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Coherencia corticocortical

Análisis espectral del EEG La coherencia corticocortical se refiere a la sincronía en la actividad neuronal de diferentes áreas corticales del cerebro. Estas actividades neurona...

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Análisis espectral del EEG

La coherencia corticocortical se refiere a la sincronía en la actividad neuronal de diferentes áreas corticales del cerebro. Estas actividades neuronales se registran mediante técnicas electrofisiológicas (como EEG , MEG , ECoG , etc.). Es un método para estudiar la comunicación neuronal y la función cerebral en reposo o durante tareas funcionales.

Historia y conceptos básicos

Las primeras aplicaciones del análisis espectral para encontrar la relación entre los registros de EEG de diferentes regiones del cuero cabelludo se remontan a la década de 1960. [ 1 ] Desde entonces, la coherencia corticocortical se ha estudiado ampliamente utilizando registros de EEG y MEG para posibles aplicaciones diagnósticas [ 2 ] y más allá.

Los orígenes exactos de la coherencia corticocortical están siendo objeto de investigación activa. Si bien el consenso sugiere que la comunicación neuronal funcional entre distintas fuentes cerebrales conduce a una actividad sincrónica en esas regiones (posiblemente conectadas por tractos neuronales, ya sea de forma directa o indirecta), [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] una explicación alternativa enfatiza las oscilaciones focales únicas que ocurren en fuentes cerebrales únicas que eventualmente aparecen conectadas o sincrónicas en diferentes regiones del cuero cabelludo o del cerebro. [ 6 ]

La coherencia corticocortical ha sido de especial interés en las bandas de frecuencia delta, theta, alfa, beta y gamma (comúnmente utilizadas para estudios de EEG ).

Métodos, matemáticas y estadística

La coherencia corticocortical se estudia comúnmente utilizando canales bipolares de registros de EEG, así como canales unipolares de señales de EEG o MEG; sin embargo, los canales unipolares se utilizan habitualmente para estimar las fuentes cerebrales y su conectividad, mediante imágenes de fuentes eléctricas y análisis de conectividad. [ 7 ]

Un enfoque clásico y comúnmente utilizado para evaluar la sincronía entre señales neuronales es utilizar la coherencia . [ 8 ]

La significancia estadística de la coherencia se encuentra en función del número de segmentos de datos con el supuesto de la distribución normal de las señales . [ 9 ] Alternativamente, se pueden utilizar técnicas no paramétricas como el bootstrapping.

En condiciones patológicas

En entornos clínicos, el análisis de coherencia se ha utilizado para estudiar el desarrollo cerebral y evaluar afecciones que afectan la conectividad, incluyendo la demencia cortical y subcortical, la esquizofrenia y las lesiones del cuerpo calloso . La disminución de la coherencia en las bandas de alta frecuencia se interpreta típicamente como una reducción de la conectividad funcional corticocortical, pero la importancia de los aumentos de coherencia sigue sin estar clara. [ 10 ] [ 11 ] Si bien el análisis de coherencia puede diferenciar grupos de pacientes de controles sanos, su especificidad en diferentes afecciones patológicas es limitada y su utilidad diagnóstica para pacientes individuales sigue siendo incierta. [ 12 ]

Diferencias de sexo

Utilizando magnetoencefalografía (MEG) y electroencefalografía (EEG) para evaluar la coherencia imaginaria, las mujeres mostraron diferencias mínimas en la coherencia imaginaria. Su planificación de tareas dependía de la atención general y un procesamiento eficiente y equilibrado, lo que se atribuyó a una mayor conectividad cortical funcional general. [ 13 ]

Véase también

  • Neurspec Toolbox para MATLAB

Referencias

  1. ↑ Walter, DO (1963-08-01). "Análisis espectral para electroencefalogramas: determinación matemática de relaciones neurofisiológicas a partir de registros de duración limitada". Neurología Experimental . 8 (2): 155– 181. doi : 10.1016/0014-4886(63)90042-6 . ISSN 0014-4886 . PMID 20191690 .  
  2. ↑ Sklar, B.; Hanley, J.; Simmons, WW (1972-12-15). "Un experimento de EEG destinado a identificar niños disléxicos". Nature . 240 (5381): 414– 416. Bibcode : 1972Natur.240..414S . doi : 10.1038/240414a0 . ISSN 0028-0836 . PMID 4564321 . S2CID 4177284 .   
  3. ↑ Lei, Xu; Wu, Taoyu; Valdes-Sosa, Pedro (2015-01-01). "Incorporación de priors para el análisis de conectividad y obtención de imágenes de fuentes EEG" . Frontiers in Neuroscience . 9 : 284. doi : 10.3389/fnins.2015.00284 . ISSN 1662-453X . PMC 4539512. PMID 26347599 .   
  4. ↑ Ramírez, Rey R.; Wipf, David; Baillet, Sylvain (2010-01-01). Chaovalitwongse, Wanpracha; Pardalos, Panos M.; Xanthopoulos, Petros (eds.). Neurociencia Computacional . Springer Optimization and Its Applications. Springer New York. pp. 127–155 . doi : 10.1007/978-0-387-88630-5_8 . ISBN  978-0-387-88629-9.
  5. ↑ He, B.; Liu, Z. (2008-01-01). "Neuroimagen funcional multimodal: integración de resonancia magnética funcional y EEG/MEG" . IEEE Reviews in Biomedical Engineering . 1 : 23–40 . Bibcode : 2008IRBE....1...23H . doi : 10.1109/RBME.2008.2008233 . ISSN 1937-3333 . PMC 2903760. PMID 20634915 .   
  6. ↑ Delorme, Arnaud; Palmer, Jason; Onton, Julie; Oostenveld, Robert; Makeig, Scott (2012-02-15). "Las fuentes independientes de EEG son dipolares" . PLOS ONE . 7 (2) e30135. Bibcode : 2012PLoSO...730135D . doi : 10.1371/journal.pone.0030135 . ISSN 1932-6203 . PMC 3280242. PMID 22355308 .   
  7. ↑ Mehrkanoon, Saeid; Breakspear, Michael ; Britz, Juliane; Boonstra, Tjeerd W. (2014-09-17). "Modos de acoplamiento intrínseco en electroencefalografía reconstruida a partir de la fuente" . Brain Connectivity . 4 (10): 812– 825. doi : 10.1089/brain.2014.0280 . ISSN 2158-0014 . PMC 4268557. PMID 25230358 .   
  8. ↑ Halliday, DM, Rosenberg, JR, Amjad, AM, Breeze, P., Conway, BA, & Farmer, SF (1995). Un marco para el análisis de datos de series temporales mixtas/procesos puntuales: teoría y aplicación al estudio del temblor fisiológico, descargas de unidades motoras individuales y electromiogramas. Progress in Biophysics and Molecular Biology, 64(2–3), 237–278. http://doi.org/10.1016/S0079-6107(96)00009-0
  9. ↑ Halliday, DM, & Rosenberg, JR (1999). Análisis en el dominio del tiempo y la frecuencia de datos de trenes de espigas y series temporales. En Técnicas modernas en la investigación en neurociencia (pp. 503–543). Springer. Recuperado de http://doi.org/10.1007/978-3-642-58552-4_18
  10. ↑ Leocani, Letizia; Comi, Giancarlo (noviembre de 1999). "Coherencia del EEG en condiciones patológicas" . Journal of Clinical Neurophysiology . 16 (6): 548. doi : 10.1097/00004691-199911000-00006 . ISSN 0736-0258 . 
  11. ↑ Wang, Ruofan; Wang, Jiang; Yu, Haitao; Wei, Xile; Yang, Chen; Deng, Bin (junio de 2015). " Análisis de la densidad espectral de potencia y la coherencia del EEG de Alzheimer" . Neurodinámica Cognitiva . 9 (3): 291–304 . doi : 10.1007/s11571-014-9325-x . ISSN 1871-4080 . PMC 4427585. PMID 25972978 .   
  12. ^ Ho, Ming-Chung; Chen, Tsung Ching; Huang, Chin-Fei; Yu, Cheng-Hsieh; Chen, Jhih-Ming; Huang, Ray-Ying; Ho, Hsing-Chung; Liu, Chia-Ju (10 de febrero de 2014). "Detectar pacientes con EA mediante el análisis de coherencia EEG" . Revista de Ingeniería Médica . 2014 : 1– 5. doi : 10.1155/2014/236734 . ISSN 2314-5129 . PMC 4782614 .  
  13. ^ Fujimoto, Toshiro; Okumura, Eiichi; Kodabashi, Atsushi; Takeuchi, Kouzou; Otsubo, Toshiaki; Nakamura, Katsumi; Yatsushiro, Kazutaka; Sekine, Masaki; Kamiya, Shinichiro; Shimooki, Susumu; Tamura, Toshiyo (31 de agosto de 2016). "Diferencias de sexo en la conectividad funcional de la banda gamma entre el lóbulo frontal y las áreas corticales durante una tarea auditiva extraña, según lo revelado por la evaluación de la coherencia imaginaria" . La revista abierta de neuroimagen . 10 (1): 85– 101. doi : 10.2174/1874440001610010085 . ISSN 1874-4400 . PMC 5041205 . PMID 27708745 .