Física Biomédica (plan 2015) 2024-1

Ciencias Biológicas, Temas Selectos en Biomatemáticas

Objetivo General del Curso

Introducir a los estudiantes al análisis cuantitativo de series de tiempo electrofisiológicas provenientes de electroencefalogramas, electromiogramas y electrocardiogramas con diferentes herramientas matemáticas para que puedan obtener información adicional a la previamente señalada de manera cualitativa.

Impacto

Dado que el curso abraca desde temas biomédicos hasta temas de análisis de series de tiempo, programación y matemáticas aplicadas, todo el aprendizaje adquirido durante el semestre impactará de manera integral en la formación de los estudiantes y fomentará su interés por la cooperación interdisciplinaria, la cual es fundamental para resolver problemas científicos.

Resumen

Este curso es un acercamiento a la cuantificación de datos electrofisiológicos, los cuales se analizan principalmente de manera cualitativa en el área clínica como apoyo al diagnóstico y/o seguimiento de diferentes patologías, pero que actualmente pueden cuantificarse con herramientas matemáticas para resaltar nuevas características e información relevante. Durante el curso se abordarán inicialmente temas biológicos sobre el origen de la actividad eléctrica del cerebro y el músculo; se realizará una práctica básica de toma de datos electroencefalográficos y se les enseñará a los estudiantes a adquirir datos de electromiograma y electrocardiograma de bases datos internacionales abiertas. Con los datos obtenidos se realizarán prácticas de análisis con el software MATLAB y se aplicarán cada una de las herramientas matemáticas vistas en el curso. Finalmente, se abordarán temas clínicos sobre estados fisiológicos sanos y patológicos, en los cuales ya se han utilizado técnicas de cuantificación como apoyo a su estudio, diagnóstico y/o seguimiento. Al finalizar el curso los estudiantes realizarán un proyecto en el cual propondrán alguna técnica matemática que pueda contribuir con el estudio de alguna patología o estado fisiológico en particular.

Criterios de evaluación

Asistencia y participación en clase................................................................................................ 10%

Tarea (1)................................................................................................ 20%

Prácticas de análisis de datos (4)................................................................................................ 40%

Proyecto final................................................................................................ 30%

Total....................................................................................... 100%

TEMARIO

Bloques

1. Células excitables y sus generalidades anatómico-fisiológicas.
2. Técnicas de electroencefalografía superficial (EEG), electromiografía (EMG) y electrocardiograma (ECG).
3. Introducción a la programación en MATLAB.
4. Análisis cuantitativos de datos electrofisiológicos.
5. qEEG en estados fisiológicos clínicamente sanos y en enfermedades neurodegenerativas.

Bloque I: Células excitables y sus generalidades anatómico-fisiológicas.

1.1 El cerebro y sus principales divisiones funcionales.

1.2 La corteza cerebral y su composición celular (neuronas y glía).

1.3 Sinapsis y neurotransmisores.

1.4 Potencial de Acción neuronal.

1.5 Células musculares esqueléticas.

1.6 Mecanismos eléctricos y contráctiles de las células musculares.

1.7 Potencial de acción de músculo esquelético.

1.8 Células musculares cardiacas.

1.9 Potenciales de acción del musculo cardiaco.

Bloque II: Técnicas de electroencefalografía superficial, electromiografía y electrocardiograma.

2.1 Introducción a la electroencefalografía superficial.

2.2 Descripciones cualitativas y cuantitativas de la actividad cerebral.

2.3 Práctica de adquisición de datos electroencefalográficos.

2.4 Artefactos externos y fisiológicos del electroencefalograma.

2.5 Introducción a la electromiografía.

2.6 Registros electromiográficos.

2.7 Introducción al electrocardiograma.

2.8 Registros electrocardiográficos.

Bloque III: Introducción a la programación en MATLAB.

3.1 Importación de datos.

3.2 Gráficas.

3.3 Comandos básicos de estadística descriptiva.

Bloque IV: Análisis cuantitativos de datos electrofisiológicos.

4.1 Características matemáticas de los datos electrofisiológicos.

4.2 Matrices de correlación.

4.3 Práctica de matrices de correlación.

4.4 Conceptos básicos de la Transformada de Fourier (FT).

4.5 Práctica de la FT.

4.6 Conceptos básicos de la Transformada de Fourier por Ventanas (WFT).

4.7 Práctica de la WFT.

4.8 Conceptos básicos de la Transformada Wavelet Continua (CWT)

4.9 Práctica de la CWT.

Bloque V: Electroencefalografía cuantificada (qEEG) en estados fisiológicos clínicamente sanos y en enfermedades neurodegenerativas.

5.1 qEEG en estado de reposo con ojos cerrados y ojos abiertos.

5.2 qEEG en envejecimiento.

5.3 qEEG en la enfermedad de Parkinson y Epilepsia.

Bibliografía recomendada

• Purves, D., Augustine, G., et al. (2012) Neurociencia. 5ª edición. Editorial Panamericana. España.
• Fisiología eLibro / editores, David E. García, Sofía Xaviera García González, Daniel Guzmán Toledo. Primera edición. | Ciudad de México: Universidad Nacional Autónoma de México, Facultad de Medicina, 2019.
• Valverde, F. (2002). Estructura de la corteza cerebral. Organización intrínseca y análisis comparativo del neocórtex. Revista de Neurología, 34(8):758-780.
• Ramos, F., Morales, G., et al. (2009). Técnicas básicas de electroencefalografía: principios y aplicaciones. Anales del Sistema Sanitario de Navarrra, 32(Supl 3):69-82.
• Mantri, S., Dukare, V., et al. (2013). A Survey: Fundamental of EEG. International Journal of Advance Research in Computer Science and Management Studies, 1(4): 83-88.
• Jiang, X., Bian, G., et al. (2019). Removal of Artifacts from EEG Signals: A Review. Sensors, 19:987.
• Tatum, W., Reinsberger, C., et al. (2018). Artifacts of recording and common errors in interpretation. En: Schomer, D. L. y F. H. Lopes da Silva. (eds.) Niedermeyer’s Electroencephalography. Basic principles, clinical applications, and related fields. Oxford University Press. New York, United States of America. Pp. 266-274.
• Kan, D., Croarkin, P., et al. (2017). EEG differences between eyes-closed and eyes-open conditions at the resting state for euthymic participants. Neurophysiology, 49(6):432-439.
• Zhang, J., Xing, Y., et al. (2017). Differential diagnosis of Parkinson disease, essential tremor, and enhanced physiological tremor with the tremor analysis of EMG. Parkinson’s Disease. ID 1597907.
• Ruonala, V., Meigal, A., et al. (2013). EMG signal morphology in essential tremor and Parkinson´s disease. 35^th Annual international Conference of the IEEE EMBS, 5765-5768.
• Lectura: Capítulo 3. El Electrocardiograma. Componentes. Valores normale y Semiología de sus perturbaciones. Pp. 21-35.
• Hramov, A., Koronovskii, A., Makarov, V., et al. (2015). Wavelets in Neuroscience. Springer-Verlag Berlin, Heidelberg. Pp. 331.
• González, G., Velasco, V. y A. Ortega. (2021). Use of covariance analysis in electroencephalogram reveals abnormalities in Parkinson’s disease. Appl. Sci. 2021 11, 9633.