Análisis numérico y experimental de la actividad cortical

Resumen

La actividad oscilatoria cortical medida mediante el electroencefalograma (EEG) es reflejo de las interacciones neuronales subyacentes. Esta memoria presenta una serie de estudios realizados a fin de comprender algunos aspectos de la misma. En el primer capítulo empezaremos introduciendo algunos conceptos neurofisiológicos, conceptos que posteriormente ayudarán a comprender tanto los experimentos realizados como las conclusiones de ellos extraídas. En el Segundo capítulo, expondremos algunas de las herramientas que tradicionalmente se usan en análisis de la señal electroencefalográfica, poniendo de manifiesto sus carencias y la necesidad de adaptarlas a las características del EEG. En el tercer capítulo, estudiaremos el concepto de “fase”; lo haremos desde un punto de vista geométrico y analizaremos la forma en que este parámetro es extraído para sistemas caóticos clásicos y de baja dimensionalidad. Veremos cómo la fase de la señal analítica conserva información (en sentido estadístico) acerca del estado dinámico del sistema. Por ello, propondremos utilizar la distribución de los intervalos temporales entre defectos de fase como indicador de la dinámica de la señal. En el capítulo cuarto, analizaremos algunos aspectos de la actividad evocada cortical. Desarrollaremos una nueva metodología de estimulación que permite analizar algunas de las características de la misma. Veremos cómo el EEG basal juega un importante papel a la hora de generar este tipo de respuestas, evidenciando la necesidad de realizar estudios sobre el sistema “libre”. Dedicaremos el quinto capítulo a desarrollar una herramienta que permita detectar objetivamente los efectos que tiene el tratamiento antiparkinsoniano sobre el EEG basal. Estudiaremos si las correlaciones temporales de la señal cortical se ven modificadas por tratamiento o si por el contrario, no es posible definir un indicador que marque dicha efectividad. Este será también el “escenario de pruebas” del indicador de estado del sistema que definimos en el capítulo tercero. Para acabar, presentaremos algunos resultados preliminares obtenidos durante la simulación de una red de neuronas. En un intento de comprender el origen de las actividades previamente estudiadas, veremos cómo el modelado de redes de neuronas a gran escala abre un interesantísimo campo de estudio que podía ayudar a comprender el cerebro sano, el patológico y el por qué de su funcionamiento.