Se realizó un estudio en la población militar varonil residente de la Base Militar “El Papayal” de Tumbes, en personal activo de 18 a 42 años sin sintomatología neurológica alguna; se realizó serología para cisticercosis (EITB Western Blot) obteniendo 72 positivos de los cuales sólo 27 aceptaron completar el estudio. Se planteó estudiar las alteraciones electroencefalográficas y su correlato tomográfico. Se encontró que 14.8 % de la muestra tuvo EEG anormal, 25.9 % tuvo TAC compatible con neurocisticercosis en alguno de sus estadíos y que 11.11 % tuvieron TAC y EEG anormal demostrando una fuerte asociación entre ambos (P= 0,002). Las calcificaciones estuvieron presentes en todos los casos; se pudo establecer la presencia de un foco electroencefalográfico en 42.8 % de los individuos con TAC positiva para neurocisticercosis. No se halló patrón electroencefalográfico uniforme en los casos de NCC. Se concluye que el EITB es un factor confiable para presumir la infección del sistema nervioso central por cisticerco cellulosae y que el electroencefalograma sólo aporta datos inespecíficos. Se recomienda la implementación de estudios serológicos para cisticecosis en zonas endémicas.

Se realizó un estudio en la población militar varonil residente de la Base Militar “El Papayal” de Tumbes, en personal activo de 18 a 42 años sin sintomatología neurológica alguna; se realizó serología para cisticercosis (EITB Western Blot) obteniendo 72 positivos de los cuales sólo 27 aceptaron completar el estudio. Se planteó estudiar las alteraciones electroencefalográficas y su correlato tomográfico. Se encontró que 14.8 % de la muestra tuvo EEG anormal, 25.9 % tuvo TAC compatible con neurocisticercosis en alguno de sus estadíos y que 11.11 % tuvieron TAC y EEG anormal demostrando una fuerte asociación entre ambos (P= 0,002). Las calcificaciones estuvieron presentes en todos los casos; se pudo establecer la presencia de un foco electroencefalográfico en 42.8 % de los individuos con TAC positiva para neurocisticercosis. No se halló patrón electroencefalográfico uniforme en los casos de NCC. Se concluye que el EITB es un factor confiable para presumir la infección del sistema nervioso central por cisticerco cellulosae y que el electroencefalograma sólo aporta datos inespecíficos. Se recomienda la implementación de estudios serológicos para cisticecosis en zonas endémicas.

Brain-Computer-Interfaces (BCIs) provide a novel way of communication by interpreting different types of brain states. This principle of reading minds makes BCIs a challenging but at the same time fascinating topic among the different disciplines of electrophysiology and biomedical-signal-processing. This work describes the development of a non-invasive BCI approach using steadystate- visual-evoked-potentials (SSVEP) as a mental strategy. SSVEP based BCIs require an external visual stimulation, which in this work is transmitted by a LCD-screen. Consequently, a visual reactive BCI is integrated as a plug-in into the open source project MNE-CPP, which provides an extensive library for brain monitoring and processing. MNE-Scan, as a standalone software from MNE-CPP, contains the necessary real-time source localization and is used as a framework for the BCI. Moreover, an expansion with a screen keyboard device shows the BCI’s practicability. The work’s result delivers a functioning SSVEP BCI approach with an average detection accuracy of 86 %. However, it is shown, that a transition from a BCI on sensor level to a BCI on source level is challenging and requires a certain pre-development, whereby a first approach of the BCI only was realized on sensor level in this work. / Tesis

Las señales electroencefalográficas, o señales EEG, son registros que se obtienen al medir las corrientes eléctricas que viajan a través del cerebro. En ellas es posible encontrar información no sólo sobre la actividad cerebral sino también sobre las zonas del cerebro que intervienen en actividades específicas. Procesar la información presente en estas señales es fundamental para poder comprender en profundidad el funcionamiento del cerebro. En particular, cuando las funciones cerebrales se ven alteradas por el consumo de sustancias psicoactivas, enfermedades degenerativas u otros daños, el procesamiento de las señales EEG permite obtener información sobre qué zonas están dañadas y en qué medida. En ese sentido, el principal objetivo de esta tesis es procesar la información presente en las señales EEG mediante la utilización de la Transformada Wavelet y, de esta manera, poder cuantificar e identificar las diferencias entre el funcionamiento de un cerebro "sano" y otro dañado, o estudiar de qué manera trabaja el cerebro sometido a diferentes estímulos. El objetivo secundario es mostrar que la automatización en la identificación y clasificación de la información obtenida podría ser posible mediante redes neuronales artificiales. Procesando dos bases de datos diferentes, pudimos constatar que las variables cuantitativas obtenidas permiten caracterizar la actividad cerebral, y que dicha caracterización puede ser automáticamente clasificada mediante redes neuronales artificiales. En el primer caso, logramos clasificar una población sujetos en dos grupos, alcohólicos y control, procesando las señales EEG obtenidas a partir de someter a los sujetos a estímulos visuales. En el segundo caso encontramos evidencia de que diferentes emociones evocadas por estímulos audiovisuales producen diferencias detectables en las señales EEG, aunque no logramos automatizar la clasificación de la información. Los resultados obtenidos en la primera aplicación constituyen un aporte en la obtención de mecanismos que contribuyan al diagnóstico de daños ocasionados por consumo de sustancias psicoactivas. / Electroencephalographic signals, or EEG signals are signals obtained by measuring the electrical currents that travel through the brain. These signals not only provide information on brain activity but also give an insight of the brain regions involved in especific activities. To fully understand how the brain works, is critical to process that information. In particular, when brain functions are affected by the abuse of psychoactive substances, degenerative diseases or other damages, the processing of EEG signals allows to obtain information about the extent of the damaged areas. In that sense, the main objective of this thesis is to extract the information from the EEG signals using the Wavelet Transform, and then quantify and identify the differences between the performance of a "healthy" brain and a damaged one, or study how the brain of different subjects perform different to stimuli. The secondary objective is to show that the identification and classification of the information could be done automatically using artificial neural networks. The processing of two different databases showed that it is possible to characterize brain activity using the quantitative variables we obteined, and that such characterization can be used to perform an automatic classification using artificial neural networks. In the first case, we successfully classified subjects into two groups, alcoholics and control, using processed EEG signals obtained from subjects exited by visual stimuli. In the second case we found evidence that different emotions evoked by audiovisual stimuli produce detectable differences in EEG signals, although we could not perform an automatic classification of the information. The results obtained in the first application constitute a contribution in the development of mechanisms that contribute to diagnose the damage produced by psychoactive substance abuse.

Ingeniero Civil Industrial / El presente Trabajo de Título tiene como objetivo principal conocer el impacto que significa la incorporación de una nueva fuente de información a la metodología de identificación de Website Keyobjects. Esta nueva fuente de información será la medida de la actividad bioeléctrica cerebral frente a los estímulos presentados en una página web. Específicamente, se busca diseñar e implementar un módulo con algoritmos de Data Mining para clasificar los objetos relevantes presentes en un sitio web según variables de actividad cerebral. El trabajo se enmarca en el proyecto Fondef Plataforma informática basada en web-intelligence y herramientas de análisis de exploración visual para la mejora de la estructura y contenido de sitios web (AKORI: Advanced Kernel for Ocular Research and Web Intelligence) . Este proyecto está siendo llevado a cabo en conjunto por el Laboratorio de Neurosistemas y el Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de Chile. La hipótesis que se valida en este trabajo es: "Es posible realizar una clasificación de los objetos relevantes de un sitio web según variables que caractericen la actividad bioelétrica cerebral". Para la validación de esta hipótesis se realiza un experimento en que 20 usuarios navegan libremente por un sitio web de estudio, mientras que un dispositivo de Eye Tracking guarda el posicionamiento de los ojos en la pantalla y los cambios en el tamaño de las pupilas y un electroencefalograma graba los potenciales eléctricos en la corteza cerebral en tiempo real. El análisis de los datos obtenidos se realiza mediante el proceso KDD, en un principio se realiza para la dilatación pupilar con el fin de obtener una línea base de estudio. Luego se aplica a los datos del EEG para realizar una comparación a lo obtenido de las señales oculares. Para ambos tipos de data se seleccionan 19 sujetos, cuyos datos son preprocesados y limpiados, luego transformados según distintas características a los que se les aplican diversos algoritmos de clasificación. Con esto se determina como resultado una lista de objetos relevantes dentro del sitio de estudio. Los resultados obtenidos indican que utilizando variables obtenidas de las señales eléctricas producidas en la corteza cerebral es posible clasificar Website Keyobjects con un 90\% de precisión, mediante el algoritmo K-Means. Esta clasificación es en base a la línea base obtenida, donde de un total de 20 objetos, 18 fueron clasificados correctamente, y fue la mejor que se obtuvo dentro de todas las combinaciones de variables y clusterizaciones realizadas. Finalmente se concluye que el trabajo fue exitoso y se proponen diversos trabajos futuros que aportan al proyecto AKORI y la metodología. Además se entrega una reflexión final correspondiente al uso de metodologías, algoritmos y conocimientos similares en otras áreas de estudio que generen valor para la sociedad.

Ingeniero Civil Industrial / El proyecto AKORI está pensado como una plataforma informática basada en técnicas de Web Intelligence, y análisis de la exploración visual para mejorar la estructura y los contenidos de un sitio web. En su etapa de investigación, se han incorporado estudios relacionados con la dilatación pupilar, el posicionamiento ocular y análisis de la actividad cerebral de los usuarios web. Una de las líneas de investigación indagó en la relación entre la dilatación pupilar y la toma de decisión de los usuarios de sitios web. Para profundizar en este estudio, se pretende realizar una investigación exploratoria, relacionando la toma de decisión con un nuevo marcador fisiológico. El objetivo general es determinar si existe una relación entre el potencial eléctrico producido por la actividad cerebral y la toma de decisión de un usuario en un sitio web. La hipótesis de investigación se plantea de la siguiente manera: El potencial bioeléctrico producido por la actividad cerebral puede predecir la toma de decisión de un usuario web . La metodología de esta investigación considera cuatro etapas: Análisis del estado del arte en el área de la neurociencia y técnicas de Data Mining; Diseño e implementación de experimentos; Análisis y procesamiento de los datos para validar la hipótesis de investigación y la construcción del clasificador; y finalmente comparar los resultados de la metodología obtenidas anteriormente. Para obtener los datos, se utilizaron herramientas de Eye-Tracking y EEG, en experimentos que simulan una situación discriminatoria dentro de un sitio web, mostrando imágenes de valencia neutra y donde el usuario debía escoger una de ellas. Para poder realizar extrapolación, se experimentó con 20 sujetos, de los cuales 18 finalizaron con la totalidad de los registros. Para analizar los datos, se separaron las observaciones que coinciden con el objeto elegido y las que no. Aquellas que tenía más de 600ms. de duración, fueron promediadas y graficadas. Al graficar cada una de las curvas, no se observan diferencias significativas. Sin embargo, se observa un patrón de comportamiento común, que consiste en la disminución de la actividad cerebral en los primeros 100ms. y un alza abrupta en la actividad durante los siguientes 200ms. Dado que no hay diferencias significativas, se realizaron dos tipos de caracterizaciones descripción estadística y transformada de Wavelet, que finalmente no permitieron validar la hipótesis de este trabajo. Si bien, la hipótesis de investigación no fue validada con los parámetros descritos, se reconoce que existen variables fisiológicas que constituyen una fuente de información que puede ser aplicadas en diversos ámbitos, ya sea en web-intelligence, web-mining, u otra disciplina ajena a la medicina pura.

Memoria para optar al Título Profesional de Médico Veterinario / Se realizó un estudio descriptivo en pacientes caninos con síndrome convulsivo a partir de los casos presentados en el Instituto Neurológico y Especialidades Veterinarias. En este estudio se describieron las ondas electroencefalográficas encontradas según el tipo de convulsión prediagnosticada clínicamente, y los grafoelementos patológicos según: morfología, focos, duración, localización y simetría, en un total de 30 pacientes entre 2 a 8 años, sin importar raza, sexo ni peso. Del total de casos analizados el 47% presentó alteraciones morfológicas evidentes a lo largo del trazado electroencefalográfico. De los pacientes con convulsiones generalizadas, 68.75% presentó alteraciones al registro EEG caracterizadas por un predominio de ondas lentas, puntas u ondas agudas y puntas-ondas lentas. En el 90% de los pacientes con convulsiones parciales se observó un trazado EEG anormal, estos se caracterizaron por la presencia de puntas-onda lenta. De los pacientes que presentaron convulsiones parciales con generalización secundaria sólo el 50% de ellos tenían alteraciones al registro EEG. Presentando un trazado con predominio de ondas agudas, complejos punta-onda lenta y espigas con ondas lentas difusas compuestas principalmente por ritmos alfa, delta y theta. Dentro de los grafoelementos patológicos encontrados en este estudio destacan las puntas-ondas lentas, focos múltiples, de duración transitoria, de localización principalmente en el hemisferio izquierdo y por lo tanto asimétricas. El 73.07% de los grafoelementos patológicos encontrados en este estudio se presentó a nivel del área temporal, frontal y frontopolar

El presente trabajo de tesis tiene como finalidad plantear una solución a la falta de una herramienta cuantitativa que apoye a la objetividad del diagnóstico del Trastorno de Déficit de Atención con Hiperactividad (TDAH) en niños mediante el uso de tecnología existente en el Perú. Para ello, se ha planteado como objetivo diseñar una herramienta de apoyo al diagnóstico del TDAH constituida por un sistema de procesamiento de señales electroencefalográficas que identifique patrones comunes y estime sus niveles de incidencia en forma cuantitativa. Esta herramienta ha sido desarrollada acorde a las necesidades del país en el sector de la salud mental, ya que permitirá a los médicos especialistas validar su análisis y brindar un mejor diagnóstico psiquiátrico mediante la cuantificación de las características de la enfermedad y la realización de un diagnóstico objetivo. El primer capítulo presenta una visión de la problemática actual del diagnóstico psiquiátrico en Lima-Perú, así como el estado del arte a nivel mundial y las tecnologías existentes. Se plantean los objetivos para dar solución a dicha problemática. El segundo capítulo muestra los conceptos referentes a los 3 pilares de la tesis: Neurociencias, Electroencefalografía y las investigaciones sobre el TDAH así como el marco teórico de los conocimientos necesarios para entender todo el proceso de diagnóstico del TDAH. El tercer capítulo muestra el diseño de la herramienta de apoyo al especialista, su estructura, funcionamiento, así como las técnicas utilizadas para el desarrollo de la misma. El cuarto capítulo muestra las pruebas realizadas a pacientes del Departamento de Pediatría del Policlínico Castilla, así como los resultados obtenidos, con los cuales se pudo corroborar el diagnóstico brindado por el especialista. / Tesis

Ingeniero Civil Eléctrico / El presente trabajo de título tiene por objetivo caracterizar la respuesta en la actividad neuronal de sujetos que han sido expuestos a estímulos visuales con contenido emocional mediante el análisis de series de tiempo de los registros electroencefalográficos (EEG). En particular, se comparan tres estados emocionales en base a sus diferencias en los valores de valencia y excitación emocional. La hipótesis de este trabajo es que la respuesta emocional ante estímulos visuales puede ser caracterizada en registros EEG en las dimensiones de tiempo, frecuencia y topografía en el cuero cabelludo. Para esto se introduce un enfoque metodológico en el que se analizan canales individuales de EEG descompuestos en bandas de frecuencia. La base de datos utilizada consiste en nueve sujetos, cuyos registros fueron pre-procesados para eliminar el ruido y artefactos oculares. La metodología propuesta consiste en extracción de características, y la construcción de modelos predictivos de emociones basados en Máquinas de Soporte Vectorial y Bosques Aleatorios. De los nueve sujetos, seis fueron utilizados como conjunto de entrenamiento para construir los modelos predictivos y los tres sujetos restantes fueron usados como conjunto de prueba. Los resultados obtenidos fueron una completa discriminación entre emociones positivas y negativas. Para la distinción entre las tres emociones a la vez se obtuvo una precisión de 2/3. Las 20 características utilizadas para la clasificación incluyen canales de distintos lóbulos del cerebro y frecuencias que van desde la banda delta hasta la gamma. Se observó además una alta influencia de la actividad de la banda alfa en los estados emocionales. Los resultados sugieren que el registro de la actividad neuronal a través de EEG permite obtener signos del estado emocional en respuesta a estímulos visuales, pero para obtener una mayor precisión se deben combinar características de múltiples canales y frecuencias.

En el presente trabajo de tesis, se desarrolla el diseño de un amplificador operacional de transconductancia (OTA), bloque constitutivo de todos los sistemas integrados e implantables de adquisición de señales biomédicas, en este caso las señales del EEG, que se encuentrar en el rango de 0 – 100Hz. / Tesis