1ELECTROENCEFALOGRAFÍA
Maria I. Enriquez, Maria I. España, Sara S. Granja, David S. Maigual y Santiago. Pantoja.
Facultad de Ciencias Pecuarias, Universidad de Nariño Fisiología I Dr. Fernando Garzón Gómez
23 de mayo de 2025
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ELECTROENCEFALOGRAFÍA practica, Guías, Proyectos, Investigaciones de Fisiología Animal
Informe de práctica sobre electroencefalografía
Tipo: Guías, Proyectos, Investigaciones
2024/2025
1 / 14
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1 ELECTROENCEFALOGRAFÍA
Maria I. Enriquez, Maria I. España, Sara S. Granja, David S. Maigual y Santiago. Pantoja.
Facultad de Ciencias Pecuarias, Universidad de Nariño Fisiología I Dr. Fernando Garzón Gómez
23 de mayo de 2025
analítica (espectro de frecuencias y ondas) y la resolución de problemas (artefactos), alineándose con las guías internacionales de neurofisiología clínica. Objetivos específicos Aplicar el sistema de colocación 10-20 para electroencefalografía , garantizando la correcta ubicación de los electrodos según referencias anatómicas estandarizadas. Analizar el espectro de frecuencia del EEG , identificando patrones de ondas alfa (8- Hz) y beta (14-30 Hz), y correlacionándolos con estados funcionales del cerebro. Detectar y clasificar señales de interferencia (artefactos) durante el registro, determinando su origen (ambiental, muscular o técnico) para optimizar la calidad del estudio. Materiales Unidad Power Lab. Bioamplificador. Cable conector de electrodos. Cable para electrodos. Electrodos desechables. Torundas con alcohol. Almohadillas abrasivas. Banda para sujetar los electrodos. Metodología Cada grupo dispuso de un sujeto como voluntario para la toma del EEG, los integrantes del grupo colocaron los electrodos de acuerdo con las instrucciones del docente, posteriormente el sujeto se recostó en la camilla boca arriba, y se dio inicio al EEG manteniendo la mirada en un punto fijo intentando no parpadear. Reconocimiento de artefactos: Se pidió al sujeto que parpadee de forma repetida y se registraron los datos por 10 s, estando sentado se le pidió al voluntario que sin mover la cabeza dirija la mirada hacia arriba, abajo, derecha e izquierda en varias ocasiones y se registró por 10 s, por último, se le pidió al voluntario que mueva suavemente la cabeza lateralmente y se registró 10s. Reconocimiento de las ondas alfa (α) y beta (β) en el EEG: Se tomaron registros del sujeto con los ojos cerrados y abiertos estando recostado, posteriormente se le pidió al sujeto que, realizada procesos mentales, en la misma posición. Por último, se le pidió al sujeto que respire rápido y profundo por 10s generando una hiperventilación.
Capítulo 2
Resultados, análisis general y cuestionario
Resultados Tabla 1. Frecuencia y amplitud de ondas en el EEG para ojos cerrados y abiertos Parámetro Ojos cerrados Ojos abiertos Ritmo EEG predominante Frecuencia medida Voltaje Frecuencia predominante en el espectro de frecuencias 8 Hz 41 μV
- 9 Hz 27.7 μV
Ondas alfa Ondas alfa
Nota: la frecuencia predominante en el espectro de frecuencias, no se logró medir debido a que en el
programa no era posible obtener este dato. Imagen 1 EEG Ojos abiertos y cerrados (1 segundo) Imagen 2 EEG parpadeos, movimientos oculares verticales y horizontales.
Análisis general Según Maeso “en el EEG de una persona en estado de alerta y con los ojos abiertos presentará una gran cantidad de actividad α y β” (p.8). Durante este laboratorio como se puede observar en la tabla 1 e imagen 1 (EEG con ojos abiertos y cerrados), la frecuencia en ambos casos está en el rango de ondas alfa de 8-13 Hz pero con los ojos abiertos la amplitud de la onda es baja a comparación de las ondas con los ojos cerrados, donde la amplitud aumentó considerablemente, esto corresponde con lo mencionado por Cunningham (2014), “El animal despierto tiene un EEG de alta frecuencia y baja amplitud, mientras que el animal más relajado presenta una frecuencia más lenta y mayor amplitud” (p.146). El ritmo de las ondas alfa disminuye su amplitud, cuando se realiza algún proceso mental que necesite de concentración (Gómez, 2016, p. 8) y como se observa en la imagen 3, durante la toma de EEG la amplitud de las andas disminuyó en el momento que se le solicitó al voluntario que haga un proceso mental (multiplicaciones), sin embargo, la frecuencia siguió en el rango de las ondas alfa. Por otro lado, los artefactos son señales que interfieren y cambian la señal del cerebro que se desea captar, un ejemplo de ellos es el dipolo corneo-retinal y los músculos extraoculares (recto lateral). El primero hace referencia al globo ocular considerado como un dipolo ya que la parte anterior (cornea) presenta una carga positiva y la parte posterior (retina) una carga negativa y como se observó durante la práctica (véase imagen 2) lo anterior provoca que durante los movimientos oculares ya sean verticales u horizontales se genere una variación eléctrica que va a ser captada por los electrodos más cercanos dependiendo de que polaridad se acerca a los electrodos (Maeso, 2023, p.12-13). Cada cambio de voltaje tiene una polaridad y cuando los electrodos extracelulares ubicados en el cuero cabelludo detectan una desviación o un cambio de voltaje positivo, en la gráfica se observa como la onda se dibuja hacia abajo, pero cuando el cambio de voltaje es
negativo se traza hacia arriba (Cunningham, 2014, p. 146). Luego, al registrar las señales cerebrales mientras el voluntario parpadeaba (véase imagen 2) se logró observar cómo, en cada movimiento la señal se dibujaba con ondas altas, lo cual se explica al mencionar que al deslizar el parpado sobre la córnea se crea una variación en el campo eléctrico del dipolo ocular y se propagada a lo largo del cuero cabelludo (Maeso, 2023, p.12-139. Este artefacto se produce por el fenómeno de Bell donde al parpadear el globo ocular gira hacia arriba produciendo una desviación positiva (Sánchez et al, 2017. p. 341). Esta interferencia es detectada hasta en los electrodos ubicados en la región occipital y se refleja con una amplitud y frecuencia elevada (Maeso, 2023, p.12-13). En cuanto a los movimientos laterales de cabeza realizados durante la toma del EEG se obtuvo la gráfica de la imagen 4, en donde no se logra percibir ninguno de los ritmos normales de la actividad cerebral ya que se produce un artefacto al mover y contraer los músculos del cuello y las interferencias de este tipo usualmente presentan una frecuencia alta y es difícil identificar una forma en la onda generada (Sánchez et al, 2017, p. 342). Por último, en un paciente sano que realice hiperventilación (HV) se supone que debería producirse una disminución de la frecuencia de las señales en el EEG, dando como resultado ondas beta y theta de 100-300 μV en el primer y segundo minuto de inicio, además, se debe realizar un registro de un minuto en HV y un minuto antes y después de este proceso, el cual se puede ver afectado por la edad, posición del cuerpo y glicemia sérica (Diaz, 2022 p.8). Durante el laboratorio el voluntario respiró más lento y no realizó como tal HV. Por esta razón, como se observa en la imagen y no se detecta el tipo de ondas presentes en HV, lo cual dificulta detectar este artefacto. Durante los 10 segundo de esta medición se detectó actividad normal con los ojos abiertos ya que la frecuencia de las ondas fue de 10 Hz. Cuestionario
1. ¿Qué voltaje obtuvo en sus registros? Durante la prueba de parpadeo se obtuvieron ondas con un voltaje máximo de 179,9 μV Durante la prueba de movimientos oculares se obtuvieron ondas con un voltaje máximo de 205, 2 μV Durante la prueba de movimientos de la cabeza se obtuvieron ondas con un voltaje máximo de 187,2 μV
5. De acuerdo con el sistema 10-20, ¿en qué derivación registró? En el sistema 10-20 se utilizan una serie de electrodos/derivaciones para evaluar cada región cerebral así: Para la región prefrontal: Fp1, Fpz y Fp2; para la región frontal: F7, F3, Fz, F4 y F8; para la línea central del cerebro: Cz, C3 y C4; para la región temporal: T3, T4, T5 y T6; para la región parietal: P3, Pz, P4 y para la región occipital: O1, Oz y O2 (Vivar et al, 2017). Así que, según lo anterior, para evaluar al sujeto se registró en las derivaciones Fp1, Fp2 y O2. 6. ¿Es su registro monopolar o bipolar? Explique su respuesta. El registro tomado es monopolar, siendo esto definido como el que “registra la diferencia de potencial entre un electrodo ubicado en una zona cerebral activa y otro colocado sobre un área sin actividad o neutra” (Ramos et. al, 2009, p.70), igual a como se observa dentro de la metodología experimental, en la cual se ubican los electrodos de la siguiente manera: la conexión de un electrodo activo (Fp1) y otro electrodo (O2) en posiciones específicas, con un electrodo de referencia (tierra) en un sitio separado. 7. ¿Considera útil el análisis del EEG utilizando el espectro de frecuencias? ¿Por qué? De acuerdo con Torres et. al (2013) Un electroencefalograma es un mecanismo que permite medir y observar la actividad eléctrica que emite el cerebro de forma no invasiva, los electrodos utilizados captan las señales cerebrales, estas son utilizadas principalmente para poder interpretar lo que envían estas señales eléctricas y descomponer sus frecuencias. Por ejemplo, para comprender su utilidad clínica, en el estudio del mismo autor mencionado anteriormente, se utiliza el ECG para interpretar las señales asociadas al habla imaginada dentro del área de Wernicke. Esto se lleva a cabo por medio de varios programas (DWT) que descomponen las señales para extraer sus características en función a los rangos de frecuencia y posteriormente identificar el área de donde provienen las señales, esto con la finalidad de evaluar las consecuencias relacionadas en el habla que provocan distintas afecciones como embolias, esclerosis múltiple o parálisis cerebral. Por lo tanto, se considera sumamente útil para el diagnóstico clínico o
evaluación de secuelas/ grado de afección, mediante la interpretación de señales y frecuencias cerebrales específicas relacionadas con patologías o discapacidades.
Lista de referencias
Rodríguez Aldana, Y., González Rubio, T., Marañón Reyes, E., Montoya Pedrón, A., & Sanabria Macías, F. (2015). Aplicación de la corrección de artefactos en el electroencefalograma para el monitoreo del estado anestésico. Revista Cubana de Neurología y Neurocirugía, 5(1), 9–15. ISSN: 2225-4676, RNPS: 2245. Recuperado de https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/5094721.pdf Cunningham, B. G. (2014). Fisiología veterinaria (5ª ed.). Elsevier España, 145-150. ISBN: 978- 84-9022-422- Gómez, L. (2016). Análisis de señales EEG para detección de eventos oculares, musculares y cognitivos. (Tesis Máster, E.T.S.I. Industriales UPM). Repositorio institucional UPM https://oa.upm.es/44379/1/TFM_LEONARDO_JOSE_GOMEZ_FIGUEROA.pdf Maeso, J. (2023). Desarrollo y evaluación de una herramienta de eliminación online de artefactos oculares de la señal de electroencefalograma (Tesis Pregrado, Universidad de Valladolid. Repositorio Institucional de U. Valladolid. https://uvadoc.uva.es/bitstream/handle/10324/62134/TFG-M-IB3131.pdf? sequence=1&isAllowed=y
Sánchez, Frank, & Hernández, Alher Mauricio. (2017). Modelado autorregresivo de
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Diaz, L. (2022). Variaciones fisiológicas presentadas con la lentificación
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García Manzo, G., & De la Torre-Gea, G. (2014). Análisis de la relación amplitud-frecuencia en las señales EEG mediante Redes Bayesianas. Research in Computing Science, 76, 123-
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