El Fin Del Conocimiento - Bóveda 3 - G.TEC BCI & Escuela de Neurotecnología Primavera 2024 - Día 10

graph LR classDef ecog fill:#f9d4d4, font-weight:bold, font-size:14px; classDef gtec fill:#d4f9d4, font-weight:bold, font-size:14px; classDef mapping fill:#d4d4f9, font-weight:bold, font-size:14px; classDef experiments fill:#f9f9d4, font-weight:bold, font-size:14px; classDef applications fill:#f9d4f9, font-weight:bold, font-size:14px; A["Christoph Guger"] --> B["discute ECoG
para interfaces cerebro-computadora. 1"] A --> C["G.Tec: investigación BCI, ventas,
hardware a nivel mundial. 2"] C --> D["BCI invasivo permite IA para convulsiones,
biomarcadores HFO. 3"] A --> E["Neurocirujano coloca rejillas ECoG
para mapeo de alta gamma. 4"] A --> F["Neuromodulación: medición en tiempo real,
estimulación basada en actividad. 5"] A --> G["Pfurtscheller: ERD de imaginación
de movimiento izquierda/derecha. 6"] A --> H["Colocación precisa de electrodos crucial. 7"] H --> I["Kai Miller: 64 canales ECoG,
espectros de reposo vs. movimiento. 8"] A --> J["Alta gamma: menos energía en reposo,
alta resolución espacial. 9"] J --> K["Posiciones óptimas de electrodos clave.
Alta gamma disminuye con repetición. 10"] A --> L["Rejillas ECoG: espaciado de 1 cm,
uso único, 1000, 64 canales. 11"] A --> M["Primeros BCI ECoG de Schalk: control de cursor,
DOOM. Impresionó al Ejército de EE.UU. 12"] M --> N["Alta gamma se dispara con movimientos nuevos,
disminuye con repetición. 13"] A --> O["Experimentos de Kamada 2011: ECoG en tiempo real,
clasificación de gestos. 14"] O --> P["Telepresencia: paciente con epilepsia controla
robot de 1M en Japón vía ECoG. 15"] A --> Q["c-VEP evita riesgo de convulsiones en
SSVEP con pacientes epilépticos. 16"] A --> R["Schalk, Brunner: BCI Siegfried mapea
actividad cortical en pacientes con epilepsia. 17"] A --> S["Kai Miller: decodificó gestos de alta gamma
con velocidad, precisión. 18"] A --> T["ECS: estándar clínico para mapeo,
limitaciones vs. alta gamma. 19"] T --> U["ECS: sondeo manual, observación de efectos,
notando regiones estimuladas. 20"] T --> V["ECS: consume tiempo, puede desencadenar convulsiones,
baja resolución temporal/espacial. 21"] A --> W["Alta gamma con Cortec-U: visualiza
rutas de convulsiones para cirugía. 22"] A --> X["Paradigmas de alta gamma: reposo, Rubik's,
lengua/beso, escucha de historias. 23"] A --> Y["Validación: alta gamma coincide con fMRI
para golpeteo de dedos. 24"] A --> Z["Nombrar imágenes: visual, luego áreas
de lenguaje se activan. 25"] A --> AA["Mapeo de alta gamma consistente.
Coincide con ECS para áreas de lenguaje. 26"] A --> AB["Cortec-U utilizado mundialmente.
Ince: ultra-alta gamma hasta 1 kHz. 27"] A --> AC["CCEPs mapean redes mediante estimulación
y grabación distribuida. 28"] A --> AD["ECoG de alta resolución: mapeo somatotópico
preciso de dedos. 29"] A --> AE["SSEP: estimulación del nervio mediano
identifica surco central. 30"] A --> AF["ECoG: control rápido y preciso de mano robótica,
incluso replicando errores. 31"] class A,B,E,F,G,H,I,J,K,L,T,U,V,W,X,Y,Z,AA,AB,AC,AD,AE,AF ecog; class C,D gtec; class M,N,O,P,Q,R,S experiments; class AF applications;

Resumen:

1.- El Dr. Christoph Guger discute el mapeo de alta gamma con electrocorticograma (ECoG) para interfaces cerebro-computadora, que implica abrir el cuero cabelludo y colocar electrodos ECoG.

2.- La empresa de Guger, G.Tec, realiza investigación, ventas y producción de hardware relacionado con interfaces cerebro-computadora en varias ubicaciones a nivel mundial.

3.- Proyectos como la IA para monitoreo de epilepsia y las oscilaciones de alta frecuencia como biomarcadores son posibles gracias a la tecnología de interfaz cerebro-computadora invasiva.

4.- En cirugía, el neurocirujano coloca tiras/rejillas ECoG en el cerebro, conectadas a un amplificador de biosignales para el mapeo de alta gamma.

5.- La neuromodulación implica medir y estimular diferentes regiones del cerebro como el tálamo en tiempo real basado en la actividad cerebral.

6.- Gerd Pfurtscheller descubrió la desincronización relacionada con eventos: la imaginación del movimiento de la mano izquierda/derecha activa el hemisferio contralateral, fácilmente medible con EEG.

7.- Los implantes requieren una colocación precisa de los electrodos. Kai Miller implantó 64 canales ECoG en un paciente con epilepsia para estudiar espectros de reposo vs movimiento.

8.- La alta gamma (80-100 Hz) tiene menos energía en reposo que durante el movimiento, con alta resolución espacial localizada en electrodos individuales.

9.- Encontrar posiciones óptimas de electrodos es crucial para ECoG. Los movimientos repetitivos hacen que la alta gamma disminuya a medida que la médula espinal toma el control.

10.- Las rejillas ECoG tienen electrodos de platino espaciados a 1 cm, son de un solo uso y cuestan ~1000. 64 canales salen a través de un cable desde el cuero cabelludo.

11.- Los primeros experimentos BCI ECoG en 2004 por Gerwin Schalk permitieron el control de cursor en 2D y más tarde el control del videojuego DOOM.

12.- Los videos de Schalk impresionaron al Ejército de EE.UU., lo que llevó a la financiación de la investigación. La alta gamma se dispara con movimientos nuevos, disminuyendo con la repetición.

13.- Experimentos con el Dr. Kamada en Japón en 2011 utilizaron MATLAB/Simulink para el procesamiento en tiempo real de ECoG para clasificar gestos de mano con alta precisión.

14.- Un experimento de telepresencia permitió a un paciente con epilepsia controlar un sistema robótico de 1 millón en Japón a través de ECoG BCI.

15.- Los potenciales evocados visualmente modulados por código evitan el riesgo de convulsiones en experimentos SSVEP con pacientes epilépticos, como demostró Christoph Kapeller.

16.- Gerwin Schalk y Peter Brunner desarrollaron el sistema BCI Siegfried, mapeando rápidamente la actividad cortical durante varias tareas en pacientes con epilepsia.

17.- La dinámica temporal de la actividad de alta gamma durante gestos de mano fue decodificada con velocidad y precisión sobresalientes por Kai Miller.

18.- La estimulación cortical eléctrica (ECS) es el estándar clínico para el mapeo cortical, pero tiene limitaciones en comparación con el mapeo de alta gamma.

19.- ECS implica sondear manualmente pares de electrodos con corriente creciente, observando efectos y anotando funciones de las regiones estimuladas.

20.- ECS consume tiempo, puede desencadenar convulsiones si la corriente es demasiado alta y carece de la resolución temporal/espacial del mapeo de alta gamma.

21.- El mapeo de alta gamma con Cortec-U permite visualizar las rutas de propagación de convulsiones para guiar la interrupción quirúrgica por neurocirujanos.

22.- Los paradigmas para el mapeo de alta gamma incluyen reposo, resolver el cubo de Rubik (dedos), movimientos de lengua/beso (boca) y escucha de historias (corteza auditiva).

23.- Los estudios de validación muestran una fuerte superposición entre el mapeo de alta gamma y la fMRI BOLD para el golpeteo de dedos en la corteza sensoriomotora.

24.- La dinámica temporal durante el nombramiento de imágenes muestra la activación de la corteza visual, luego las áreas de lenguaje de Broca/Wernicke para procesar y responder.

25.- Las pruebas confirman que el mapeo de alta gamma produce resultados consistentes. La comparación con ECS muestra una estrecha correspondencia para identificar áreas de lenguaje expresivo.

26.- Cortec-U se utiliza en todo el mundo. La investigación de Nuri Firat Ince utilizando rejillas micro-ECoG encontró ultra-alta gamma hasta 1 kHz.

27.- Los potenciales evocados cortico-corticales (CCEPs), descritos por primera vez por Riki Matsumoto en 2004, mapean redes estimulando un área y grabando en otra parte.

28.- ECoG de alta resolución permite el mapeo somatotópico preciso de dedos individuales en la corteza sensoriomotora para sensación y movimiento.

29.- Los potenciales evocados somatosensoriales de la estimulación del nervio mediano identifican rápidamente el surco central por la inversión de polaridad de las formas de onda a través de los electrodos.

30.- ECoG permite un control rápido y preciso de manos protésicas robóticas, incluso replicando errores del usuario, demostrando una efectiva incorporación cerebral de dispositivos.

31.- En resumen, la charla cubrió de manera integral la tecnología, aplicaciones e investigación detrás de las interfaces cerebro-computadora basadas en ECoG para propósitos clínicos y de investigación

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