Noções básicas de Oscilações Neurais
Roshini Randeniya
1 de out. de 2025
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1. Introdução
Bem-vindo! Neste tutorial, estamos aprendendo sobre ondas cerebrais e como podemos usá-las para entender o cérebro e o comportamento.
Hans Berger cunhou o termo eletroencefalograma em 1929, quando descreveu mudanças nos potenciais elétricos registrados utilizando sensores colocados na cabeça de uma pessoa. Ele identificou dois tipos de ondas cerebrais, que ele chamou de ondas alfa e beta, simplesmente por causa da ordem em que as registrou. Essas ondas já haviam sido registradas em outros mamíferos, mas Berger as descreveu em humanos pela primeira vez!
Desde então, o método de eletroencefalografia se tornou uma ferramenta-chave em neurociência e ajudou a evoluir nossa compreensão das ondas cerebrais (que os pesquisadores chamam de oscilações neurais) e ajudou a caracterizar estados no cérebro, como fadiga e vigília.
Neste breve tutorial, abordaremos o seguinte:
O que são oscilações neurais?
Como podemos medir oscilações neurais?
O que podemos fazer com oscilações neurais?
Aplicação prática usando dispositivos e software da Emotiv.
2. O que é EEG?
Eletroencefalografia (EEG) é um método não invasivo e passivo de medir a atividade elétrica do nosso cérebro. Eletrodos/sensores/canais são colocados no couro cabeludo para registrar a atividade elétrica gerada por populações de células cerebrais, chamadas neurônios.
Fig. 1 – Neurônios produzem atividade elétrica que pode ser detectada com um dispositivo EEG [Siuly, et al. (2016)].
2.1. Sistemas de EEG
Existem muitos dispositivos EEG no mercado que podem ser usados para registrar um EEG. Os dispositivos EEG podem variar de:
Um único sensor ou até 256 eletrodos – Mais eletrodos resultariam em uma maior resolução espacial das informações sobre o couro cabeludo.
Eletrodos molhados ou secos – Eletrodos molhados usam um gel eletrolítico ou solução salina para melhorar a condutividade entre o couro cabeludo e o sensor. Eletrodos secos podem ser de metal ou polímeros condutivos que precisam de contato direto com o couro cabeludo.
Eletrodos ativos ou passivos – Sistemas de eletrodos passivos simplesmente conduzem o sinal para o dispositivo onde é amplificado. Sistemas de eletrodos ativos amplificam o sinal em cada eletrodo antes que ele chegue ao dispositivo para amplificação. Isso reduz o ruído elétrico ambiental no sinal.
Dispositivos com fio ou sem fio que transmitem dados via Bluetooth.
Fig. 2 – Um sistema de EEG sem fio de baixa densidade.
Fig. 3 – Um sistema de EEG com eletrodos de alta densidade com fio.
2.2. Quando usar EEG?
Cada método de neuroimagem pode ajudar a responder diferentes questões de pesquisa.
A maior força do EEG é que ele pode medir a atividade neural na escala de milissegundos, o que pode medir processos pré-conscientes.
Fig. 4 – Resolução espacial vs temporal de diferentes ferramentas de neuroimagem.
É mais adequado para perguntas como “quais partes do meu vídeo os participantes prestaram mais atenção?”
O EEG registra a atividade principalmente das camadas externas do cérebro (ou seja, tem baixa resolução espacial). Com um único sensor, é impossível identificar a origem da atividade. O registro com um grande número de canais pode permitir reconstruir matematicamente a origem, mas ainda é limitado na identificação de fontes profundas. A ressonância magnética funcional (fMRI) é mais adequada para responder perguntas como “Qual parte do cérebro está relacionada a mudanças na atenção?”
2.3. Sensor para EEG bruto?
Uma vez que um dispositivo EEG é ajustado na cabeça, a atividade cerebral é medida em um único sensor como a diferença de amplitude entre esse sensor e um sensor de referência. Na maioria dos sistemas de EEG, isso é chamado de eletrodo de modo comum (CMS). Um sensor adicional, a perna direita acionada (DRL), ajuda a reduzir qualquer interferência no CMS.
Fig. 5 – Diagrama de bloco simplificado da transmissão do sinal EEG.
Em sistemas com eletrodos ativos e passivos, o sinal é então amplificado e filtrado em baixa frequência. A filtragem em baixa frequência é uma etapa que remove possíveis interferências elétricas do ambiente em seu sinal, por exemplo, linhas elétricas principais.
Essas etapas acontecem no hardware antes que o sinal EEG bruto possa ser visualizado na tela do seu computador.
2.4. Algumas Terminologias Básicas
Convenção de nomenclatura padrão 10-20
Os sensores à esquerda geralmente têm números ímpares e os sensores à direita geralmente têm números pares.
Nota 1: estas são apenas convenções de nomenclatura e a localização do sensor EEG não indica a fonte da atividade.
Nota 2: etapas adicionais, como a reconstrução matemática da fonte, precisam ser realizadas para determinar a origem da atividade em um único canal.
3. O que são Oscilações Neurais?
As ondas cerebrais, frequentemente referidas como oscilações neurais, são padrões rítmicos produzidos por um único neurônio ou um grupo de neurônios.
Ainda não está claro por que o cérebro produz esses diferentes tipos de oscilações, embora existam muitas teorias. Os pesquisadores usam diferentes tarefas para caracterizar essas atividades oscilatórias e visam compreender os mistérios do cérebro usando esses padrões rítmicos.
3.1. Algumas propriedades de uma oscilação
Esta figura mostra uma medida de um sinal elétrico regular:
Fig. 6 – Resolução espacial vs temporal de diferentes ferramentas de neuroimagem.
À esquerda (eixo y), podemos traçar a amplitude da gravação elétrica e no eixo horizontal (eixo x) o tempo. A amplitude do sinal varia em magnitude de maneira regular em torno de um ponto central. Um ciclo também é chamado de oscilação.
O número de ciclos por segundo é chamado de frequência da onda e a unidade é Hertz (Hz). Assim, 1 ciclo por segundo = 1 Hz. As amplitudes são tipicamente medidas em microvolts (µV).
No cérebro, vemos ondas com frequências variando de 0,2 Hz (ondas muito lentas) a 80 Hz ou mais (ondas muito rápidas). Atividade de alta frequência de até 500 Hz associada a convulsões também pode ser registrada no cérebro.
Diferentes tipos de oscilações cerebrais são caracterizados com base em sua frequência. Estes são conhecidos como bandas de frequência e podem estar relacionados a diferentes estados do cérebro:
Fig. 7 – Ondas cerebrais em um EEG típico.
3.2. Por que as diferentes bandas de frequência são importantes?
Identificação de padrões cerebrais normais vs anormais
As oscilações neurais são importantes para detectar convulsões e diagnosticar epilepsia em neurologia.Interfaces cérebro-computador (BCI)
A quantidade de oscilações beta, gama e mu é frequentemente usada para treinar dispositivos remotos (por exemplo, mover uma cadeira de rodas com pensamentos).Neurofeedback
Esta é uma forma de treinamento cerebral onde você pode visualizar suas ondas cerebrais (por exemplo, oscilações gama) e se envolver em tarefas cognitivas para melhorar a quantidade de oscilações gama em seu cérebro.Neuromarketing
As bandas de frequência alfa e beta podem ser usadas para determinar qual parte de um anúncio é mais ou menos envolvente.
3.3. Tipos de análise de dados EEG
Mais comumente, os pesquisadores conduzem análises no domínio do tempo ou no domínio da frequência.
Análise do domínio do tempo
Normalmente mede a amplitude de tensão em pontos de tempo de interesse após o início de um estímulo. Esses são chamados de potenciais relacionados a eventos (ERPs).
Análise do domínio da frequência
Normalmente mede a quantidade de oscilações neurais em diferentes bandas de frequência em uma janela de tempo definida ou em relação ao início de um evento.
Em seguida, fornecemos uma visão geral da análise do domínio da frequência.
3.4. Processamento
Uma vez que você faz uma gravação EEG, geralmente limpa os dados antes de interpretar as oscilações.
Filtragem
Uma técnica para remover ruídos ambientais de alta e baixa frequência dos dados.Remoção de artefatos
Movimentos físicos, piscadas podem causar grandes artefatos (> 50 µV picos no EEG). Estes podem ser removidos para que não influenciem nossos resultados. Alguns pesquisadores usam métodos sofisticados para corrigir esses artefatos a fim de preservar os dados.
Após o processamento dos dados, o sinal pode agora ser convertido para o domínio da frequência para que possamos quantificar a quantidade de cada tipo de ondas cerebrais.
Fig. 8 – Artefato de piscada em EEG bruto.
3.5. Transformada Rápida de Fourier (FFT)
Uma transformada de Fourier é a conversão matemática do sinal EEG do 'domínio do tempo' (imagem A) para o 'domínio da frequência' (imagem B).
No domínio da frequência, podemos quantificar quanto de cada tipo de oscilação estava na nossa gravação. Isso é tipicamente o 'poder' da banda de frequência e pode ser exibido um espectro de potência (Imagem B).
Fig. 9A – EEG bruto no domínio do tempo.
Fig. 9B – Espectro de potência após FFT (domínio da frequência).
3.6. Potência da Banda
A potência de uma banda de frequência (por exemplo, banda alfa) obtida a partir de uma transformada de Fourier nos diz quanto de cada banda de frequência existe. As unidades de potência da banda são tipicamente em µV2/Hz. Mais frequentemente, espectros de amplitude ou potência a partir de uma FFT são mostrados na unidade logarítmica decibéis (dB). O decibel é uma unidade de razão entre uma potência medida (P) e uma potência de referência (Pr) da seguinte forma:
Uma vez que essa unidade de medida é obtida para eventos de interesse, as potências de banda podem ser comparadas para entender os efeitos experimentais nas ondas cerebrais.
4. Da Teoria à Prática
Em seguida, vamos olhar para o efeito de supressão alfa.
Este é um fenômeno primeiro relatado por Hans Berger, no qual vemos uma diminuição significativa na quantidade de oscilações alfa (poder alfa) quando os olhos de alguém estão abertos em comparação a quando estão fechados.
Fig. 10 – Um aumento nas oscilações alfa pode ser visto quando os olhos estão abertos.
Primeiro, usando EmotivPRO Builder, construímos um experimento simples. Neste experimento, um participante é simplesmente solicitado a manter os olhos abertos por 2 minutos enquanto foca na tela, e depois fechá-los por 2 minutos. Eles ouvirão um sino ao final de 2 minutos para sinalizar a abertura dos olhos.
Você pode seguir o vídeo abaixo para fazer seu próprio experimento de supressão alfa ou pode realizar nosso experimento pelo link aqui:
4.1. Ajuste do Dispositivo e Qualidade do EEG
Saiba mais sobre como funciona nosso portão EQ aqui. Encontre mais informações sobre o ajuste do dispositivo específico para seu fone aqui:
Tipo EPOC
Tipo Insight
4.2. Processamento e transformação dos dados EEG
Agora que você tem seus dados, pode transformá-los para o domínio da frequência usando o Emotiv Analyzer. Siga as etapas no vídeo.
4.3. Interpretando os dados
Uma vez que o Analyzer esteja finalizado, baixe o arquivo zip. Para cada registro, você terá um arquivo csv com potências de banda e um arquivo de imagem que você pode usar para realizar sua própria análise estatística.
Fig. 11 – Potências de bandas.
Na nossa saída, podemos ver o aumento na potência alfa quando os olhos estavam fechados (laranja) em comparação a quando estavam abertos (azul).
Este é o fim do nosso tutorial! Você agora está equipado com o básico 🙂
Você pode encontrar alguns links para uma leitura mais avançada na seção de recursos.
5. Recursos
LEITURA AVANÇADA
Donoghue et al. 2022 Considerações metodológicas para estudar oscilações neurais
GLOSSÁRIO DE TERMINOLOGIA EEG
Kane et al. 2017 (aqui)
CÓDIGO DE CÓDIGO ABERTO
Se você está confortável com codificação em python, disponibilizamos scripts em python que você pode usar para obter valores de potência alfa, rotulados por segmentos de olhos abertos e fechados. Encontre o código e arquivos de dados da supressão alfa aqui: https://osf.io/9bvgh/
MANUAIS EMOTIV
Manual do EmotivPRO Builder
Manual do EmotivPRO
Manual do EmotivPRO Analyzer
7. Referências
Donoghue, T., Schaworonkow, N. e Voytek, B., 2022. Considerações metodológicas para estudar oscilações neurais. European journal of neuroscience, 55(11-12), pp.3502-3527. doi: https://doi.org/10.1111/ejn.15361
Kane, N., Acharya, J., Beniczky, S., Caboclo, L., Finnigan, S., Kaplan, P.W., Shibasaki, H., Pressler, R. e van Putten, M.J., 2017. Um glossário revisado dos termos mais comumente usados por eletroencefalografistas clínicos e proposta atualizada para o formato do relatório dos achados do EEG. Revisão 2017. Clinical neurophysiology practice, 2, p.170. doi: 10.1016/j.cnp.2017.07.002
Siuly, S., Li, Y., Zhang, Y. (2016). Eletroencefalograma (EEG) e seu histórico. Em: Análise e Classificação de Sinais EEG. Ciência da Informação em Saúde. Springer, Cham. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-47653-7%5F1
1. Introdução
Bem-vindo! Neste tutorial, estamos aprendendo sobre ondas cerebrais e como podemos usá-las para entender o cérebro e o comportamento.
Hans Berger cunhou o termo eletroencefalograma em 1929, quando descreveu mudanças nos potenciais elétricos registrados utilizando sensores colocados na cabeça de uma pessoa. Ele identificou dois tipos de ondas cerebrais, que ele chamou de ondas alfa e beta, simplesmente por causa da ordem em que as registrou. Essas ondas já haviam sido registradas em outros mamíferos, mas Berger as descreveu em humanos pela primeira vez!
Desde então, o método de eletroencefalografia se tornou uma ferramenta-chave em neurociência e ajudou a evoluir nossa compreensão das ondas cerebrais (que os pesquisadores chamam de oscilações neurais) e ajudou a caracterizar estados no cérebro, como fadiga e vigília.
Neste breve tutorial, abordaremos o seguinte:
O que são oscilações neurais?
Como podemos medir oscilações neurais?
O que podemos fazer com oscilações neurais?
Aplicação prática usando dispositivos e software da Emotiv.
2. O que é EEG?
Eletroencefalografia (EEG) é um método não invasivo e passivo de medir a atividade elétrica do nosso cérebro. Eletrodos/sensores/canais são colocados no couro cabeludo para registrar a atividade elétrica gerada por populações de células cerebrais, chamadas neurônios.
Fig. 1 – Neurônios produzem atividade elétrica que pode ser detectada com um dispositivo EEG [Siuly, et al. (2016)].
2.1. Sistemas de EEG
Existem muitos dispositivos EEG no mercado que podem ser usados para registrar um EEG. Os dispositivos EEG podem variar de:
Um único sensor ou até 256 eletrodos – Mais eletrodos resultariam em uma maior resolução espacial das informações sobre o couro cabeludo.
Eletrodos molhados ou secos – Eletrodos molhados usam um gel eletrolítico ou solução salina para melhorar a condutividade entre o couro cabeludo e o sensor. Eletrodos secos podem ser de metal ou polímeros condutivos que precisam de contato direto com o couro cabeludo.
Eletrodos ativos ou passivos – Sistemas de eletrodos passivos simplesmente conduzem o sinal para o dispositivo onde é amplificado. Sistemas de eletrodos ativos amplificam o sinal em cada eletrodo antes que ele chegue ao dispositivo para amplificação. Isso reduz o ruído elétrico ambiental no sinal.
Dispositivos com fio ou sem fio que transmitem dados via Bluetooth.
Fig. 2 – Um sistema de EEG sem fio de baixa densidade.
Fig. 3 – Um sistema de EEG com eletrodos de alta densidade com fio.
2.2. Quando usar EEG?
Cada método de neuroimagem pode ajudar a responder diferentes questões de pesquisa.
A maior força do EEG é que ele pode medir a atividade neural na escala de milissegundos, o que pode medir processos pré-conscientes.
Fig. 4 – Resolução espacial vs temporal de diferentes ferramentas de neuroimagem.
É mais adequado para perguntas como “quais partes do meu vídeo os participantes prestaram mais atenção?”
O EEG registra a atividade principalmente das camadas externas do cérebro (ou seja, tem baixa resolução espacial). Com um único sensor, é impossível identificar a origem da atividade. O registro com um grande número de canais pode permitir reconstruir matematicamente a origem, mas ainda é limitado na identificação de fontes profundas. A ressonância magnética funcional (fMRI) é mais adequada para responder perguntas como “Qual parte do cérebro está relacionada a mudanças na atenção?”
2.3. Sensor para EEG bruto?
Uma vez que um dispositivo EEG é ajustado na cabeça, a atividade cerebral é medida em um único sensor como a diferença de amplitude entre esse sensor e um sensor de referência. Na maioria dos sistemas de EEG, isso é chamado de eletrodo de modo comum (CMS). Um sensor adicional, a perna direita acionada (DRL), ajuda a reduzir qualquer interferência no CMS.
Fig. 5 – Diagrama de bloco simplificado da transmissão do sinal EEG.
Em sistemas com eletrodos ativos e passivos, o sinal é então amplificado e filtrado em baixa frequência. A filtragem em baixa frequência é uma etapa que remove possíveis interferências elétricas do ambiente em seu sinal, por exemplo, linhas elétricas principais.
Essas etapas acontecem no hardware antes que o sinal EEG bruto possa ser visualizado na tela do seu computador.
2.4. Algumas Terminologias Básicas
Convenção de nomenclatura padrão 10-20
Os sensores à esquerda geralmente têm números ímpares e os sensores à direita geralmente têm números pares.
Nota 1: estas são apenas convenções de nomenclatura e a localização do sensor EEG não indica a fonte da atividade.
Nota 2: etapas adicionais, como a reconstrução matemática da fonte, precisam ser realizadas para determinar a origem da atividade em um único canal.
3. O que são Oscilações Neurais?
As ondas cerebrais, frequentemente referidas como oscilações neurais, são padrões rítmicos produzidos por um único neurônio ou um grupo de neurônios.
Ainda não está claro por que o cérebro produz esses diferentes tipos de oscilações, embora existam muitas teorias. Os pesquisadores usam diferentes tarefas para caracterizar essas atividades oscilatórias e visam compreender os mistérios do cérebro usando esses padrões rítmicos.
3.1. Algumas propriedades de uma oscilação
Esta figura mostra uma medida de um sinal elétrico regular:
Fig. 6 – Resolução espacial vs temporal de diferentes ferramentas de neuroimagem.
À esquerda (eixo y), podemos traçar a amplitude da gravação elétrica e no eixo horizontal (eixo x) o tempo. A amplitude do sinal varia em magnitude de maneira regular em torno de um ponto central. Um ciclo também é chamado de oscilação.
O número de ciclos por segundo é chamado de frequência da onda e a unidade é Hertz (Hz). Assim, 1 ciclo por segundo = 1 Hz. As amplitudes são tipicamente medidas em microvolts (µV).
No cérebro, vemos ondas com frequências variando de 0,2 Hz (ondas muito lentas) a 80 Hz ou mais (ondas muito rápidas). Atividade de alta frequência de até 500 Hz associada a convulsões também pode ser registrada no cérebro.
Diferentes tipos de oscilações cerebrais são caracterizados com base em sua frequência. Estes são conhecidos como bandas de frequência e podem estar relacionados a diferentes estados do cérebro:
Fig. 7 – Ondas cerebrais em um EEG típico.
3.2. Por que as diferentes bandas de frequência são importantes?
Identificação de padrões cerebrais normais vs anormais
As oscilações neurais são importantes para detectar convulsões e diagnosticar epilepsia em neurologia.Interfaces cérebro-computador (BCI)
A quantidade de oscilações beta, gama e mu é frequentemente usada para treinar dispositivos remotos (por exemplo, mover uma cadeira de rodas com pensamentos).Neurofeedback
Esta é uma forma de treinamento cerebral onde você pode visualizar suas ondas cerebrais (por exemplo, oscilações gama) e se envolver em tarefas cognitivas para melhorar a quantidade de oscilações gama em seu cérebro.Neuromarketing
As bandas de frequência alfa e beta podem ser usadas para determinar qual parte de um anúncio é mais ou menos envolvente.
3.3. Tipos de análise de dados EEG
Mais comumente, os pesquisadores conduzem análises no domínio do tempo ou no domínio da frequência.
Análise do domínio do tempo
Normalmente mede a amplitude de tensão em pontos de tempo de interesse após o início de um estímulo. Esses são chamados de potenciais relacionados a eventos (ERPs).
Análise do domínio da frequência
Normalmente mede a quantidade de oscilações neurais em diferentes bandas de frequência em uma janela de tempo definida ou em relação ao início de um evento.
Em seguida, fornecemos uma visão geral da análise do domínio da frequência.
3.4. Processamento
Uma vez que você faz uma gravação EEG, geralmente limpa os dados antes de interpretar as oscilações.
Filtragem
Uma técnica para remover ruídos ambientais de alta e baixa frequência dos dados.Remoção de artefatos
Movimentos físicos, piscadas podem causar grandes artefatos (> 50 µV picos no EEG). Estes podem ser removidos para que não influenciem nossos resultados. Alguns pesquisadores usam métodos sofisticados para corrigir esses artefatos a fim de preservar os dados.
Após o processamento dos dados, o sinal pode agora ser convertido para o domínio da frequência para que possamos quantificar a quantidade de cada tipo de ondas cerebrais.
Fig. 8 – Artefato de piscada em EEG bruto.
3.5. Transformada Rápida de Fourier (FFT)
Uma transformada de Fourier é a conversão matemática do sinal EEG do 'domínio do tempo' (imagem A) para o 'domínio da frequência' (imagem B).
No domínio da frequência, podemos quantificar quanto de cada tipo de oscilação estava na nossa gravação. Isso é tipicamente o 'poder' da banda de frequência e pode ser exibido um espectro de potência (Imagem B).
Fig. 9A – EEG bruto no domínio do tempo.
Fig. 9B – Espectro de potência após FFT (domínio da frequência).
3.6. Potência da Banda
A potência de uma banda de frequência (por exemplo, banda alfa) obtida a partir de uma transformada de Fourier nos diz quanto de cada banda de frequência existe. As unidades de potência da banda são tipicamente em µV2/Hz. Mais frequentemente, espectros de amplitude ou potência a partir de uma FFT são mostrados na unidade logarítmica decibéis (dB). O decibel é uma unidade de razão entre uma potência medida (P) e uma potência de referência (Pr) da seguinte forma:
Uma vez que essa unidade de medida é obtida para eventos de interesse, as potências de banda podem ser comparadas para entender os efeitos experimentais nas ondas cerebrais.
4. Da Teoria à Prática
Em seguida, vamos olhar para o efeito de supressão alfa.
Este é um fenômeno primeiro relatado por Hans Berger, no qual vemos uma diminuição significativa na quantidade de oscilações alfa (poder alfa) quando os olhos de alguém estão abertos em comparação a quando estão fechados.
Fig. 10 – Um aumento nas oscilações alfa pode ser visto quando os olhos estão abertos.
Primeiro, usando EmotivPRO Builder, construímos um experimento simples. Neste experimento, um participante é simplesmente solicitado a manter os olhos abertos por 2 minutos enquanto foca na tela, e depois fechá-los por 2 minutos. Eles ouvirão um sino ao final de 2 minutos para sinalizar a abertura dos olhos.
Você pode seguir o vídeo abaixo para fazer seu próprio experimento de supressão alfa ou pode realizar nosso experimento pelo link aqui:
4.1. Ajuste do Dispositivo e Qualidade do EEG
Saiba mais sobre como funciona nosso portão EQ aqui. Encontre mais informações sobre o ajuste do dispositivo específico para seu fone aqui:
Tipo EPOC
Tipo Insight
4.2. Processamento e transformação dos dados EEG
Agora que você tem seus dados, pode transformá-los para o domínio da frequência usando o Emotiv Analyzer. Siga as etapas no vídeo.
4.3. Interpretando os dados
Uma vez que o Analyzer esteja finalizado, baixe o arquivo zip. Para cada registro, você terá um arquivo csv com potências de banda e um arquivo de imagem que você pode usar para realizar sua própria análise estatística.
Fig. 11 – Potências de bandas.
Na nossa saída, podemos ver o aumento na potência alfa quando os olhos estavam fechados (laranja) em comparação a quando estavam abertos (azul).
Este é o fim do nosso tutorial! Você agora está equipado com o básico 🙂
Você pode encontrar alguns links para uma leitura mais avançada na seção de recursos.
5. Recursos
LEITURA AVANÇADA
Donoghue et al. 2022 Considerações metodológicas para estudar oscilações neurais
GLOSSÁRIO DE TERMINOLOGIA EEG
Kane et al. 2017 (aqui)
CÓDIGO DE CÓDIGO ABERTO
Se você está confortável com codificação em python, disponibilizamos scripts em python que você pode usar para obter valores de potência alfa, rotulados por segmentos de olhos abertos e fechados. Encontre o código e arquivos de dados da supressão alfa aqui: https://osf.io/9bvgh/
MANUAIS EMOTIV
Manual do EmotivPRO Builder
Manual do EmotivPRO
Manual do EmotivPRO Analyzer
7. Referências
Donoghue, T., Schaworonkow, N. e Voytek, B., 2022. Considerações metodológicas para estudar oscilações neurais. European journal of neuroscience, 55(11-12), pp.3502-3527. doi: https://doi.org/10.1111/ejn.15361
Kane, N., Acharya, J., Beniczky, S., Caboclo, L., Finnigan, S., Kaplan, P.W., Shibasaki, H., Pressler, R. e van Putten, M.J., 2017. Um glossário revisado dos termos mais comumente usados por eletroencefalografistas clínicos e proposta atualizada para o formato do relatório dos achados do EEG. Revisão 2017. Clinical neurophysiology practice, 2, p.170. doi: 10.1016/j.cnp.2017.07.002
Siuly, S., Li, Y., Zhang, Y. (2016). Eletroencefalograma (EEG) e seu histórico. Em: Análise e Classificação de Sinais EEG. Ciência da Informação em Saúde. Springer, Cham. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-47653-7%5F1
1. Introdução
Bem-vindo! Neste tutorial, estamos aprendendo sobre ondas cerebrais e como podemos usá-las para entender o cérebro e o comportamento.
Hans Berger cunhou o termo eletroencefalograma em 1929, quando descreveu mudanças nos potenciais elétricos registrados utilizando sensores colocados na cabeça de uma pessoa. Ele identificou dois tipos de ondas cerebrais, que ele chamou de ondas alfa e beta, simplesmente por causa da ordem em que as registrou. Essas ondas já haviam sido registradas em outros mamíferos, mas Berger as descreveu em humanos pela primeira vez!
Desde então, o método de eletroencefalografia se tornou uma ferramenta-chave em neurociência e ajudou a evoluir nossa compreensão das ondas cerebrais (que os pesquisadores chamam de oscilações neurais) e ajudou a caracterizar estados no cérebro, como fadiga e vigília.
Neste breve tutorial, abordaremos o seguinte:
O que são oscilações neurais?
Como podemos medir oscilações neurais?
O que podemos fazer com oscilações neurais?
Aplicação prática usando dispositivos e software da Emotiv.
2. O que é EEG?
Eletroencefalografia (EEG) é um método não invasivo e passivo de medir a atividade elétrica do nosso cérebro. Eletrodos/sensores/canais são colocados no couro cabeludo para registrar a atividade elétrica gerada por populações de células cerebrais, chamadas neurônios.
Fig. 1 – Neurônios produzem atividade elétrica que pode ser detectada com um dispositivo EEG [Siuly, et al. (2016)].
2.1. Sistemas de EEG
Existem muitos dispositivos EEG no mercado que podem ser usados para registrar um EEG. Os dispositivos EEG podem variar de:
Um único sensor ou até 256 eletrodos – Mais eletrodos resultariam em uma maior resolução espacial das informações sobre o couro cabeludo.
Eletrodos molhados ou secos – Eletrodos molhados usam um gel eletrolítico ou solução salina para melhorar a condutividade entre o couro cabeludo e o sensor. Eletrodos secos podem ser de metal ou polímeros condutivos que precisam de contato direto com o couro cabeludo.
Eletrodos ativos ou passivos – Sistemas de eletrodos passivos simplesmente conduzem o sinal para o dispositivo onde é amplificado. Sistemas de eletrodos ativos amplificam o sinal em cada eletrodo antes que ele chegue ao dispositivo para amplificação. Isso reduz o ruído elétrico ambiental no sinal.
Dispositivos com fio ou sem fio que transmitem dados via Bluetooth.
Fig. 2 – Um sistema de EEG sem fio de baixa densidade.
Fig. 3 – Um sistema de EEG com eletrodos de alta densidade com fio.
2.2. Quando usar EEG?
Cada método de neuroimagem pode ajudar a responder diferentes questões de pesquisa.
A maior força do EEG é que ele pode medir a atividade neural na escala de milissegundos, o que pode medir processos pré-conscientes.
Fig. 4 – Resolução espacial vs temporal de diferentes ferramentas de neuroimagem.
É mais adequado para perguntas como “quais partes do meu vídeo os participantes prestaram mais atenção?”
O EEG registra a atividade principalmente das camadas externas do cérebro (ou seja, tem baixa resolução espacial). Com um único sensor, é impossível identificar a origem da atividade. O registro com um grande número de canais pode permitir reconstruir matematicamente a origem, mas ainda é limitado na identificação de fontes profundas. A ressonância magnética funcional (fMRI) é mais adequada para responder perguntas como “Qual parte do cérebro está relacionada a mudanças na atenção?”
2.3. Sensor para EEG bruto?
Uma vez que um dispositivo EEG é ajustado na cabeça, a atividade cerebral é medida em um único sensor como a diferença de amplitude entre esse sensor e um sensor de referência. Na maioria dos sistemas de EEG, isso é chamado de eletrodo de modo comum (CMS). Um sensor adicional, a perna direita acionada (DRL), ajuda a reduzir qualquer interferência no CMS.
Fig. 5 – Diagrama de bloco simplificado da transmissão do sinal EEG.
Em sistemas com eletrodos ativos e passivos, o sinal é então amplificado e filtrado em baixa frequência. A filtragem em baixa frequência é uma etapa que remove possíveis interferências elétricas do ambiente em seu sinal, por exemplo, linhas elétricas principais.
Essas etapas acontecem no hardware antes que o sinal EEG bruto possa ser visualizado na tela do seu computador.
2.4. Algumas Terminologias Básicas
Convenção de nomenclatura padrão 10-20
Os sensores à esquerda geralmente têm números ímpares e os sensores à direita geralmente têm números pares.
Nota 1: estas são apenas convenções de nomenclatura e a localização do sensor EEG não indica a fonte da atividade.
Nota 2: etapas adicionais, como a reconstrução matemática da fonte, precisam ser realizadas para determinar a origem da atividade em um único canal.
3. O que são Oscilações Neurais?
As ondas cerebrais, frequentemente referidas como oscilações neurais, são padrões rítmicos produzidos por um único neurônio ou um grupo de neurônios.
Ainda não está claro por que o cérebro produz esses diferentes tipos de oscilações, embora existam muitas teorias. Os pesquisadores usam diferentes tarefas para caracterizar essas atividades oscilatórias e visam compreender os mistérios do cérebro usando esses padrões rítmicos.
3.1. Algumas propriedades de uma oscilação
Esta figura mostra uma medida de um sinal elétrico regular:
Fig. 6 – Resolução espacial vs temporal de diferentes ferramentas de neuroimagem.
À esquerda (eixo y), podemos traçar a amplitude da gravação elétrica e no eixo horizontal (eixo x) o tempo. A amplitude do sinal varia em magnitude de maneira regular em torno de um ponto central. Um ciclo também é chamado de oscilação.
O número de ciclos por segundo é chamado de frequência da onda e a unidade é Hertz (Hz). Assim, 1 ciclo por segundo = 1 Hz. As amplitudes são tipicamente medidas em microvolts (µV).
No cérebro, vemos ondas com frequências variando de 0,2 Hz (ondas muito lentas) a 80 Hz ou mais (ondas muito rápidas). Atividade de alta frequência de até 500 Hz associada a convulsões também pode ser registrada no cérebro.
Diferentes tipos de oscilações cerebrais são caracterizados com base em sua frequência. Estes são conhecidos como bandas de frequência e podem estar relacionados a diferentes estados do cérebro:
Fig. 7 – Ondas cerebrais em um EEG típico.
3.2. Por que as diferentes bandas de frequência são importantes?
Identificação de padrões cerebrais normais vs anormais
As oscilações neurais são importantes para detectar convulsões e diagnosticar epilepsia em neurologia.Interfaces cérebro-computador (BCI)
A quantidade de oscilações beta, gama e mu é frequentemente usada para treinar dispositivos remotos (por exemplo, mover uma cadeira de rodas com pensamentos).Neurofeedback
Esta é uma forma de treinamento cerebral onde você pode visualizar suas ondas cerebrais (por exemplo, oscilações gama) e se envolver em tarefas cognitivas para melhorar a quantidade de oscilações gama em seu cérebro.Neuromarketing
As bandas de frequência alfa e beta podem ser usadas para determinar qual parte de um anúncio é mais ou menos envolvente.
3.3. Tipos de análise de dados EEG
Mais comumente, os pesquisadores conduzem análises no domínio do tempo ou no domínio da frequência.
Análise do domínio do tempo
Normalmente mede a amplitude de tensão em pontos de tempo de interesse após o início de um estímulo. Esses são chamados de potenciais relacionados a eventos (ERPs).
Análise do domínio da frequência
Normalmente mede a quantidade de oscilações neurais em diferentes bandas de frequência em uma janela de tempo definida ou em relação ao início de um evento.
Em seguida, fornecemos uma visão geral da análise do domínio da frequência.
3.4. Processamento
Uma vez que você faz uma gravação EEG, geralmente limpa os dados antes de interpretar as oscilações.
Filtragem
Uma técnica para remover ruídos ambientais de alta e baixa frequência dos dados.Remoção de artefatos
Movimentos físicos, piscadas podem causar grandes artefatos (> 50 µV picos no EEG). Estes podem ser removidos para que não influenciem nossos resultados. Alguns pesquisadores usam métodos sofisticados para corrigir esses artefatos a fim de preservar os dados.
Após o processamento dos dados, o sinal pode agora ser convertido para o domínio da frequência para que possamos quantificar a quantidade de cada tipo de ondas cerebrais.
Fig. 8 – Artefato de piscada em EEG bruto.
3.5. Transformada Rápida de Fourier (FFT)
Uma transformada de Fourier é a conversão matemática do sinal EEG do 'domínio do tempo' (imagem A) para o 'domínio da frequência' (imagem B).
No domínio da frequência, podemos quantificar quanto de cada tipo de oscilação estava na nossa gravação. Isso é tipicamente o 'poder' da banda de frequência e pode ser exibido um espectro de potência (Imagem B).
Fig. 9A – EEG bruto no domínio do tempo.
Fig. 9B – Espectro de potência após FFT (domínio da frequência).
3.6. Potência da Banda
A potência de uma banda de frequência (por exemplo, banda alfa) obtida a partir de uma transformada de Fourier nos diz quanto de cada banda de frequência existe. As unidades de potência da banda são tipicamente em µV2/Hz. Mais frequentemente, espectros de amplitude ou potência a partir de uma FFT são mostrados na unidade logarítmica decibéis (dB). O decibel é uma unidade de razão entre uma potência medida (P) e uma potência de referência (Pr) da seguinte forma:
Uma vez que essa unidade de medida é obtida para eventos de interesse, as potências de banda podem ser comparadas para entender os efeitos experimentais nas ondas cerebrais.
4. Da Teoria à Prática
Em seguida, vamos olhar para o efeito de supressão alfa.
Este é um fenômeno primeiro relatado por Hans Berger, no qual vemos uma diminuição significativa na quantidade de oscilações alfa (poder alfa) quando os olhos de alguém estão abertos em comparação a quando estão fechados.
Fig. 10 – Um aumento nas oscilações alfa pode ser visto quando os olhos estão abertos.
Primeiro, usando EmotivPRO Builder, construímos um experimento simples. Neste experimento, um participante é simplesmente solicitado a manter os olhos abertos por 2 minutos enquanto foca na tela, e depois fechá-los por 2 minutos. Eles ouvirão um sino ao final de 2 minutos para sinalizar a abertura dos olhos.
Você pode seguir o vídeo abaixo para fazer seu próprio experimento de supressão alfa ou pode realizar nosso experimento pelo link aqui:
4.1. Ajuste do Dispositivo e Qualidade do EEG
Saiba mais sobre como funciona nosso portão EQ aqui. Encontre mais informações sobre o ajuste do dispositivo específico para seu fone aqui:
Tipo EPOC
Tipo Insight
4.2. Processamento e transformação dos dados EEG
Agora que você tem seus dados, pode transformá-los para o domínio da frequência usando o Emotiv Analyzer. Siga as etapas no vídeo.
4.3. Interpretando os dados
Uma vez que o Analyzer esteja finalizado, baixe o arquivo zip. Para cada registro, você terá um arquivo csv com potências de banda e um arquivo de imagem que você pode usar para realizar sua própria análise estatística.
Fig. 11 – Potências de bandas.
Na nossa saída, podemos ver o aumento na potência alfa quando os olhos estavam fechados (laranja) em comparação a quando estavam abertos (azul).
Este é o fim do nosso tutorial! Você agora está equipado com o básico 🙂
Você pode encontrar alguns links para uma leitura mais avançada na seção de recursos.
5. Recursos
LEITURA AVANÇADA
Donoghue et al. 2022 Considerações metodológicas para estudar oscilações neurais
GLOSSÁRIO DE TERMINOLOGIA EEG
Kane et al. 2017 (aqui)
CÓDIGO DE CÓDIGO ABERTO
Se você está confortável com codificação em python, disponibilizamos scripts em python que você pode usar para obter valores de potência alfa, rotulados por segmentos de olhos abertos e fechados. Encontre o código e arquivos de dados da supressão alfa aqui: https://osf.io/9bvgh/
MANUAIS EMOTIV
Manual do EmotivPRO Builder
Manual do EmotivPRO
Manual do EmotivPRO Analyzer
7. Referências
Donoghue, T., Schaworonkow, N. e Voytek, B., 2022. Considerações metodológicas para estudar oscilações neurais. European journal of neuroscience, 55(11-12), pp.3502-3527. doi: https://doi.org/10.1111/ejn.15361
Kane, N., Acharya, J., Beniczky, S., Caboclo, L., Finnigan, S., Kaplan, P.W., Shibasaki, H., Pressler, R. e van Putten, M.J., 2017. Um glossário revisado dos termos mais comumente usados por eletroencefalografistas clínicos e proposta atualizada para o formato do relatório dos achados do EEG. Revisão 2017. Clinical neurophysiology practice, 2, p.170. doi: 10.1016/j.cnp.2017.07.002
Siuly, S., Li, Y., Zhang, Y. (2016). Eletroencefalograma (EEG) e seu histórico. Em: Análise e Classificação de Sinais EEG. Ciência da Informação em Saúde. Springer, Cham. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-47653-7%5F1
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