Titulo:
Análisis no-lineal de la onda gamma del EEG en una prueba de atención e inhibición
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Sumario:
Introducción: en las últimas décadas se ha estudiado la señal del EEG desde unaperspectiva de matemática no-lineal, permitiendo entender la actividad eléctrica cerebralcomo un sistema dinámico complejo. Objetivo: analizar los exponentes de Hurst y lascorrelaciones de dichos exponentes en la onda gamma durante la resolución de una tareade atención alternante e inhibición de la interferencia en estudiantes universitarios.Métodos: la muestra estuvo constituida por 14 varones estudiantes de educación física.Para evaluar la actividad eléctrica cerebral se utilizó el dispositivo cerebro-interfaz EmotivEpoc®, para evaluar la atención alternante se aplicó la prueba de símbolos y dígitos ypara la inhibición de la interferencia se utilizó la prueba d... Ver más
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1794-1237
2463-0950
20
2023-12-19
4007 pp. 1
16
Revista EIA - 2023
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Análisis no-lineal de la onda gamma del EEG en una prueba de atención e inhibición Non-linear analysis of the EEG gamma wave in an attention and inhibition test Introducción: en las últimas décadas se ha estudiado la señal del EEG desde unaperspectiva de matemática no-lineal, permitiendo entender la actividad eléctrica cerebralcomo un sistema dinámico complejo. Objetivo: analizar los exponentes de Hurst y lascorrelaciones de dichos exponentes en la onda gamma durante la resolución de una tareade atención alternante e inhibición de la interferencia en estudiantes universitarios.Métodos: la muestra estuvo constituida por 14 varones estudiantes de educación física.Para evaluar la actividad eléctrica cerebral se utilizó el dispositivo cerebro-interfaz EmotivEpoc®, para evaluar la atención alternante se aplicó la prueba de símbolos y dígitos ypara la inhibición de la interferencia se utilizó la prueba de palabras y colores de Stroop.Resultados: De los siete sujetos que resolvieron la prueba de atención alternante unopresenta mayor tendencia al caos en el hemisferio izquierdo, cuatro revelan una mayortendencia al caos en el hemisferio derecho y dos no presentan una tendencia definida. Delos siete sujetos que resolvieron la prueba de inhibición de la interferencia cinco presentanvariaciones de las medias de H entre las tres láminas del Stroop, sobre todo de la regióntemporal. Las medias de los exponentes H en ambas pruebas fueron inferiores a 0,5.Conclusiones: Durante la prueba de atención se observa un mayor caos de la actividadeléctrica cerebral, sin existir correlaciones entre las regiones estudiadas. Durante laprueba de inhibición las modificaciones de H no presentan patrones definidos hacia elorden o caos. Introduction: In recent decades, the EEG signal has been studied from a non-linearmathematical perspective, allowing the understanding of cerebral electrical activity asa complex dynamic system. Objective: analyze the Hurst exponents and correlations ofsuch exponents in the gamma wave during the resolution of an alternating attention andinterference inhibition task in university students. Methods: The sample consisted of 14male students of physical education. The brain-interface device Emotiv Epoc® was usedto evaluate the electrical activity of the brain, the symbols and digits test was appliedto evaluate the alternating attention, and the Stroop words and colors test were used toinhibit interference Results: Of the seven subjects who solved the alternating attentiontest, one presented a greater tendency to chaos in the left hemisphere, four revealed agreater tendency to chaos in the right hemisphere and two did not present a definitetendency. Of the seven subjects who solved the interference inhibition test, five presentedvariations in the mean H between the three Stroop plates, especially in the temporalregion. The mean of the H exponents in both tests was less than 0,5. Conclusions:During the attention test, a greater chaos of brain electrical activity is observed, withoutcorrelations between the regions studied. During the inhibition test, H modifications donot present definite patterns towards order or chaos. Maureira Cid, Fernando Díaz Muñoz, Hernán Hadweh Briceño, Marcelo Electroencephalogram gamma waves attention inhibition Electroencefalograma ondas gamma atención inhibición 20 40 Núm. 40 , Año 2023 : Tabla de contenido Revista EIA No. 40 Artículo de revista Journal article 2023-12-19 00:00:00 2023-12-19 00:00:00 2023-12-19 application/pdf Fondo Editorial EIA - Universidad EIA Revista EIA 1794-1237 2463-0950 https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/1670 10.24050/reia.v20i40.1670 https://doi.org/10.24050/reia.v20i40.1670 spa https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 Revista EIA - 2023 Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0. 4007 pp. 1 16 Aldana, C.; Buitrago, E. (2013). Actualidad en la investigación de electroencefalograma-resonancia magnética funcional simultáneos en el estudio de epilepsia y dolor. Revista Cubana de Investigaciones Biomédicas, 32(1), pp. 29-47. Ardila, A.; Ostrosky, F. (2008). Desarrollo histórico de las funciones ejecutivas. Revista de Neuropsicología, Neuropsiquiatría y Neurociencia, 8(1): pp. 1-21. Ardila, A.; Ostrosky, F. (2012). Guía para el diagnóstico neuropsicológico, Miami: Florida, Internacional University. Bear, M.; Connors, B.; Paradiso, M. (2016). Neurociencia, la exploración del cerebro, 4a ed., Madrid: Wolters Kluver. Cerquera, A.; Arns, M.; Buitrago, E.; Gutiérrez, R.; Freund, J. (2012). Nonlinear dynamics measures applied to EEG recordings of patients with attention deficit/hyperactivity disorder: quantifying the effects of a neurofeedback treatment. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc, 2012: pp. 1057-1060. https://doi.org/10.1109/EMBC.2012.6346116 Colombo, M.; Wei, Y.; Ramautar, J.; Linkenkaer-Hansen, K.; Tagliazucchi, E.; Van Someren, E. (2016). More severe insomnia complaints in people with stronger long-range temporal correlations in wake resting-state EEG. Front Physiol, 7. https://doi.org/10.3389/fphys.2016.00576 Díaz, H.; Maureira, F.; Cohen, E.; Córdova, F.; Palominos, F.; Otárola, J.; Cañete, L. (2015). Individual differences in the orden/chaos balance of the brain self-organization. Annals of Data Science, 2(4), pp. 421-438. https://doi.org/10.1007/s40745-015-0051-y Díaz, H.; Maureira, F.; Córdova, F. (2017). Temporal scaling and inter-individual hemispheric asymmetry of chaos estimation from EEG time series. Procedia Computer Science, 122, pp. 339-345. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.11.378 Díaz, H.; Maureira, F.; Córdova, F.; Palominos, F. (2017). Long-range linear correlation and nonlinear chaos estimation differentially characterizes functional connectivity and organization of the brain EEG. Procedia Computer Science, 122, pp. 857-864. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.11.447 Díaz, H.; Maureira, F.; Flores, E.; Cifuentes, H.; Córdova, F. (2019). Synchronizing oscillatory chaos in the brain. 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IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng, 26(5), pp. 925-935. https://doi.org/10.1109/TNSRE.2018.2818123 Jausovec, N.; Jausovec, K. (2010). Resting brain activity: differences between genders. Neuropsychologia, 48(13), pp. 3918-3925. https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2010.09.020 Jia, X.; Kohn, A. (2011). Gamma rhythms in the brain. Plos Biology, 9(4). https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1001045 Klonowski, W. (2016). Fractal analysis of electroencephalographic time series (EEG Signals). In Di Leva A. editor. The fractal geometry of the brain. New York: Springer-Verlag, pp.413-429. Lozano, A.; Ostrosky, F. (2011). Desarrollo de las funciones ejecutivas y de la corteza prefrontal. Revista de Neuropsicología, Neuropsiquiatría y Neurociencia, 11(1): 159-172. Maureira, F; Aravena, C.; Bahamondes, V.; Díaz, H.; Flores, E.; Gálvez, C.; Hadweh, M.; Maureira, Y.; Véliz, C. (2017). ¿Qué es la inteligencia?, Madrid: Bubok Publishing. Maureira, F. (2018). Principios de neuroeducación física. 2° ed. Madrid: Bubok Publishing. Maureira, F.; Flores, E. (2016). Principios de neuropsicobiología. Valencia: Obrapropia. Maureira, F.; Flores, E. (2020). Estabilidad de la actividad eléctrica no lineal durante condiciones basales con los ojos cerrados. Revista Cubana de Investigaciones Biomédicas, 39(3). Maureira, F.; Flores, E.; Díaz, H. (2020). Diferencias inter e intra-hemisfericas de dinámicas no lineales de la señal de EEG durante la resolución de una prueba de atención. Revista de la Facultad de Medicina, 68(4), pp. 577-585. https://doi.org/10.15446/revfacmed.v68n4.76046. Munia, T.; Haider, A.; Schneider, C.; Romanick, M.; Fazel-Rezai, R. (2017). A novel EEG based spectral analysis of persistent brain function alteration in athletes with concussion history. Sci Rep., 7(1), 17221. https://doi.org/10.1038/s41598-017-17414-x Pikovsky, A.; Rosenblum, M.; Kurths, J. (2001). Synchronization: a universal concept in nonlinear sciences, Cambridge: Cambridge University Press. Portellano, J. (2005). Introducción a la neuropsicología, Madrid: McGraw-Hill Interamericana de España. Portnova, G.; Atanov, M. (2016). Age-dependent changes of the EEG data: comparative study of correlation dimensión D2, spectral analysis, peak alpha frequency and stability of rhythms. International Journal of Innovative Research in Computer Science & Technology, 4(2), pp. 56-61. Racz, F.; Stylianou, O.; Mukli, P.; Eke, A. (2018). Multifractal dynamic functional connectivity in the resting-state brain. Front Physiol., 9, 1704. https://doi.org/10.3389/fphys.2018.01704 Rahmani, B.; Wong, C.; Norouzzadeh, P.; Bodurka, J.; McKinney, B. (2018). Dynamical Hurst analysis identifies EEG channel differences between PTSD and healthy controls. PLoS One, 13(7). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0199144 Smith, A. (1973). Symbol digit modalities test manual, Los Angeles: Western Psychological Services. Stroop J. (1935). Studies of interference in serial verbal reaction. Journal Expedients Psychology, 18, pp. 643-662. Tarnopolsky, M. (2018). Correlation between the Hurst exponent and the maximal Lyapunov exponent: Examining some low-dimensional conservative maps. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 490, pp. 834-844. https://doi.org/10.1016/j.physa.2017.08.159 World Medical Asociation. (2013). World Medical Association Declaration of Helsinki Ethical Principles for Medical Research Involving Human Subjects. JAMA, 310(20), pp. 2191-2194. https://doi.org/10.1001/jama.2013.281053 Zarjam, P.; Epps, J.; Lovell, N.; Chen, F. (2012). Characterization of memory load in an arithmetic task using non-linear analysis of EEG signals. 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Introduction: In recent decades, the EEG signal has been studied from a non-linearmathematical perspective, allowing the understanding of cerebral electrical activity asa complex dynamic system. Objective: analyze the Hurst exponents and correlations ofsuch exponents in the gamma wave during the resolution of an alternating attention andinterference inhibition task in university students. Methods: The sample consisted of 14male students of physical education. The brain-interface device Emotiv Epoc® was usedto evaluate the electrical activity of the brain, the symbols and digits test was appliedto evaluate the alternating attention, and the Stroop words and colors test were used toinhibit interference Results: Of the seven subjects who solved the alternating attentiontest, one presented a greater tendency to chaos in the left hemisphere, four revealed agreater tendency to chaos in the right hemisphere and two did not present a definitetendency. Of the seven subjects who solved the interference inhibition test, five presentedvariations in the mean H between the three Stroop plates, especially in the temporalregion. The mean of the H exponents in both tests was less than 0,5. Conclusions:During the attention test, a greater chaos of brain electrical activity is observed, withoutcorrelations between the regions studied. During the inhibition test, H modifications donot present definite patterns towards order or chaos.
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Long-range linear correlation and nonlinear chaos estimation differentially characterizes functional connectivity and organization of the brain EEG. Procedia Computer Science, 122, pp. 857-864. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.11.447 Díaz, H.; Maureira, F.; Flores, E.; Cifuentes, H.; Córdova, F. (2019). Synchronizing oscillatory chaos in the brain. Procedia Computer Science, 162, pp. 982-989. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.12.076 Díaz, H.; Maureira, F.; Otárola, J.; Rojas, R.; Alarcón, O.; Cañete, L. (2019). EEG Beta band frequency domain evaluation for assessing stress and anxiety in resting, eyes closed, basal conditions. Procedia Computer Science, 162, pp. 974-981. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.12.075 Flores, E.; Maureira, F.; Díaz, H.; Navarro, B. (2020). Modificaciones neurofisiológicas de ondas beta durante un test atencional tras una intervención de ejercicio físico. Cultura, Ciencia y Deporte, 15(44), pp. 201-211. Flores, F.; Maureira, F.; Díaz, H.; Navarro, B.; Gavotto, O.; Matheu, A. (2019). Efectos de una sesión de ejercicio físico sobre la actividad neurofisiológica durante la resolución de una prueba de atención selectiva. Retos, 36, pp. 390-396 Gupta, A.; Singh, P.; Karlekar, M. (2018). A novel signal modeling approach for classification of seizure and seizure-free EEG signals. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng, 26(5), pp. 925-935. https://doi.org/10.1109/TNSRE.2018.2818123 Jausovec, N.; Jausovec, K. (2010). Resting brain activity: differences between genders. Neuropsychologia, 48(13), pp. 3918-3925. https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2010.09.020 Jia, X.; Kohn, A. (2011). Gamma rhythms in the brain. Plos Biology, 9(4). https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1001045 Klonowski, W. (2016). Fractal analysis of electroencephalographic time series (EEG Signals). In Di Leva A. editor. The fractal geometry of the brain. New York: Springer-Verlag, pp.413-429. Lozano, A.; Ostrosky, F. 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Munia, T.; Haider, A.; Schneider, C.; Romanick, M.; Fazel-Rezai, R. (2017). A novel EEG based spectral analysis of persistent brain function alteration in athletes with concussion history. Sci Rep., 7(1), 17221. https://doi.org/10.1038/s41598-017-17414-x Pikovsky, A.; Rosenblum, M.; Kurths, J. (2001). Synchronization: a universal concept in nonlinear sciences, Cambridge: Cambridge University Press. Portellano, J. (2005). Introducción a la neuropsicología, Madrid: McGraw-Hill Interamericana de España. Portnova, G.; Atanov, M. (2016). Age-dependent changes of the EEG data: comparative study of correlation dimensión D2, spectral analysis, peak alpha frequency and stability of rhythms. International Journal of Innovative Research in Computer Science & Technology, 4(2), pp. 56-61. Racz, F.; Stylianou, O.; Mukli, P.; Eke, A. (2018). Multifractal dynamic functional connectivity in the resting-state brain. 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