¿Los movimientos repetitivos en los EEG se muestran como patrones discernibles?

Eventos específicos, por ejemplo, flexiones de los dedos, generan respuestas neuronales sincronizadas en el cerebro que se pueden medir en el cuero cabelludo con EEG. Sin embargo, una respuesta de voltaje a un solo evento generalmente genera una respuesta de baja amplitud en relación con el EEG de fondo. Una forma de mejorar la relación señal-ruido es registrar repetidamente el EEG en respuesta al mismo evento. Al bloquear el tiempo del evento con el EEG y promediar los EEG individuales relacionados con el evento, se reducirá el ruido de fondo aleatorio (ruido estocástico) y el potencial relacionado con el evento (o ERP) se puede extraer del EEG (Woodman, 2010) . En la figura 1 se muestra un ejemplo de un ERP para flexiones repetidas del dedo índice. Tal onda no necesita 10,000 repeticiones. 25 puede ser suficiente.

Si caracteriza este ERP y determina sus características específicas (duración, amplitud, latencia después del evento, etc.) puede generar algoritmos que detecten estas características en el EEG sin procesar, sin necesidad de realizar medidas repetidas. De hecho, pensar en un movimiento motor (por ejemplo, agarrar esa taza de café) genera una actividad de EEG muy similar a la del acto real de agarrar esa taza. Al registrar los ERP utilizando eventos como pensar en agarrar la taza de café de una persona a la que le falta una mano y, posteriormente, diseñar los algoritmos necesarios para detectar esa forma de onda casi en tiempo real en el EEG de la persona, se pueden diseñar interfaces cerebro-computadora para controlar las prótesis ( Guger y Pfurtscheller, 2016) .

^{Figura 1. ERP para flexiones voluntarias del dedo índice. La actividad motora se registró desde el área motora. Fuente: Bola et al . (1999)}

<sub>Referencias
- Ball et al . Neuroimagen (1999); 10 : 682–94
- Guger & Pfurtscheller, AAATE ^5ª Conferencia Europea sobre el Avance de la Tecnología de Asistencia (2016)
- Woodman, Atten Percept Psychophys (2010); 72 (8): 10.3758</sub>