de adquisición bajo estimulación visual acompañado de un protocolo de entorno en el que se observe el comportamiento de la señal de cada sujeto durante la estimulación y que entrega resultados que puedan ser aplicados en diferentes procesamientos reportados en la literatura. La herramienta realizada en este proyecto permite registrar los potenciales visuales en estado estacionario y visualizar en tiempo real las señales con una herramienta portable, una interfaz amigable, con un protocolo de montaje sencillo, eficiente y asequible. Además, entrega los valores máximos de potencia en un rango de frecuencia limitado por la frecuencia de estimulación, en cada uno de los niveles de agudeza presentados y la frecuencia exacta en la que se presentó este pico máximo, adicionalmente permite visualizar señales previamente registradas en dos tipos de herramientas, ViAT u OpenViBE. Otro resultado importante es la imagen de tiempo frecuencia que permite observar a nivel general el comportamiento de las frecuencias en el tiempo, esta imagen es de uso común en análisis de señales con métodos de machine learning