Tesis sobre el tema "Electroencefalografía (EEG)"

This work contains the efforts I have made in the last years in the field of Electrophysiological data analysis. Most of the work has been done at Starlab Barcelona S.L. and part of it at the Neurodynamics Laboratory of the Department of Psychiatry and Clinical Psychobiology of the University of Barcelona. The main work deals with the analysis of electroencephalography (EEG) signals, although other signals, such as electrocardiography (ECG), electroculography (EOG) and electromiography (EMG) have also been used. Several data sets have been collected and analysed applying advanced Signal Processing techniques. On a later stage Computational Intelligence techniques, such as Machine Learning and Genetic Algorithms, have been applied, mainly to classify the different conditions from the EEG data sets. 3 applications involving EEG and classification are proposed corresponding to each one of the 3 case studies presented in this thesis. Analysis of Electrophysiological signals for biometric purposes: We demonstrate the potential of using EEG signals for biometric purposes. Using the ENOBIO EEG amplifier, and using only two frontal EEG channels, we are able to authenticate subjects with a performance up to 96.6%. We also looked for features extracted from the ECG signals and in that case the performance was equal to 97.9%. We also fused the results of both modalities achieving a perfect performance. Our system is ready to use and since it only uses 4 channels (2 for EEG, 1 for ECG in the left wrist and 1 as active reference in the right ear lobe), the wireless ENOBIO sensor is perfectly suited for our application. EEG differences in First Psychotic Episode (FPE) Patients: From an EEG data set of 15 FPE patients and the same number of controls, we studied the differences in their EEG signals in order to train a classifier able to recognise to which group an EEG sample comes from. The feature we use are extracted from the EEG by computing the Synchronization Likelihood feature between all possible pairs of channels. The next step is to build a graph and from that graph we extracted the Mean Path Length and the Clustering Coefficient. Those features as a function of the connectivity threshold are then used in our classifiers. We then create several classification problems and we reach up to 100% of classification in some cases. Markers of stress in the EEG signal: In this research, we designed a protocol in which the participants where asked to perform different tasks, each one with a different stress level. Among these tasks we can find the Stroop Test, Mathematical arithmetics and also a fake blood sample test. By extracting the alpha asymmetry and the beta/alpha ration, we where able to discriminate between the different tasks with performances up to 88%. This application can be used with only 3 EEG electrodes, and it can also work in real time. Finally this application can also be used as a neurofeedback training to learn how to cope with stress.
Este trabajo contiene los esfuerzos que he realizado en los últimos años en el campo del análisis de datos electro-fisiológicos. La mayor parte del trabajo se ha hecho en Starlab Barcelona SL y otra parte en el Laboratorio de Neurodinámica del Departamento de Psiquiatría y Psicobiología Clínica de la Universidad de Barcelona. La parte central de esta tesis está relacionado con el análisis de la señales de electroencefalografía (EEG), aunque otras señales, tales como electrocardiografía (ECG), electroculografía (EOG) y electromiografía (EMG) también se han utilizado. Varios conjuntos de datos se han recogido y analizado aplicando técnicas avanzadas de procesamiento de señales. En una fase posterior, técnicas de inteligencia computacional, tales como 'Machine Learning' y algoritmos genéticos, se han aplicado, principalmente para clasificar las diferentes condiciones de los conjuntos de datos de EEG. Las 3 aplicaciones, que involucran EEG y técnicas de clasificación, que se presentan en esta tesis son: -Análisis de señales electro-fisiológicas para aplicaciones de biometría -Diferencias en las características del EEG en pacientes de primer brote psicótico -Marcadores de estrés en la señal de EEG

Mestrado em Engenharia de Computadores e Telemática
Os sistemas “Brain Computer Interface” (BCI), congregam várias áreas distintas de conhecimento. Dessa forma, foi necessário efectuar um extenso estudo do estado da arte, de forma a conhecer o ponto presente relativo às várias variáveis que contribuem para o desempenho global dos sistemas deste tipo. Procedeu-se a uma análise criteriosa para a escolha da plataforma de desenvolvimento que apresenta uma maior propensão para um sistema BCI, de acordo as suas particularidades. O sistema foi desenvolvido de forma modular, bastando implementar um novo módulo de saída para se ter uma nova aplicação para o sistema. Foram implementados três módulos de saída, dois de forma gráfica e um para aplicação de controlo de um robot móvel. O sistema BCI implementado foi testado no modo online, através do controlo do elemento de saída, o Robot Khepera. O utilizador teria de deslocar o Robot situado numa posição central para uma área situada à esquerda ou direita. As tarefas mentais à sua disposição resumiam-se à imaginação motora de cada mão. Os resultados obtidos são encorajadores. No entanto, uma análise mais extensa do sistema em modo online revela-se necessária para verificar a versatilidade do sistema em relação à adaptação a vários utilizadores diferentes. Na discussão e desenvolvimento futuro apresenta-se um estudo efectuado em paralelo relativo às tarefas de imaginação motora que são a base deste sistema BCI. Utilizando a técnica fMRI com o objectivo de estudar a actividade neuronal produzida por cada tarefa de imaginação motora, propõe-se como trabalho futuro utilizar a análise BOLD-fMRI para seleccionar o melhor conjunto de localização espacial dos eléctrodos para cada sujeito, questionando-se a escolha dos vários sistemas BCI implementados até à data em que é utilizado sempre um conjunto de localização dos eléctrodos fixo. ABSTRACT: BCI systems combine distinct areas of knowledge. This fact forced us to carry out an extensive study of the state of the art to know where we stand in the many variables that contribute to the global performance of the system. A criterious analysis for the choice of the platform of development that represents greater propension for a BCI system, was performed. The system was designed in a modular way. By developing a new output module, we get a new application for the system. The implementing process consisted on the development of three output modules, two in a graphic form and one for the control of a mobile robot. The BCI system was tested in the online mode, controlling the output element that was the Khepera Robot. The user had to move the robot in a central position to an area situated in the right or left of the field. The Mental taks that could be used, were only motor imagery tasks. The results obtained are encouraging, nevertheless, a more extense analysis of the system is required to verify the versatility of the system to diferente users. In future developments, we presente a brain imaging study regarding motor imagery tasks that are the core of this BCI system. Using the fMRI technique with the purpose of studying the neuronal activity produced with each imagery task, it is proposed as future work using the BOLD-fMRI technique to select the best spatial electrodes position for each user, questioning the choice of many BCI systems that always use the same electrodes position set, regardless of the user.

In the last decade recurrent neural networks have revolutionized the field of artificial intelligence. Their cyclic connections provide them with memory and thus with the capability of modeling processes with temporal context. Echo-state networks are a framework for recurrent neural networks that enormously simplifies their design and training. In this thesis we explore the capabilities of echo-state networks and their application in EEG feature extraction and classification problems. In a first study, we proved that such networks are capable of detecting generalized synchronization changes between two chaotic time-series. In a second study, we used echo-state networks to characterize the non-stationary nature of what has been considered so far to be a stationary brain response, namely steady-state visual evoked potentials (SSVEPs). Finally, in a third study, we successfully proposed a novel biomarker for attention deficit hyperactivity disorder (ADHD), which is capable of quantifying EEG dynamical changes between low and normal attention-arousal conditions. The results presented here demonstrate the excellent non-stationary detection capabilities of these networks, and their applicability to electrophysiological data analysis.
En la última decada las redes neuronales recurrentes han revolucionado el campo de la inteligencia artificial. Sus conexiones cíclicas les proporcionan memoria y por tanto la capacidad de modelar problemas con contexto temporal. Las redes echo-state simplifican enormemente el diseño y entrenamiento de las redes recurrentes. En esta tesis exploramos el uso de redes echo-state y su aplicación en problemas de clasificación y detección de patrones en señales EEG. En un primer estudio demostramos que son capaces de detectar cambios de sincronización generalizada entre dos series temporales caóticas. En un segundo utilizamos redes echo-state para caracterizar la no estacionaridad de un fenómeno considerado de estado estable, potenciales visuales evocados steady-sate (SSVEP). Finalmente en un tercer estudio proponemos un nuevo biomarcardor para TDAH capaz de cuantificar cambios en la dinámica de la señal EEG entre condiciones bajas y normales de excitación. Los resultados aquí presentados demuestran la excelente capacidad de detección de patrones no estacionarios de estas redes, así como su aplicabilidad en el análisis de datos electrofisiológicos.

Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Matemático
La ciencia de los datos y el aprendizaje de máquinas son un conjunto de técnicas y herramientas que han permitido gran desarrollo en diversas áreas de la técnica y las ciencias naturales. Las técnicas utilizadas en general no son necesariamente nuevas, sin embargo, el aumento explosivo en la capacidad de almacenamiento de datos y cómputos han hecho que estas herramientas hayan sido más aplicadas que nunca y su creciente fama puede deberse a la efectividad que tienen. Una de las áreas que se ha visto influenciada por este tipo de aplicaciones es la biomedicina. Un desafío importante en neuropsiquiatría es tener exámenes objetivos que indiquen presencia de trastornos psiquiátricos por sus anormalidades a nivel fisiológico. Se han realizado diversos esfuerzos en esta línea, muchos con buenos resultados, aunque esto todavía no se emplea a nivel clínico. En la presente memoria se evalúa la capacidad discriminativa de las mediciones de electroencefalografías para diferenciar poblaciones clasificadas previamente por expertos. Este trabajo busca ahondar en esta línea, mostrando que no sólo es posible para adultos, sino que también para niños y adolescentes. Junto a esto, se estudia el caso de la diferenciación utilizando grabaciones realizadas con un sistema de adquisición de bajo costo. Para responder a estas interrogantes se diseña una metodología basada en ciencia de los datos y aprendizaje de máquinas para evaluar la capacidad de discriminación del EEG en reposo en trastornos psiquiátricos relacionados con la esquizofrenia. Se conducen dos experimentos, el primero con grabaciones de EEG clínico de adolescentes rusos sin tratamiento farmacológico, con síntomas asociados a esquizofrenia y sin síntomas; y el segundo con grabaciones de EEG tomadas con un hardware comercial de bajo costo a adultos chilenos en tratamiento farmacológico diagnosticados con esquizofrenia u otro trastorno psiquiátrico. Esta discriminación se plantea como un problema de clasificación. La evaluación se realiza a través de un test estadístico de diferencia de medianas no paramétrico a los puntajes asignados por los clasificadores. Los resultados muestran que los clasificadores diferencian a ambas poblaciones de adolescentes con una significancia estadística del 0.1% con todos los métodos estudiados, se determinan además familias de características relevantes. El segundo caso logra una diferenciación con una significancia estadística del 5% para uno de los métodos empleados. Se estima que esto se puede mejorar con más datos, ajuste de los parámetros de los métodos y con la toma de datos de más datos.
CMM Conicyt PIA AFB170001

A Epilepsia Benigna Infantil com pontas centro-temporais ou Epilepsia Rolândica é uma das formas mais comuns de epilepsia em crianças e possui uma predominância masculina. Caracteriza-se por crises epilépticas parciais que afectam os órgãos da boca, rosto e voz, e ocorrem principalmente durante o sono. Esta síndrome epiléptica tem o seu início entre os 3 e 13 anos (atingindo o pico aos 9-10 anos) e a remissão surge cerca dos 14-15 anos. É geralmente de fácil controlo com drogas anti-epilépticas. O Electroencefalograma é a pedra fundamental para o diagnóstico da epilepsia benigna infantil com pontas centro-temporais. Este é representado por uma actividade de base normal, com presença de pontas centro-temporais bifásicas de alta amplitude seguidas por ondas lentas. Este estudo teve como principal objectivo quantificar a banda gama antes e após as pontas centro-temporais que caracterizam esta síndrome epiléptica. Para tal, foram recolhidos exames electroencefalográficos de alta densidade de 8 crianças com epilepsia benigna infantil com pontas centro-temporais provenientes da consulta de Neurologia Infantil do Centro Hospitalar da Cova da Beira. Destas 8 crianças, 5 (62,5%) eram do sexo masculino e 3 (37,5%) do sexo feminino. A idade média situou-se em 9,63 ± 2,07 anos. Desta amostra populacional 6 (75%) pacientes possuíam actividade epileptiforme unilateral e 2 (25%) actividade epileptiforme bilateral. Os dados obtidos, demonstraram uma diminuição da potência da banda gama após as pontas centro-temporais nos pacientes com actividade epileptiforme unilateral e um aumento da mesma nos pacientes com actividade epileptiforme bilateral. Observou-se ainda um aumento da banda gama em torno das áreas médias temporais e centrais. Espera-se assim que este estudo venha contribuir para a compreensão da fisiopatologia da epilepsia benigna infantil com pontas centro-temporais.
Benign epilepsy of childhood with centrotemporal spikes or Rolandic Epilepsy is one of the most common forms of epilepsy in children and owns a male predominance. It is characterized by partial epileptic seizures affecting the organs of the mouth, face and voice, and mainly occurs during sleep. This epileptic syndrome got his start between 3 and 13 years (reaching a peak at 9-10 years) and the remission arises about 14-15 years. It is usually easy to control with anti-epileptic drugs. The Electroencephalogram is the cornerstone for the diagnosis of benign epilepsy of childhood with centrotemporal spikes. This is represented by a normal background activity, with the presence of biphasic centrotemporal spikes with high amplitude followed by slow waves. This study had as its main aim to quantify the gamma band before and after the centrotemporal spikes that characterize this epileptic syndrome. For such purpose were collected dense array electroencephalograms of 8 children with benign epilepsy of childhood with centrotemporal spikes from Child Neurology consultation of the Centro Hospitalar da Cova da Beira. These 8 children, 5 (62.5%) were males and 3 female (37.5%). The middle ages stood at 9.63 ± 2.07 years. This population sample 6 (75%) patients had unilateral epileptiform activity and epileptiform activity 2 (25%) bilaterally. The data obtained showed a decrease of power of gamma band after the centrotemporal spikes in patients with unilateral epileptiform activity and an increase of the same in patients with bilateral epileptiform activity. There was also an increase of gamma band around the mid temporal and central areas. It is hoped that this study will contribute for a deeper understanding of the pathophysiology of benign epilepsy of childhood with centrotemporal spikes.

A Epilepsia Infantil com Pontas Centro-temporais (EBIPC) é a síndrome epiléptica mais frequente na infância. A International League Against Epilepsy (ILAE) classifica esta doença como sendo uma Epilepsia benigna focal idiopática, relacionada com a idade e de origem focal. Esta síndrome surge tipicamente entre os 3 e os 13 anos de idade, sendo que a sua remissão ocorre habitualmente na puberdade, por este motivo é considerada uma epilepsia benigna. O electroencefalograma (EEG) é um exame indispensável ao diagnóstico da epilepsia. No caso da EBIPC, o EEG inter-crítico mostra, para além de uma actividade de base normal, paroxismos epilépticos centro-temporais (região Rolândica) típicos, habitualmente visualizadas nos eléctrodos centrais (à volta de C3, C4, Cz), bem como, temporais médios (T3, T4,) com o envolvimento ocasional dos eléctrodos frontais (F3 e F4), temporais posteriores (T5 e T6) e parietais (P3 e P4). O EEG quantitativo (EEGq) permite uma análise mais detalhada e com maior grau de sensibilidade dos componentes do sinal. O que difere o EEG do EEGq é, neste último, depois de serem seleccionados os períodos a serem estudados, é realizada a transformada de Fourier, decompondo o sinal nas diversas frequências que o compõe. Nesta investigação, abordam-se parâmetros quantitativos do electroencefalograma em crianças com epilepsia benigna infantil com pontas centro-temporais (EBIPC). Foram estudadas 6 crianças com diagnóstico de epilepsia Rolândica. Foi realizado o electroencefalograma durante a vigília e o sono e seleccionadas cerca de 10 janelas com 2 segundos. Foram calculados valores de potência absoluta na faixa gama. A potência absoluta foi significativamente menor no hemisfério com pontas centro-temporais relativamente ao hemisfério sem pontas centro-temporais. Estes resultados revelam alterações da actividade de base na banda gama que podem indicar disfunção no hemisfério com pontas centro-temporais.
Childhood epilepsy with centrotemporal spikes (EBIPC) is the most common epilepsy syndrome in childhood. The International League Against Epilepsy (ILAE) classifies this disease as being a focal benign idiopathic epilepsy, related to age and of focal origin. This syndrome typically appears between 3 and 13 years of age, and the remission usually occurs at puberty, for this reason is considered benign epilepsy. The electroencephalogram (EEG) is a crucial exam for the diagnosis of epilepsy. In the case of EBIPC, the inter-critical EEG shows, in addition to a normal background activity, epileptic centrotemporal typical paroxysms (rolandic region), usually seen in the central electrodes (around C3, C4, Cz) as well as middle temporal (T3, T4) with the occasional involvement of the frontal electrodes (F3 and F4), posterior temporal (T5 and T6) and parietal (P3 and P4). The quantitative EEG (EEGq) provides a detailed analysis and greater degree of sensitivity of the signal components. What distinguishes the EEG from EEGq is that, in the latter, after selecting periods to be studied, the Fourier transform is applied, decomposing the signal in different frequencies that comprise it. In this research, we discuss the parameters of the EEGq in children with EBIPC. We studied six children with rolandic epilepsy. EEG was performed during vigil and sleep and about 10 windows with 2 seconds were selected. Values of absolute power were calculated in the band of range. The absolute power was significantly lower in the hemisphere with centrotemporal spikes in relation to the hemisphere without centrotemporal spikes. These results demonstrate alterations in the basal activity on the gamma band which may indicate dysfunction in HcPCT.

El electroencefalograma (EEG) registra la actividad eléctrica del córtex cerebral y su trazado cambia reflejando el efecto de los anestésicos. El límite espectral 95% (LE95%) extraído del EEG mediante análisis espectral, ha sido ampliamente empleado para cuantificar el efecto de fármacos anestésicos (opiáceos e hipnóticos) de forma empírica. El Indice Biespectral linear (L-Bis) obtenido a partir de la aplicación de análisis biespectral y espectral, ha sido empleado también en la cuantificación del efecto de fármacos anestésicos. El parámetro canónico univariante de los opiáceos (PCUopi) ha sido obtenido mediante Correlación Canónica Semilinear para extraer de la señal del EEG la información referente al efecto cortical de los opiáceos. El objetivo de este trabajo es comparar la eficacia del PCUopi como cuantificador del efecto de opiáceos (fentanilo, alfentanilo, sufentanilo, trefentanilo y remifentanilo) e hipnóticos (propofol) sobre el EEG.

El registro EEG recogido en diversos estudios previamente realizados, fue digitalizado y analizado de nuevo. Se calculó el PCUopi y el LE95% para cada individuo en cada fármaco opiáceo. Se calculó el PCUopi y el L-Bis para cada individuo en el grupo propofol. Se valoró la capacidad de cada parámetro para extraer del trazado del EEG la información relevante respecto al efecto farmacológico, mediante la comparación del valor de R2 (relación señal-ruido) obtenido con cada parámetro en cada individuo. En segundo lugar se valoró la capacidad de cada parámetro para ser usado como indicador farmacodinámico mediante la estimación de los parámetros farmacodinámicos para cada fármaco estudiado. Finalmente se valoró a priori la capacidad del PCUopi para ser empleado en la clínica en pacientes reales, realizándose para ello simulaciones del curso temporal del efecto farmacológico de cada uno de los opiáceos y del propofol.

El PCUopi presentó valores superiores de R2 al LE95% de forma global para todos los opiáceos y de forma individual para todos menos para el sufentanilo. El L-Bis presentó valores de R2 superiores al PCUopi en el caso del propofol. Se estimaron los parámetros farmacodinámicos ke0, C50 y alfa. En base a ello alfentanilo y remifentanilo son los opiáceos con inicio del efecto más rápido tras un bolus,seguidos de trefentanilo, fentanilo y sufentanilo. De acuerdo a sus valores de C50 sufentanilo, fentanilo, remifentanilo, trefentanilo y alfentanilo sería el orden de mayor a menor potencia farmacológica. La desaparición del efecto tras la administración de un bolus es más rápida para remifentanilo, seguido de alfentanilo, trefentanilo, fentanilo y sufentanilo.

Empleando un modelo sigmoidal de efecto máximo, el efecto electroencefalográfico del propofol medido con el L-Bis, alcanza su punto máximo aproximadamente 3.75 minutos tras la administración de un bolus. La desaparición del efecto tras una infusión continua es rápida, con una vida media sensible al contexto de alrededor de 5 minutos incluso tras infusiones de duración superior a las 3 horas.

Otras simulaciones en las que se ha valorado la evolución del PCUopi en diferentes situaciones clínicas demuestran que a las concentraciones de opiáceo empleadas habitualmente en clínica, los cambios esperados en el PCUopi son mínimos. El PCUopi cambia de forma significativa si las concentraciones de opiáceo son elevadas, en un rango que no se emplea habitualmente en clínica. La presencia de propofol a concentraciones habituales, induce cambios significativos y evidentes en el PCUopi lo que hace pensar que se trata de un parámetro sensible pero poco específico para el efecto de los opiáceos en el entorno clínico.

PCUopi permite cuantificar el efecto de los opiáceos y del propofol sobre el EEG. El PCUopi es un descriptor óptimo del efecto de los opiáceos sobre el EEG, estadísticamente superior en su efectividad al LE95%. El L-Bis es un descriptor del efecto electroencefalográfico del propofol superior en eficacia al PCUopi. La integración de modelos farmacocinéticos y farmacodinámicos basados en el EEG como variable subrogada del efecto de opiáceos y propofol permite extraer conclusiones sobre su perfil de uso en clínica.

Ingeniero Civil Eléctrico
La identificación de husos sigma se realiza manualmente por expertos en la medicina del sueño. El proceso consiste en inspeccionar el electroencefalograma (EEG) de los registros polisomnográficos y marcar los intervalos en los que se observan los patrones. Este proceso es bastante tedioso y complicado, especialmente considerando que se buscan patrones de onda que no suelen durar más de algunos segundos en registros de aproximadamente 8 horas. Para aliviar el trabajo de los expertos se han desarrollado sistemas automáticos de detección de husos sigma capaces de identificar estos patrones en el EEG. En esta memoria se propone un nuevo método de detección automático de husos sigma en que se entrenan las formas de onda de un diccionario, usando un algoritmo de aprendizaje supervisado, para que éstas sean representativas de los husos sigma. Posteriormente, se utiliza un modelo de descomposición de señal para descomponer la señal de un canal del EEG en un número finito de componentes representados por la convolución entre las formas de onda del diccionario aprendido y un conjunto de trenes de pulsos que indican los intervalos de la señal donde se identifican patrones de onda semejantes a las formas de onda del diccionario aprendido. Los intervalos de la señal que son descompuestos por el modelo de descomposición, son consideradas como las detecciones del método, debido a que estos intervalos presentan una alta correlacción con las formas de onda representativas de los husos sigma que componen el diccionario aprendido. En el desarrollo de este método se utilizó un único registro polisom- nográfico de un niño de 10 años, con el cual se formaron los conjuntos de entrenamiento y de prueba usando fragmentos del registro en la etapa de sueño N2. El método obtuvo resultados preliminares satisfactorios que verifican su capacidad para detector husos sigma en la etapa de sueño N2 de un registro polisomnográfico, con una tasa de verdaderos positivos promedio de 85,080 % y una tasa de falsos positivos promedio de 14,995 %. El método de detección de husos sigma propuesto ofrece una metodología novedosa que no utiliza los usuales métodos espectrales para analizar el EEG. Además con este proceso se obtiene un diccionario con formas de onda representativas de los husos sigma que se puede utilizar para estudiar y caracterizar los husos sigma detectados por el método.

Abstract The problem investigated in this thesis is located in the field of social change, in general, and innovation, in particular. The agencial component in individuals that, in an autonomous form would show a greater capacity of action and creativity, would have increasing presence in these processes. The search and understanding of the motivations that drive the behavior of consumers of innovative goods, complex action, is the object of study of this thesis. From the perspective of microeconomic theory, the "Consumer decision-making processes in the purchase of innovative goods" will be investigated, trying to explain if there are differences in the behavior of the consumers, depending on whether they are goods with continuous innovations or goods with radical innovations. In order to respond to the proposed objectives, four themes have been addressed: (1) the fundamental motivations of innovation consumers, (2) the form of purchasing decision processes, (3) the factors that would be present in purchasing decisions of innovative goods, and (4) the differences in these processes depending on the acquisition of a radical or continuous innovation. In the theoretical framework have been used the contributions of different branches of knowledge, as a complement to economic theory. We have worked with a general model that merged the variables generated by various economic schools, along with those incorporated by the author of the thesis, from other sciences. In order to test the hypotheses, a variety of research methods and techniques have been used in a complementary way, which were useful to triangulate and partially control the results obtained in the research stages. Empirical research was carried out on everyday consumer goods: non-bark mold loaves, categorized into two sets. On the one hand, the product on the market. On the other, a set of new breads with innovations of the continuous type and radical order. The thesis is developed over five chapters. The first corresponds to the introduction and definition of objectives. Chapter 2 presents the theoretical framework. Chapter 3 details the scientific basis for applied research methods. Chapter 4 describes the analyzes with different techniques to answer the research questions. Chapter 5 summarizes the conclusions, the contributions obtained and proposes future lines of research.
Resumen El problema investigado en esta tesis se ubica en el campo del cambio social, en general, y de la innovación, en particular. La componente agencial en individuos que, en forma autónoma mostrarían una mayor capacidad de acción y creatividad, tendría cada vez mayor presencia en estos procesos. La búsqueda y la comprensión de las motivaciones que impulsan el comportamiento de los consumidores de bienes innovadores, como accionar complejo, es el objeto de estudio de la presente tesis. Se investigará, desde la perspectiva de la teoría microeconómica, a los "Procesos decisorios de los consumidores en la compra de bienes innovadores", buscando explicar si se encuentran diferencias en los comportamientos de los demandantes, según se trate de bienes con innovaciones continuas o bienes con innovaciones radicales. Para dar respuesta a los objetivos planteados se han tratado cuatro temas, (1) las motivaciones fundamentales de los consumidores de innovaciones, (2) la forma de los procesos decisorios de compra, (3) los factores que estarían presentes en las decisiones de compra de bienes innovadores, y (4) las diferencias de dichos procesos según se trate de la adquisición de una innovación radical o continua. En el marco teórico se han utilizado las aportaciones de diferentes ramas del conocimiento, como complemento a la teoría económica. Se ha trabajado con un modelo general que fusionó las variables generadas por diversas escuelas económicas, junto con las incorporadas por el autor de la tesis, desde otras ciencias. Con la finalidad de testar las hipótesis planteadas, se han empleado una variedad de métodos y técnicas de investigación en forma complementaria, que fueron útiles para triangular y controlar parcialmente los resultados obtenidos en las etapas de la investigación. La investigación empírica se realizó sobre bienes de consumo cotidiano: panes de molde sin corteza, categorizados en dos conjuntos. Por un lado, el producto existente en el mercado. Por otro, un conjunto de nuevos panes con innovaciones de tipo continuas y de orden radicales. La tesis se desarrolla a lo largo de cinco capítulos. El primero corresponde a la introducción y a la definición de los objetivos. En el Capítulo 2 se presenta el marco teórico. En el Capítulo 3 se detallan los fundamentos científicos de los métodos de investigación aplicados. El Capítulo 4 describe los análisis con diferentes técnicas para dar respuesta a las preguntas de la investigación. En el Capítulo 5 se reseñan las conclusiones, las aportaciones obtenidas y se proponen las líneas futuras de investigación.
Resum El problema investigat en esta tesi s'ubica en el camp del canvi social, en general, i de la innovació, en particular. La component agencial en individus que, en forma autònoma mostrarien una major capacitat d'acció i creativitat, tindria cada vegada major presència en estos processos. La busca i la comprensió de les motivacions que impulsen el comportament dels consumidors de béns innovadors, com accionar complex, és l'objecte d'estudi de la present tesi. S'investigarà, des de la perspectiva de la teoria microeconòmica, als "Procesos decisoris dels consumidors en la compra de béns innovadores", buscant explicar si es troben diferències en els comportaments dels demandants, segons es tracte de béns amb innovacions contínues o béns amb innovacions radicals. Per a donar resposta als objectius plantejats s'han tractat quatre temes, (1) les motivacions fonamentals dels consumidors d'innovacions, (2) la forma dels procesos " decisoris de compra, (3) els factors que estarien presents en les decisions de compra de béns innovadors, i (4) les diferències dels dits processos segons es tracte de l'adquisició d'una innovació radical o contínua. En el marc teòric s'han utilitzat les aportacions de diferents branques del coneixement, com a complement a la teoria econòmica. S'ha treballat amb un model general que va fusionar les variables generades per diverses escoles econòmiques, junt amb les incorporades per l'autor de la tesi, des d'altres ciències. Amb la finalitat de testar les hipòtesis plantejades, s'han empleat una varietat de mètodes i tècniques d'investigació en forma complementària, que van ser útils per a triangular i controlar parcialment els resultats obtinguts en les etapes de la investigació. La investigació empírica es va realitzar sobre béns de consum quotidià: pans de motle sense corfa, categoritzats en dos conjunts. D'una banda, el producte existent en el mercat. D'un altre, un conjunt de nous pans amb innovacions de tipus contínues i d'orde radicals. La tesi es desenrotlla al llarg de cinc capítols. El primer correspon a la introducció i a la definició dels objectius. En el Capítol 2 es presenta el marc teòric. En el Capítol 3 es detallen els fonaments científics dels mètodes d'investigació aplicats. El Capítol 4 descriu les anàlisis amb diferents tècniques per a donar resposta a les preguntes de la investigació. En el Capítol 5 es ressenyen les conclusions, les aportacions obtingudes i es proposen les línies futures d'investigació.
Retondaro, O. (2017). PROCESOS DECISORIOS DE LOS CONSUMIDORES EN LA COMPRA DE BIENES INNOVADORES. UN ANÁLISIS COMPARATIVO ENTRE LOS COMPORTAMIENTOS DE LOS DEMANDANTES DE INNOVACIONES RADICALES Y CONTINUAS [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/88391
TESIS

L'electroencefalografia (EEG) és una tècnica no invasiva que permet l'estudi de l'activitat elèctrica espontània cerebral, i que es caracteritza per oferir una elevada resolució temporal que es situa en l'ordre dels mil·lisegons. Aquesta tècnica permet obtenir informació sobre les respostes neuronals gràcies al fet que capta l'activitat electromagnètica relacionada amb els corrents elèctrics desencadenats per la circulació de ions a través dels canals iònics de la membrana de la neurona. La limitació principal d'aquesta tècnica és que estudiada amb els procediments tradicionals presenta una pobra resolució espacial, deguda entre altres raons a que les mesures es prenen en el cuir cabellut, molt lluny de les fonts cerebrals que generen els potencials elèctrics mesurats, el que implica una gran atenuació dels senyals elèctrics cerebrals originals, ja que el senyal elèctric ha de travessar diferents teixits.

L'activitat elèctrica cerebral pot ser també provocada (evocada) constituint els potencials evocats, que són un senyal que s'obté amitjant fragments de l'EEG, que es produeixen com a conseqüència de l'activitat neuronal relacionada amb el processament cerebral d'un estímul sensorial, activitat motora o una activitat cognitiva.

Aquest treball posa en evidència que es poden aconseguir guanys quantitatius amb l'aplicació de tècniques matemàtiques en a l'estudi dels potencials evocats cerebrals, i també avenços rellevants en la seva interpretació. També es fonamenta l'interès de no centrar els estudis de les característiques de la resposta evocada en les mesures tradicionals (latència, amplitud), i la necessitat d'estudiar la dinàmica espacio-temporal de les fonts. Aquest enfocament permet aconseguir nova informació crucial tant en el coneixement de la resposta cerebral en subjectes normals, com en la possibilitat de detectar alteracions funcionals cerebrals en una patologia determinada, en concret en l'alcoholisme. L'abordatge proposat per analitzar les respostes elèctriques cerebrals evocades, permet obtenir informació sobre el funcionalisme cerebral que d'altra manera no és accessible. Finalment es descriu que els potencials evocats estan generats per nombrosos components independents que poden presentar multiplicitat de fonts cerebrals.

En conclusió, aquest treball posa de relleu l'interès i la necessitat de l'aplicació d'algorismes matemàtics en l'estudi dels potencials evocats, que siguin capaços d'augmentar la resolució espacial, d'estudiar la dinàmica de les fonts que generen els potencials evocats, i de comparar diferències en la l'evolució temporal d'aquestes fonts per l'estudi de del funcionament cerebral. A més, obre una via per estudiar les fonts dels components estadísticament independents dels potencials evocats estudiant els "trials" originals, evitant així la pèrdua d'informació relacionada amb l'amitjat que tradicionalment s'utilitza per l'estudi dels potencials evocats. Finalment es demostra l'aplicabilitat dels nous enfocaments proposats tant en l'estudi del funcionalisme cerebral normal, com en un trastorn mental de tanta transcendència com l'alcoholisme.

Les malalties neurodegeneratives són un conjunt de malalties que afecten al cervell. Aquestes malalties estan relacionades amb la pèrdua progressiva de l'estructura o la funció de les neurones, incloent-hi la mort d'aquestes. La malaltia de l'Alzheimer és una de les malalties neurodegeneratives més comunes. Actualment, no es coneix cap cura per a l'Alzheimer, però es creu que hi ha un grup de medicaments que el que fan és retardar-ne els principals símptomes. Aquests s'han de prendre en les primeres fases de la malaltia ja que sinó no tenen efecte. Per tant, el diagnòstic precoç de la malaltia de l'Alzheimer és un factor clau. En aquesta tesis doctoral s'han estudiat diferents aspectes relacionats amb la neurociència per investigar diferents eines que permetin realitzar un diagnòstic precoç de la malaltia en qüestió. Per fer-ho, s'han treballat diferents aspectes com el preprocessament de dades, l'extracció de característiques, la selecció de característiques i la seva posterior classificació.
Neurodegenerative diseases are a group of disorders that affect the brain. These diseases are related with changes in the brain that lead to loss of brain structure or loss of neurons, including the dead of some neurons. Alzheimer's disease (AD) is one of the most well-known neurodegenerative diseases. Nowadays there is no cure for this disease. However, there are some medicaments that may delay the symptoms if they are used during the first stages of the disease, otherwise they have no effect. Therefore early diagnose is presented as a key factor. This PhD thesis works different aspects related with neuroscience, in order to develop new methods for the early diagnose of AD. Different aspects have been investigated, such as signal preprocessing, feature extraction, feature selection and its classification.

La electroencefalografía (EEG) es una técnica no invasiva que sirve para caracterizar la actividad eléctrica del cerebro. En la actualidad existe un creciente interés en el desarrollo de técnicas digitales de procesamiento para interpretar dichas señales, estas técnicas consisten en transformar la información contenida en las señales de EEG en datos numéricos y/o gráficos que faciliten su análisis y sistematización. El objetivo de la presente tesis es el estudio y la aplicación de diferentes técnicas de procesamiento de EEG a casos típicos como la detección no supervisada de ritmos cerebrales, de potenciales relacionados a la ejecución de movimientos y crisis epilépticas. Para el procesamiento de las señales de EEG se utilizaron las técnicas de Transformada de Fourier, procesamientos tiempo-frecuencia como la Transformada de Gabor y la Transformada Wavelet, y diferentes mediciones de la entropía de la señal, como la entropía dependiente del tiempo, la entropía espectral y la entropía multirresolución.

Dissertação de mestrado em Investigação Biomédica, apresentada à Faculdade de Medicina da Universidade de Coimbra.
Stroke is the leading cause of long-term disability. It occurs when the blood supply to the brain is disrupted by cerebrovascular disease, which can lead to permanent damage, depending on the duration and extent. After stroke, neuroplasticity occurs and this is one of the main factors that one could potentially use to overcome the caused damage. One of the techniques which has been able to modulate the brain’s plasticity and has been achieving promising results is transcranial magnetic stimulation (TMS). In this study we used the continuous theta burst stimulation (cTBS), a protocol that inhibits the hemisphere in which it is applied, so that the other hemisphere becomes more excited. We had two main objectives in this study, first to characterize physiological patterns in healthy subjects and then to study their potential relevance in the context of stroke. For one session, cTBS was delivered over the unaffected hemisphere of the patient. Healthy subjects were divided in two groups: one group received the cTBS protocol on the left hemisphere and the other group received it on the contralateral hemisphere. Thus, the aim of this study is to understand the brain’s physiology before and after cTBS, to provide a possible rehabilitation approach to stroke patients with motor deficits; the other aim is to know if the cTBS protocol when applied on the dominant or the non-dominant hemisphere has the same results. To understand the brain’s changes before and after the TMS we used the electroencephalogram (EEG). EEG at high recording density was used to evaluate the brain’s activity at rest and to analyze the event-related desynchronization (ERD) and synchronization (ERS) of electrophysiological motor biomarkers (e.g. mu rhythm, beta activity) when the subjects performed two different types of movements, one with arms and the other with hands. Our results showed that cTBS affected the brain’s physiology and biomarkers of motor activity. When applied to the dominant or non-dominant hemisphere cTBS protocol has showed different aftereffects. For the stroke patients the results were matched to one control that received cTBS on the same hemisphere. The patient and the matched-control showed similar results for complex movements (hand tasks); while, for simpler movements (arm tasks) they behaved differently, except for the right arm. We hypothesized that this difference on the arm tasks results could have occurred because the patient activated brain areas that are normally recruited in more demanding tasks. Despite the results observed it will be needed more patients and additional studies to have more reliable conclusions

Dissertação de Mestrado Integrado em Engenharia Biomédica apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
O presente estudo foi desenvolvido no âmbito do projeto BASE, Biofeedback Augmented SoftwareEngineering (POCI - 01-0145 - FEDER-031581) que se encontra a decorrer, e que visa a monitorização das funções cognitivas do cérebro durante o desenvolvimento de código de software, de modo a detectar possíveis bugs que possam ocorrer devido a mudanças no estado emocional do programador. Mais especificamente, o objetivo deste estudo inicial é investigar a atividade cerebral durante a compreensão do código por meio da análise de sinais de Eletroencefalograma (EEG) adquiridos de vários voluntários e tentar estabelecer possíveis biomarcadores de EEG sensíveis a diferentes níveis de carga mental. O uso de EEG para esse fim é relevante, uma vez que os estudos existentes em detecção de bugs foram principalmente focados em técnicas de neuroimagem com base em Functional Magnetic Ressonance Imaging (fMRI), as quais apresentam desvantagens, como por exemplo, o desconforto para o sujeito e a impossibilidade de serem adquiridas em condições normais de programação.O presente estudo foi conduzido usando informação de 64 canais de EEG adquiridos de 30 participantes durante tarefas de compreensão de código. Os sujeitos foram submetidos a três ensaios diferentes, correspondentes a três tarefas de compreensão do código de diferente dificuldade. Os três níveis diferentes de complexidade de código considerados foram de acordo com cinco métricas de complexidade de software amplamente utilizadas na area de engenharia de software.Através de uma sequência de métodos de pré-processamento, artefatos foram identificados e removidos dos sinais de EEG, para posteriormente proceder-se à extração de caraterísticas lineares e não lineares. Assim, foi possível investigar a possibilidade de distinguir diferentes níveis de complexidade com base nas características do EEG. Para isso, foram utilizados diferentes tipos de modelos de classificação, binário ou multiclasse, através da combinação de quatro métodos de seleção/redução de caracteristicas com quatro classificadores diferentes.Considerando um modelo multiclasse utilizando Principal Component Analysis (PCA) e o classificador Support Vector Machine (SVM) com kernel linear, obteve-se um F-Measure de 93.60% para a complexidade do código fácil, 50.60% para a complexidade do código intermédio, 47.09% para a complexidade do código avançada e 94.42% para a tarefa de controlo (leitura de texto). Estes resultados revelam uma evidência de saturação do esforço mental com o aumento da complexidade do código e também sugerem que as métricas de complexidade de código usadas actualmente não captam a carga cognitiva, e por isso podem não ser a melhor abordagem para avaliar o risco de bugs nos códigos.A partir da análise realizada neste estudo, também se verificou que as características relacionadas com as atividades Teta, Alfa e Beta foram as mais comuns entre as características selecionadas com maior poder de discriminação da complexidade das tarefas. No que respeita aos canais que contribuíram com mais informação, eles estavam localizados predominantemente na região frontal (principalmente em Fz, F2 e FCz), centro-parietal (principalmente em CPZ e CP2) e parietal (principalmente em Pz). Estes resultados estão de acordo com as características e regiões (lobos frontal e parietal) relatadas em estudos relacionados, como sendo as mais relevantes para medir a carga cognitiva nas áreas investigação de compreensão de código e da carga de trabalho mental.Por fim, como estudo preliminar, utilizando duas das características mais discriminantes, foi explorada a possibilidade de realizar-se uma análise espaço-temporal, a fim de identificar áreas que exibiram um esforço mental elevado durante a tarefa de código que está sendo realizado. Estas áreas foram comparados com (i) os aglomerados dos dados do Eye tracking; (ii) as regiões críticas apontadas por profissionais especializados; e (iii) outros dois biosinais (Variabilidade da Frequência Cardíaca e Pupilografia).
This study was developed on behalf of the on-going project BASE, Biofeedback Augmented Software Engineering (POCI - 01-0145 - FEDER- 031581), which aims at monitoring cognitive functions of the brain during code development to detect possible bugs that might occur due to shifts in the emotional condition of the subject. Specifically, the goal of this initial study is to investigate the brain activity during code comprehension through the analysis of Electroencephalogram (EEG) signals acquired from multiple volunteers and try to establish possible EEG biomarkers sensitive to different levels of mental workload. The use of EEG for this purpose is relevant, since the existing studies in bug detection were mostly focused on neuroimaging techniques based on fMRI, which have disadvantages, such as subject discomfort and impossibility to be acquired in normal programming condition.The study reported herein was conducted using information from 64 channels of EEG recorded from 30 subjects during code comprehension tasks. The subjects were submitted to three different trials corresponding to three different difficulty code comprehension tasks. The three different code complexity levels considered were according to five software complexity metrics widely used. Through a sequence of preprocessing methods, artifacts were identified and removed from EEG signals for further extraction of linear and nonlinear features. Then, the possibility to distinguish different levels of complexity based on EEG features was investigated. For this purpose, different types of classification models were considered, either binary or multiclass, by combining four different feature selection/reduction methods with four different classifiers. Considering a multiclass model using Principal Component Analysis (PCA) and a Support Vector Machine (SVM) classifier with linear kernel, it was obtained a F-Measure of 93.60% for code complexity easy, 50.60% for code complexity intermediate, 47.09% for code complexity advanced and 94.42% for the control (reading) task. These results reveals an evidence of mental effort saturation as code complexity increases and also suggest that current code complexity metrics do not capture cognitive load and might not be the best approach to assess bug risk.From the analysis, it was also found that the features related with the Theta, Alpha and Beta activity were the most common among the selected features with highest discriminative power. Concerning the channels which contributed with more information, they were located predominantly in frontal (mainly in Fz, F2 and FCz), central-parietal (mainly in CPz and CP2) and parietal (mainly in Pz) regions. These findings are in agreement with the features and regions (Frontal and Parietal Lobes) more relevant to cognitive load in the areas of mental workload and code comprehension, reported in related studies.Finally, as a preliminary study, using two of the most discriminant features, it was explored the possibility of a space-temporal analysis in order to spot areas that exhibited a higher mental effort during the code task being performed. These areas were compared to the (i) clusters of Eye tracking data; (ii) critical regions pointed by expert professionals; and (iii) other two biosignals (Heart Rate Variability and Pupillography).
Outro - BASE, Biofeedback Augmented Software Engineering (POCI - 01-0145 - FEDER- 031581), funded by FCT.

Vários tipos de paradigmas têm vindo a ser utilizados para o estudo do reconhecimento humano de faces e objectos. Esta área tem recebido considerável atenção nos últimos anos e os “Mooney stimuli” apresentam-se como de particular interesse para perceber o processo de reconhecimento. Estes estímulos, são estímulos visuais e consistem em imagens discretizadas a dois níveis, preto e branco, de tal forma modificadas que mesmo com a pouca informação disponível ainda se consegue reter a informação suficiente para que possam ser discriminados nelas os objectos que as compõem. De particular interesse são as “Mooney faces” onde, mesmo com estas limitações, é possível discriminar uma cara na imagem. O estudo da resposta e do processamento cerebral a este tipo de estímulo é, na nossa opinião, um bom método para tentar perceber os mecanismos pelos quais o ser humano faz o reconhecimento de faces e objectos sendo ainda possível identificar as características da imagem que permitem tal reconhecimento. O facto de a mesma imagem poder ser percebida como face num determinado ponto do tempo e não o ser noutro instante, permite assim separar etapas de processamento específicas para caras, de outros mais baixos níveis de processamento que não estão relacionados com caras. Com os resultados deste estudo pretendemos elucidar a natureza da conectividade funcional, nomeadamente a influência de processos “top-down” entre áreas cerebrais activas no processamento de estímulos visuais, especialmente entre o córtex pré-frontal e áreas temporais relacionadas com o processamento visual de alto nível. Realizámos estudos de Electroencefalografia (potenciais evocados) e Ressonância Magnética funcional, numa tarefa de detecção/percepção de “Mooney faces”. Ao contrário de estudos anteriores em que se compara faces contra outros estímulos diferentes, aqui conseguimos manipular o tempo de detecção/percepção do estímulo por rotação gradual da “Mooney face” da posição invertida para a posição vertical. A análise dos potenciais evocados, da “time-frequency”, da sincronização e das regiões de interesse, sobre os dados recolhidos, foi a estratégia adoptada para tentar perceber/discernir as correlações neuronais dos mecanismos de decisão no ser humano. No que diz respeito ao EEG/ERP aparece uma negatividade que parece traduzir o potencial N170 característico para faces e actividade elevada na banda gama de frequências (60-70Hz) momentos antes de o participante responder ao perceber a cara. A análise de frequências revela ainda que a actividade cobre todo o escalpe, começando em regiões occipitais (mais posteriores) migrando depois para regiões mais parietofrontais (anteriores). Aparece ainda actividade elevada na análise da “phase-synchrony” numa banda de frequências mais baixas (30-45Hz) mas também antes da resposta, no entanto, esta actividade difere conforme o conjunto de eléctrodos escolhido para a análise. Nesta análise do sincronismo não observámos assimetrias entre hemisférios mas aparece sincronização inter-hemisférica assim como padrões de sincronização ventral/dorsal relacionados com a percepção. No que diz respeito aos dados funcionais da ressonância, identificámos uma rede de áreas envolvidas no processo geral de tomada de decisão e também um conjunto de regiões que aparecem mais especificamente relacionadas com a decisão perceptual para “Mooney faces”.

Tese de mestrado em Medicina do Sono, apresentada à Faculdade de Medicina da Universidade de Lisboa, 2008
O objectivo deste estudo foi avaliar a existência de um padrão electroencefalográfico de baixa voltagem nos doentes com síndrome de apneia obstrutiva do sono (SAOS) e relacionar este resultado com o Índice de Apneia/Hipopneia, ou com a dessaturação de O2. A hipótese era a de que os doentes com apneia do sono teriam um Electroencefalograma de baixa voltagem. A amostra foi constituída por 45 homens com diagnóstico de SAOS e 18 com diagnóstico de Movimentos Periódicos do Sono (MPS); e por 7 mulheres com SAOS e 22 com MPS, com idades entre os 30 e os 60 anos, que foram submetidos a estudo polissonográfico. Foi feita análise espectral das bandas delta, teta, alfa e beta na vigília, Fase 1 e Fase 2 do sono e medição da amplitude alfa na vigília, amplitude de três complexos K, e de três fusos do sono. Analisou-se o Índice Apneia Hipopneia, Movimentos Periódicos do Sono, Índice de dessaturação, O2 mínimo e Eficiência do Sono.Os resultados verificados para o sexo masculino confirmam as previsões iniciais de que os doentes com apneia do sono teriam amplitudes mais baixas na vigília, fase 1 e fase 2 do sono. No entanto, a menor amplitude do traçado destes doentes não tem relação directa com o Índice de dessaturação e/ou com o O2 mínimo. Estes resultados foram verificados unicamente na população masculina. Uma 2ª fase do estudo foi realizada com os doentes com SAOS, tendo sido analisadas as bandas que sugeriam a existência de picos diferentes de população. Verificou-se que o índice de massa corporal (IMC) e a eficiência do sono diminuem significativamente algumas das potências estudadas.
The purpose of this study was to verify the existence of a low voltage electroencephalogram (EEG) in patients with obstructive sleep apnea syndrome (OSAS), and relate this result with the sleep apnea índex, or oxygen dessaturation.The hypothesis was that these patients had a low voltage EEG.The sample was made up of 45 men with OSAS, and 18 with periodic limb movements (PLM); 7 women with OSAS, and 22 with PLM, with ages between 30 and 60 years that were submitted to polysomnography. Spectral analysis of alpha, beta, theta and delta waves was performed in wakefulness, stage 1 and stage 2 of sleep, K complexes, and sleep spindles. Apnea-hypopnea index, periodic limb movements, oxygen dessaturation index, minimum oxygen and sleep efficiency were analysed.The results confirm our initial predictions that OSAS patients had low amplitudes in the EEG, in wakefulness, stage 1 and 2 of sleep. However, the lower amplitudes in OSAS does not correlate with the oxygen dessaturation index and minimum oxygen.These findings were observed only in the male population studied. A second phase of the study was performed in the frequencies that suggested the existence of two different populations of OSAS in the sample.We observed that the EEG had significant less amplitude in patients with higher body mass index (BMI) and poor sleep efficiency.

La tomografía de impedancia eléctrica (EIT) permite estimar la conductividad eléctrica interna de un cuerpo. Consiste en aplicar una corriente eléctrica sobre su frontera y medir el potencial eléctrico resultante mediante un arreglo de sensores. Es considerada como una potencial herramienta de diagnóstico médico, caracterizada principalmente por su portabilidad y relativo bajo costo. Si bien se encuentra aún en etapa de desarrollo, está comenzando a ser utilizada en centros de salud para la caracterización del aparato cardio-respiratorio y existe un creciente interés en su aplicación a las neurociencias. Por ejemplo, es posible utilizar la EIT para construir modelos virtuales de la cabeza más precisos mediante la estimación de la conductividad eléctrica de los principales tejidos de la cabeza como un conjunto de parámetros relativamente pequeño, modalidad denominada EIT paramétrico. También se puede utilizar la EIT para generar un mapa de la distribución de conductividad eléctrica interna de un objeto, llamado problema de reconstrucción en EIT. Los cambios de la conductividad eléctrica en la cabeza pueden estar asociados a la actividad neuronal, a focos epilépticos, a accidentes cerebro-vasculares o a tumores. Ambas modalidades de EIT requieren la resolución del problema directo (PD), que consiste en el cálculo de la distribución de potencial eléctrico en el objeto originada por la inyección de corriente sobre su superficie, suponiendo que la conductividad interna es conocida. La estimulación de corriente continua transcraneal (tDCS) es físicamente muy similar a la EIT, pero la corriente eléctrica es aplicada sobre el cuero cabelludo de modo de alterar la tasa de disparos de poblaciones de neuronas en una región de interés. Es una potencial alternativa al empleo de psicofármacos para tratar desórdenes como epilepsia o depresiones. En esta tesis se desarrollan y analizan nuevos métodos para distintos problemas de EIT, centrándose mayormente en aplicaciones a la cabeza humana, y de tDCS. En primer lugar, se describen soluciones analíticas y numéricas para el PD en EIT, estas últimas basadas en el método de los elementos finitos. Luego, se desarrolla un nuevo procedimiento para resolver el PD con bajo costo computacional basado en la formulación del PD en electroencefalografía (EEG). Se propone un nuevo método para determinar la forma de onda de la fuente de corriente que permite desafectar la actividad propia del cerebro con un bajo número de muestras temporales. En EIT paramétrico, se utiliza la cota de Cramér-Rao (CRB) para determinar pares de electrodos convenientes para la inyección de corriente y para analizar límites teóricos en la estimación de las conductividades del cráneo y del cuero cabelludo, modelizándolos como tejidos isótropos y anisótropos. A su vez, se propone el estimador de máxima verosimilitud (MLE) como herramienta para realizar las estimaciones. El MLE se aplica a mediciones simuladas y reales de EIT mostrando un desempeño muy cercano a los límites teóricos. Para el problema de reconstrucción en EIT se adapta el algoritmo sLORETA, muy utilizado en el problema de localización de fuentes de actividad neuronal en EEG. Además, se lo modifica levemente para incorporar la regularización espacial de Laplace. Por otro lado, se introduce la utilización de filtros espaciales adaptivos para localizar cambios de conductividad de pequeño tamaño y estimar su variación temporal. Los resultados muestran mejoras en sesgo y resolución, en comparación con algoritmos de reconstrucción típicos en EIT. Estas mejoras son potencialmente ventajosas en la detección de accidentes cerebro-vasculares y en la localización indirecta de fuentes de actividad neuronal. En tDCS, se desarrolla un nuevo algoritmo para la determinación de patrones de inyección de corriente basado en el principio de reciprocidad y que considera restricciones de seguridad y de hardware. Los resultados obtenidos a partir de simulaciones muestran que el desempeño de dicho algoritmo es comparable al desempeño de algoritmos de optimización tradicionales cuyas soluciones implicarían un equipamiento comparativamente más complejo y costoso. Los métodos desarrollados en la tesis son comparados con métodos pre-existentes y validados a través de simulaciones numéricas por computadora, mediciones sobre maquetas experimentales (ó fantomas) y, de acuerdo con las posibilidades experimentales y respetando los principios de la bioética, mediciones reales sobre humanos.
Electrical impedance tomography (EIT) is a technique to estimate the electrical conductivity of an object. It consists in the application of an electric current on its boundary and the measurement of the resulting electric potential with a sensor array. In clinical practise, it is considered as a potential diagnostic tool characterized by its portability and relatively low cost. While it is still in a development stage, it is starting to be used in health centers to characterize the cardio-respiratory system. In turn, there is an increasing interest of EIT in neuroscience. For example, EIT can be used to estimate the electrical conductivity of the main tissues of the head as a set of a relatively low number of parameters, which is known as bounded or parametric EIT. This is useful for several medical imaging techniques that require realistic and accurate virtual models of the head. EIT can also be used to generate a map of the internal distribution of the electrical conductivity, known as the reconstruction problem. Tracking conductivity changes inside the head is of great interest as they may be related to neuronal activity, epileptic foci, acute stroke, or tumors. Both modalities of EIT require the solution of the EIT forward problem (FP), i.e., the computation of the electric potential distribution due to current injection on the scalp assuming that the electrical conductivity is known. The transcranial direct current stimulation (tDCS) is another technique which is physically very similar to EIT. It consists in injecting a small electric current in a convenient way such that it stimulates specific neuronal populations, increasing or decreasing their firing rate. It is considered as an alternative to psychoactive drugs in the treatment of brain disorders such as epilepsy or depression. This thesis describes the development and analysis of new methods for EIT FP, parametric EIT, reconstruction in EIT, and tDCS, focusing primarily (although not exclusively) in applications to human head. We first describe analytical and numerical approaches for the EIT FP, where the numerical approach is based on the finite element method. Then, we develop a new procedure to solve the EIT FP based on the electroencephalography (EEG) FP formulation, which results in computational advantages. We propose a new method to determine the waveform of the electric current source such that the neuronal activity of the brain can be neglected with the smallest possible number of time samples. In parametric EIT, we use the Cramér-Rao bound (CRB) to determine convenient electrode pairs for the current injection and theoretical limits in the estimation of the electrical conductivity of the main tissues of the head, which we model as isotropic and anisotropic. We propose the maximum likelihood estimator (MLE) to estimate these conductivities and we test it with simulated and real EIT measurements, showing that the MLE performs close to the CRB. We adapt the sLORETA algorithm to the reconstruction problem in EIT. This algorithm is being widely used in the source localization problem in EEG. We also slightly modify it to include the Laplace smoothing prior in the solution. Likewise, we introduce the use of adaptive spatial filters in the localization of conductivity changes and the estimation of its time courses from EIT measurements. The results show improvements over typical EIT algorithms. These improvements may benefit the early detection of acute strokes and the localization of neuronal activity using EIT. In tDCS, we develop a new algorithm to determine convenient current injection patterns. It is based on the reciprocity principle and considers hardware and safety constraints. Our simulation results show that this method performs similarly to other commonly used algorithms that require more complex and costly equipments. The methods we develop and study in this thesis are compared with pre-existing methods and are validated through numerical simulations, measurements on phantoms and, according to the experimental possibilities and bioethical principles, humans.

As principais características das desordens do espectro autista incluem a ocorrência de défices de interacção social e de comunicação, assim como de um repertório de actividades, comportamentos e interesses marcadamente restritos e estereotipados. Os objectivos desta tese passam pela criação e validação de um novo tipo de paradigmas de potenciais evocados de tipo 'oddball' (baseados em eventos raros imersos noutros mais frequentes) usando estímulos tridimensionais (3D) como forma de dissecar as redes cognitivas subjacentes à atenção a estímulos animados de complexidade e significado social crescente. Esta dissertação apresenta cinco diferentes paradigmas 'oddball', tendo como estímulos base objectos simples ou modelos 3D de seres humanos. Três paradigmas são paradigmas do tipo clássico em que os estímulos “piscam”. Os outros dois estímulos baseiam-se na animação de modelos 3D de seres humanos como foco de atenção. Os resultados comprovam que objectos ou modelos 3D conseguem gerar uma resposta P300, semelhante à observada em paradigmas clássicos, e que a animação de modelos visuais humanos pode ser usada do ponto de vista metodológico em estudos de foco de atenção.