La electroencefalografía cuantitativa (abreviatura qEEG, qEEG, QEEG) es un conjunto de varios métodos cuantitativos y herramientas relacionadas para el procesamiento de datos y la investigación de señales de electroencefalografía (EEG) recibidas. [una]
Desde finales del siglo pasado, en relación con el desarrollo de la tecnología de microprocesadores, han aparecido varios métodos de procesamiento y análisis de señales de EEG por computadora. EEG cuantitativo (qEEG) se refiere a menudo como cualquier representación digital de un EEG. Por lo tanto, el concepto de qEEG incluye tanto el uso de métodos matemáticos de procesamiento de datos como subrutinas digitales especiales, o métodos que utilizan complejos completos de programas similares creados sobre la base de estos métodos.
Hasta la década de 1990 y el desarrollo de la tecnología informática, los métodos cuantitativos solían utilizar una función de correlación cruzada basada en la suposición de N. Wiener , quien consideraba el EEG como una especie de proceso estacionario. En ese momento, también era costumbre analizar la correlación del EEG nativo con respecto al cambio de tiempo cero, este método se usaba principalmente para evaluar la sincronía en períodos cortos de tiempo, después de lo cual la dinámica temporal entre los correlatos o sus valores promedio. fueron estudiados. Más tarde, a finales del siglo XX, debido al advenimiento de nuevos desarrollos técnicos y al uso de la transformada rápida de Fourier , el método de uso de la función de correlación fue suplantado por el análisis de coherencia . Dado que la función de coherencia se ve afectada por una gran cantidad de factores aleatorios, varios errores y parámetros, existía y aún existe la necesidad de desarrollar estimaciones más sólidas y métodos precisos para el procesamiento cuantitativo de las señales de EEG. [2]
Cuando se utiliza la transformada de Fourier y la transformada wavelet , el énfasis actual está en la actividad general entre ritmos, incluida la sincronización de fase y magnitud (comodulación/correlación y asimetría).
Ejemplo de aplicación: la señal procesada consta de series de EEG, que se convierten utilizando métodos matemáticos en una secuencia en forma digital, y se convierten en una secuencia de frecuencias, estos datos son suficientes para aclarar y convertir la señal en sí utilizando el principio del teorema de Kotelnikov , que consiste en el doble de la frecuencia máxima detectada). Los amplificadores de EEG modernos utilizan un muestreo adecuado para resolver EEG en el rango médico tradicional de CC a 70 o 100 Hz, utilizando tasas de muestreo de 250/256, 500/512 a más de 1000 muestras por segundo, según la aplicación prevista. [cuatro]
Debido a la velocidad de las computadoras modernas y la posibilidad de utilizar toda una gama de métodos cuantitativos, ha aparecido una dirección como el mapeo topográfico de la actividad eléctrica del cerebro (TCEAM), a pesar de que este método también permite el análisis visual, representa con precisión datos basados en características cuantitativas de localización de señales entrantes.
Entre las ventajas de los métodos qEEG están la posibilidad de reproducción múltiple de la grabación de EEG con diferente amplificación y la posibilidad de barrido de tiempo, escaneo directo e inverso de fragmentos individuales de la grabación para determinar los focos de actividad patológica, la posibilidad de eliminación automática de artefactos, así como la posibilidad de distinguir actividad en diferentes derivaciones, lo cual es difícil de hacer con el análisis de EEG visual.
Gracias a los criterios cuantitativos identificados, es posible evaluar con precisión la gravedad de los patrones de EEG normales y patológicos, además, uno puede ver la dinámica de los cambios en los parámetros en respuesta a la terapia y otros efectos, identificar y analizar las características del inducido. reacciones Con la ayuda de métodos EEG cuantitativos, es conveniente utilizar el análisis de los datos obtenidos en muestras grandes para determinar tendencias en los cambios en los parámetros del cerebro bajo la influencia de diversos factores, esto puede ser útil en investigaciones en áreas como psicología laboral , ergonomía , psicología deportiva y muchas otras (por ejemplo, cuando se usan tecnologías de biorretroalimentación [5]. Por lo tanto, qEEG puede usarse ampliamente en áreas como la medicina y la farmacología, así como en estudios que usan pruebas psicológicas, en varios experimentos , etc.
En medicina, un conjunto de métodos qEEG a menudo se denomina EEG "clínico" y se utiliza en estudios de enfermedades como la epilepsia , la encefalopatía , la enfermedad de Alzheimer , los tumores cerebrales , la lesión cerebral traumática , los trastornos del sueño , los trastornos mentales y otros.