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Revista de Investigación Clínica

Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán
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2014, Número S1

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Rev Invest Clin 2014; 66 (S1)


Caracterización de la actividad eléctrica cerebral relacionada con la imaginación del movimiento de la mano en sujetos sanos

Cantillo-Negrete J, Gutiérrez-Martínez J, Flores-Rodríguez TB, Cariño-Escobar RI, Elías-Viñas D
Texto completo Cómo citar este artículo Artículos similares

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 31
Paginas: 111-121
Archivo PDF: 449.37 Kb.


PALABRAS CLAVE

Electroencefalografía, Ritmo mu, Análisis tiempo-frecuencia, Interfaces cerebro-computadora, Discapacidad neuromotora.

RESUMEN

Los sistemas de interfaz cerebro-computadora (BCI) interpretan las intenciones de pacientes paralizados completamente a partir de características obtenidas de la señal eléctrica cerebral y las convierten en comandos para controlar dispositivos externos. Una de las estrategias utilizadas consiste en decodificar la imaginación de movimiento del paciente, la cual puede modificar la actividad neuronal en las áreas sensorial-motoras en una forma similar a la que se observa en movimiento real. Sin embargo, aún no es posible disponer de sistemas BCI que puedan usarse fuera del laboratorio de experimentación. En el presente estudio se muestran los patrones de activación registrados en tareas de movimiento e imaginación de movimiento de la mano derecha e izquierda de una muestra de sujetos jóvenes sanos de nacionalidad mexicana. A partir de un análisis tiempo-frecuencia fue posible diferenciar condiciones de imaginación y de movimiento. Mediante la prueba U de Mann-Whitney se obtuvieron diferencias estadísticamente significativas (p ‹ 0.05) en los canales C3, Cz, C4, T3 y P3, en la banda de frecuencia para los ritmos beta y mu, para sujetos con características similares (edad, género, educación). Con estos resultados será posible definir un clasificador o decodificador por género que mejore las tasas de desempeño y disminuya el tiempo de entrenamiento, con el fin de diseñar un sistema BCI funcional que pueda ser trasladado del laboratorio a la aplicación clínica en pacientes con discapacidad neuromotora.


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