PRINCÍPIOS E TÉCNICAS DE ELETROENCEFALOGRAFIA EM NEUROCIÊNCIA

AULA 01 - Introdução ao Curso

Instituto de Ciência e Tecnologia

Graduação em Engenharia Biomédica

Prof. Dr. Adenauer G. Casali

Laboratório de Neuroengenharia e Computação

casali@unifesp.br

PRINCÍPIOS E TÉCNICAS DE EEG EM NEUROCIÊNCIA

  1. Por que estudar EEG?
  2. Você realmente deveria estar aqui? (Qual o objetivo deste curso?)
  3. Ementa e Conteúdo Programático
  4. Problem-based learning
  5. Estrutura das aulas: teoria x prática,  avançado x básico
  6. Cronograma e Plano das aulas
  7. Uso do Moodle
  8. Frequência e Avaliação
  9. Quatro registros reais de EEG de alta densidade e o problema que vocês deverão resolver até o final deste semestre
  10. INTRODUÇÃO: Princípios de organização cerebral

Adenauer G. CASALI

AULA 01

Nesta aula, nós veremos...

1. Por que estudar EEG?

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

Atividade elétrica do cérebro: cognição (atenção, percepção, memória...), movimento (interface cérebro-máquina), consciência (sono, vigília, anestesia...), condições neurológicas (epilepsia, doenças degenerativas, coma, dor crônica, estresse ...), condições neuropsiquiátricas (depressão, esquizofrenia, ansiedade, autismo ...)

EEG: medida não invasiva da atividade elétrica cerebral na escala temporal da cognição (mili-segundos)

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

Resolução temporal

Medida não-invasiva

Mede atividade elétrica diretamente

Sensível a protocolos cognitivos

Sensível a condições fisiológicas, farmacológicas e patológicas 

Baixo custo (relativo a outras técnicas)

 

Principais vantagens do EEG:

1. Por que estudar EEG?

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

Resolução temporal

Medida não-invasiva

Mede atividade elétrica diretamente

Sensível a protocolos cognitivos

Sensível a condições fisiológicas, farmacológicas e patológicas 

Baixo custo (relativo a outras técnicas)

 

Principais vantagens do EEG:

Principais problemas do EEG:

Resolução espacial e condução de volume

Apenas atividade elétrica superficial

Sujeito a muitos artefatos

Alta variabilidade entre indivíduos

Análise demanda conhecimento especializado

1. Por que estudar EEG?

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

2. Mas você realmente deveria estar aqui? (Qual o objetivo deste curso?)

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

Por que você está matriculado nesta UC?

Objetivo principal do curso (Graduação):

Ao final do semestre, os alunos deverão ser capazes de converter, pré-processar e analisar corretamente sinais reais de EEG, espontâneos e evocados, abarcando técnicas mais comuns empregadas em neurociência (no mínimo até o item 5 do conteúdo programático, que corresponde à Análise no domínio da frequência)

Objetivo principal do curso

(Pós-Graduação):

Ao final do semestre, os alunos deverão ser capazes de compreender as bases matemáticas e conceituais das principais técnicas empregadas na pesquisa de ponta usando eletroencefalografia na neurociência

3. Ementa e Conteúdo Programático: GRADUAÇÃO

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

https://drive.google.com/file/d/1cwhosBmQfcD8bc7OPG-5LKgkFNNzdqbA/view

Ementa: Introdução às bases físicas do EEG; EEG de repouso e ritmos corticais; Potenciais induzidos e potenciais evocados; Principais artefatos e métodos de pré-processamento; Análise no domínio da frequência e de tempo-frequência; EEG na estimativa de conectividade cerebral; Complexidade cerebral e métodos não-lineares; Introdução à modelagem inversa.

Conteúdo programático:
1. Introdução às bases físicas do EEG: noções de anatomia; condução de volume, correntes primárias e secundárias; vantagens e desvantagens do EEG em relação a outras técnicas de neuroimagem; escalas espaciais do EEG e tipos de registros: registros na superfície do escalpo, eletrocorticografía, registros intracerebrais e potenciais de campo local.

2. EEG de repouso e ritmos corticais: principais bandas do EEG; alterações de frequência em condições fisiológicas, farmacológicas e patológicas.

3. Potenciais induzidos e evocados: principais paradigmas experimentais; potenciais evocados periféricos: características e aplicações; potenciais evocados centrais: estimulação magnética transcraniana, estimulação elétrica.

4. Principais artefatos e métodos de pré-processamento: artefatos musculares, oculares, cardíacos; outros artefatos comuns; filtragem; análise de componentes principais; análise de componentes independentes.

5. Análise no domínio da frequência e de tempo-frequência: técnicas de decomposição na frequência (FFT, Welch, multitaper); técnicas de decomposição tempo-frequência (sFFT, Wavelet); transformada de Hilbert.

6. EEG na estimativa da conectividade cerebral: tipos de conectividade (estrutural, funcional, efetiva); principais métricas para estimar a conectividade funcional; principais técnicas para estimar a conectividade efetiva; vieses na estimativa da conectividade.

7. Complexidade cerebral e métodos não-lineares: o cérebro como sistema dinâmico; embedding, recorrências; métricas de teorias de informação; complexidade cerebral.

8. Introdução à modelagem inversa: o modelo forward; estratégias mais populares de solução inversa; métodos aproximados .

4. Problem-based learning

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

Você sabe o que é PBL?

Apresentar o Problema

Pensar no problema com o que já se conhece

Estudo independente

Trabalhar juntos em busca da solução

Apresentar a solução e revisar o aprendizado

Revisão do processo com colegas e professor

Professor

Estudante

Estudante/professor

PBL

5. Estrutura das aulas

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

  • Aulas Teóricas - tópicos avançados (terças-feiras, 13h30, sala 304)
  • Aulas Teórico/Práticas - tópicos básicos (sextas-feiras, lab 404)

Base Matemática do EEG contemporâneo

Tópicos em nível de pós-graduação (não serão cobrados da graduação, mas presença é obrigatória)

Final do semestre: estudantes trabalhando/discutindo na solução do problema com mínima interferência docente

Tópicos destinados para alunos de graduação (pós-graduandos podem participar se quiserem)

6. Cronograma e Plano das Aulas

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

Plano das aulas Expositivas

Aulas básicas

  • Introdução (EEG, Python)
  • Artefatos
  • Ritmos do EEG
  • Potenciais relacionados a eventos
  • Pré-processamento de EEG
  • Extraindo o espectro do EEG

Tópicos Avançados

  • Fontes do EEG e Modelagem Inversa
  • Wavelets e tempo-frequência
  • Hilbert e Modos Empíricos
  • Teoria da Informação:
  • Conectividade: fase, análise espectral generalizada, granger e modelagem autorregressiva
  • Métodos espectrais não lineares (componentes aperiódicas, 1/f e invariância de escala)
  • Sistemas dinâmicos e recorrência:
  • Complexidade 

Avaliação:

- Graduação: 10 de julho. Exame: 14 de julho.

- Pós-graduação: aulas de 26 de junho, 03 e 07 de julho.

7. Uso do Moodle

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

8. Frequência e Avaliação

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

Frequência obrigatória: 75% da carga horária total 

Participação nas aulas (teóricas e práticas) poderá resultar em até 2 pontos de bônus, a critério do docente.

Avaliação (Graduação): prova oral ao final do curso (valendo 10). Vocês deverão expor os resultados atingidos, o código que prepararam, explicando as etapas de acordo com a necessidade.

Avaliação (Pós-graduação): aula expositiva completa para a graduação sobre algum método atual, não visto em aula, de análise de EEG mas que se baseie em tema estudado nas aulas de tópicos avançados.

9. O Problema deste curso

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

Quatro Registros reais de eletroencefalografia

BrainAmp DC - Brain Products

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

Quatro Registros reais de eletroencefalografia

BrainAmp DC - Brain Products

Rede de eletrodos Easycap

  • Dois protocolos distintos:

S01A.vhdr

S01B.vhdr

S02A.vhdr

S02B.vhdr

S01 = sujeito 1, saudável

S02 = sujeito 2, saudável

A e B = ? (alguma condição experimental desconhecida)

  • Registros realizados por equipe internacional com liderança na área

9. O Problema deste curso

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

Até o final do curso vocês devem ser capazes de:

  1. Abrir os registros
  2. Visualizar e interpretar os sinais
  3. Descobrir o tipo de registro
  4. Pré-processar adequadamente de acordo com o tipo de registro
  5. Caracterizar os registros no domínio da frequência
  6. Extrair métricas de conectividade cerebral a partir do EEG
  7. Extrair métricas de complexidade cerebral a partir do EEG

O que se sabe sobre os registros:

- Foi empregado o sistema da BrainVision (BrainAmp)

- A rede de EEG tinha 62 canais, na montagem 'easycap-M1'.

- Registraram-se também dois canais de eletrooculograma ('VEOG' e 'HEOG')

- Foi realizada uma alteração na montagem dos canais: o canal 'AF7' no arquivo na verdade é o 'AFz' e o canal 'AF8' na verdade é o 'FCz'. 

- Alguns registros foram executados durante um protocolo de estimulação. As anotações no arquivo indicando os instantes de estímulo possuem o label 'R 64". 

Avaliação: realizar o mesmo com outros registros nunca vistos anteriormente!

Pelo menos até (e incluindo) a análise na frequência.

Avaliação: realizar o mesmo com outros registros nunca vistos anteriormente!

9. O Problema deste curso

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

Para começar: baixe e instale o MNE-Python

Veja aqui: https://mne.tools/stable/index.html

9. O Problema deste curso

10. INTRODUÇÃO: Noções de anatomia do Sistema Nervoso Central

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

https://www.youtube.com/watch?v=_aCCsRCw78g

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

Meninges e divisão SNC x SNP

10. INTRODUÇÃO: Noções de anatomia do Sistema Nervoso Central

Tecido nervoso

Fonte: Gazzaniga, M. "Cognitive Neuroscience: The biology of the mind" (2018)

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

10. INTRODUÇÃO: Noções de anatomia do Sistema Nervoso Central

Tecido nervoso: alguns números

Fonte: Lent et al. How many neurons do you have? Some dogmas of quantitative neuroscience under revision (2012)

Estima-se que, em média, cada neurônio receba em torno de 7 mil sinapses. 

Em torno de 86 bilhões de neurônios no cérebro humano

Ou seja: podemos estar falando de uma ordem de 10¹⁵ conexões sinápticas! 

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

10. INTRODUÇÃO: Noções de anatomia do Sistema Nervoso Central

Neurônios

Fonte: Khan Academy

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

10. INTRODUÇÃO: Neurônio e Potencial de Ação

O potencial de repouso

Fonte: https://www.lifepersona.com/what-is-resting-membrane-potential

 

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

10. INTRODUÇÃO: Neurônio e Potencial de Ação

O potencial de repouso

Ingrediente 1: diferença de concentração iônica entre os meios intra e extra-celulares em uma condição de equilíbrio eletrostático através da membrana (quando a carga do meio intra-celular é igual à carga do meio extra-celular)

Ingrediente 2: membrana celular com permeabilidade seletiva a íons específicos

Diferença de concentração + permeabilidade seletiva

Difusão desigual entre íons através da membrana

Gera força eletromotriz contrária à força de difusão

Produz um equilíbrio com diferença de potencial elétrico entre os meios

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

10. INTRODUÇÃO: Neurônio e Potencial de Ação

gradiente de concentração de K+ expele o potássio para fora da célula

surge uma força eletromotriz que equilibra o gradiente de potencial

Princípios e Técnicas de EEG

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10. INTRODUÇÃO: Neurônio e Potencial de Ação

Canais iônicos

Fonte: Kandel, Princípios de Neurociência (quarta edição), 2000.

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

10. INTRODUÇÃO: Neurônio e Potencial de Ação

Observando a hiperpolarização neural

Princípios e Técnicas de EEG

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10. INTRODUÇÃO: Neurônio e Potencial de Ação

Observando a despolarização neural

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

10. INTRODUÇÃO: Neurônio e Potencial de Ação

Canais de sódio

Fonte: Kandel, Princípios de Neurociência (quarta edição), 2000.

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

10. INTRODUÇÃO: Neurônio e Potencial de Ação

O potencial de ação

1) Célula em Repouso, próxima do seu potencial de equilíbrio. Condutância de repouso dominada pelo potássio.

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

10. INTRODUÇÃO: Neurônio e Potencial de Ação

O potencial de ação

2) Entrada de corrente na célula por uma fonte externa (sinapse, eletrodo) causa uma despolarização inicial, eletrotônica, sem alteração das condutâncias.

Princípios e Técnicas de EEG

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10. INTRODUÇÃO: Neurônio e Potencial de Ação

O potencial de ação

3) Quando o potencial de membrana cruza o limiar de ativação (em torno de -45mV) há um aumento súbito da condutância ao Sódio : os canais de sódio voltagem dependentes se abrem!

Princípios e Técnicas de EEG

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10. INTRODUÇÃO: Neurônio e Potencial de Ação

O potencial de ação

4) Esses canais possuem um mecanismo de inativação que é disparado rapidamente e leva ao fechamento dos canais voltagem dependentes e, portanto, à limitação da condutância ao sódio.

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

10. INTRODUÇÃO: Neurônio e Potencial de Ação

O potencial de ação

5) Enquanto os canais de sódio estão fechando, há um aumento na condutância ao potássio causada pela abertura de canais de potássio voltagem-dependente (que possuem uma dinâmica de ativação mais lenta e só são desativados com a hiperpolarização).

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

10. INTRODUÇÃO: Neurônio e Potencial de Ação

O potencial de ação

6) Com o fechamento dos canais voltagem-dependente  de Sódio e aumento da condutância ao potássio, a célula se hiperpolariza, descendo a potenciais inferiores ao potencial de repouso e próximos do potencial de repouso do potássio.  Este é o chamado período refratário: os canais de sódio estão inativados (não podem abrir) e os canais de potássio voltagem-dependentes ainda estão abertos (fechando lentamente).

Princípios e Técnicas de EEG

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10. INTRODUÇÃO: Neurônio e Potencial de Ação

O potencial de ação

7) Quando a condutância ao potássio volta a níveis normais, a célula se despolariza retornando ao seu potencial de repouso e a porta de inativação dos canais voltagem-dependentes de sódio se abre, deixando o canal pronto para ser ativado e a célula pronta para disparar um novo potencial de ação.

Princípios e Técnicas de EEG

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10. INTRODUÇÃO: Neurônio e Potencial de Ação

Sinalização neural: sinapses

Fonte: Gazzaniga, M. "Cognitive Neuroscience: The biology of the mind" (2018)

Princípios e Técnicas de EEG

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10. INTRODUÇÃO: Neurônio e Potencial de Ação

Fonte: Gazzaniga, M. "Cognitive Neuroscience: The biology of the mind" (2018)

Apoio estrutural, função metabólica, neurodesenvolvimento, atua na barreira hematoencefálica

Bainha de mielina

Função imunológica, fagocitose

Princípios e Técnicas de EEG

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10. INTRODUÇÃO: Glia

Fonte: Ilmoniemi e Sarvas, "Brain Signals - Physics and Mathematics of MEG and EEG" (2019)

Princípios e Técnicas de EEG

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10. INTRODUÇÃO: Condução elétrica no tecido neural

Propagação do potencial de ação

Fonte: Kandel, Princípios de Neurociência (quarta edição), 2000.

\Delta V_m = V_0 e^{-x/\lambda}

Raiz quadrada da razão entre a resistência da membrana e a resistência axial:

\lambda = \sqrt{\frac{R_m}{R_a}}

Princípios e Técnicas de EEG

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10. INTRODUÇÃO: Condução elétrica no tecido neural

Propagação do potencial de ação

Fonte: Elmslie, K. S. “Passive Propagation of Electrical Signals”, Encyclopedia of Life Sciences (2005)

Condutância da membrana

R_m = \frac{1}{G_m} \propto \frac{1}{2\pi r}
G_m = \textrm{\scriptsize condutancia por canal} \times \bigl(\frac{\textrm{Canais}}{\textrm{Area}}\bigr)\times 2\pi r \times \Delta x
\lambda = \sqrt{\frac{R_m}{R_a}}
R_a \propto \frac{1}{\pi r^2}
\lambda \propto \sqrt{r}

Princípios e Técnicas de EEG

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10. INTRODUÇÃO: Condução elétrica no tecido neural

Propagação do potencial de ação: mielinização

Princípios e Técnicas de EEG

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10. INTRODUÇÃO: Condução elétrica no tecido neural

Fonte: Gazzaniga, M. "Cognitive Neuroscience: The biology of the mind" (2018)

Áreas de Brodmann

Princípios e Técnicas de EEG

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10. INTRODUÇÃO: O Córtex

Colunas Corticais

Fonte: Barrett and Simmons (2015)

Princípios e Técnicas de EEG

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10. INTRODUÇÃO: O Córtex

Córtex visual

Fonte: Logothetis, "Vision: A Window on Consciousness”, Scientific American 11 (1999)

Princípios e Técnicas de EEG

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10. INTRODUÇÃO: O Córtex

Córtex motor

Fonte: Kandel (2000)

Princípios e Técnicas de EEG

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10. INTRODUÇÃO: O Córtex

Córtex somatossensorial

Fonte: Kandel (2000)

Princípios e Técnicas de EEG

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10. INTRODUÇÃO: O Córtex

Motor x Sensorial

Fonte: Gazzaniga, M. "Cognitive Neuroscience: The biology of the mind" (2018)

Princípios e Técnicas de EEG

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10. INTRODUÇÃO: O Córtex

Córtex Auditivo

Fonte: Carlson, N. "Physiology of Behavior" (2013)

Princípios e Técnicas de EEG

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10. INTRODUÇÃO: O Córtex

Córtex associativo: frontal

O caso de Phineas Gage

Fonte: Warren Anatomical  Museum, Francis  A. Countway Library of Medicine

Princípios e Técnicas de EEG

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10. INTRODUÇÃO: O Córtex

Áreas da linguagem

Pierre Paul Broca (1824-1880 D. C.)

 

 

Karl Wernicke (1848-1905 D. C.)

 

 

Princípios e Técnicas de EEG

Aula 01

10. INTRODUÇÃO: O Córtex

Fonte: Gilbert and Li, Nature Reviews Neuroscience 14 (2013)

Fonte: Kandel, "Principles of Neural Science" (2012)

Diferenciação e Integração

Princípios e Técnicas de EEG

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10. INTRODUÇÃO: O Córtex

Alguns princípios da organização cerebral

  • O Córtex cerebral é responsável por diversas funções cognitivas
  • Regiões distintas do córtex tem funções distintas
  • A especialização funcional segue uma arquitetura modular, com algumas conexões de larga escala ("small-worldness"), como através do corpo caloso
  • Sistemas funcionais de um hemisfério controlam funções contralaterais do corpo
  • Cada sistema funcional do cérebro envolve diversas regiões cerebrais, cada uma responsável pelo processamento de um tipo específico de informação.
  • Componentes de um sistema funcional são ligados por rotas bem definidas
  • Informação de uma região do cérebro é projetada em outras regiões de maneira organizada, criando mapas topográficos.
  • Sistemas funcionais são hierarquicamente organizados
  • Informação é processada em série e também em paralelo
  • Integração multimodal de informação é realizada por áreas cerebrais específicas
  • Regiões Subcorticais contém núcleos de modulação, núcleos relacionadas a respostas mais primitivas e a circuitos emocionais

Princípios e Técnicas de EEG

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10. INTRODUÇÃO: Princípios da Organização Cerebral

PRINCÍPIOS E TÉCNICAS DE ELETROENCEFALOGRAFIA EM NEUROCIÊNCIA

Próxima Aula:

AULA 02 - Tipos de Registros Eletroencefalográficos e uma Introdução ao MNE-Python

(lab 404)

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Graduação em Engenharia Biomédica

Prof. Dr. Adenauer G. Casali

Laboratório de Neuroengenharia e Computação

casali@unifesp.br