Al seleccionar un dispositivo de electroencefalograma (EEG) para tu proyecto, encontrar el equilibrio perfecto entre características y valor es clave para lograr un rendimiento óptimo. En este artículo, profundizamos en las características principales de los amplificadores, basándonos en nuestro debate anterior sobre las principales características de los sensores de EEG. Exploraremos aspectos críticos como la frecuencia de muestreo, el ancho de banda, el nivel de ruido, la CMRR, etc., proporcionando información valiosa que te ayudará a tomar decisiones fundamentadas para sus proyectos de EEG.

Resumen de las características técnicas del EEG

La electroencefalografía (EEG) mide la actividad eléctrica del cerebro. Sus aspectos técnicos pueden dividirse en tres áreas principales:

1. Sistema de EEG (capa de sensores)

2. El amplificador de EEG (capa de adquisición), que engloba los componentes analógicos y digitales analizados en este post.

3. El area de conectividad del amplificador, junto con otras características importantes como las dimensiones, el consumo de energía y el peso.

El amplificador de EEG desempeña un papel fundamental en el proceso de adquisición de datos. Su función principal es capturar, amplificar y convertir las señales eléctricas analógicas de los sensores en un formato digital que pueda ser procesado por el ordenador.

A continuación describimos un resumen de las características y valores comunes de los amplificadores de EEG modernos:

1. Frecuencia de muestreo: > 256Hz.
2. Ancho de banda: 0Hz a >80Hz.
3. Resolución: >= 24 bits.
4. Rango de entrada: > 50mV.
5. Ruido referido a la entrada: < 1 microVrms.
6. Tasa de Rechazo de Modo Común (CMRR): > 80dB a 50/60Hz.
7. Impedancia de entrada: > 100 MOhm.
8. Monitor de Impedancia: offline es obligatorio y online es altamente deseable.

Frecuencia de muestreo

La frecuencia o frecuencia de muestreo del EEG describe el número de veces que se mide la señal por unidad de tiempo, y suele expresarse en hercios (Hz) = 1/segundo (Figura 1). Observe que, aunque el EEG es una señal analógica (serie temporal continua), tiene que convertirse en una señal digital (discreta en el tiempo) para poder ser procesada por el ordenador. 

Las señales EEG transportan información valiosa dentro de un ancho de banda que va de 0,5 Hz a 80 Hz, conocidas como bandas de frecuencia EEG en el espectro de potencia: delta (0,5 - 4 Hz), theta (4 - 8 Hz), alfa (8 - 12 Hz), beta (16 - 24 Hz) y gamma (hasta 80 Hz), véase Weiergräber et al., 2016. Cabe señalar que también existen potenciales cerebrales y aplicaciones que utilizan rangos de frecuencia más bajos (CC - 0,5 Hz), denominados potenciales corticales lentos (Garipelli et. al., 2013).

Para una medición precisa, la frecuencia de muestreo debe ser al menos el doble de la frecuencia máxima de la señal, según el teorema de muestreo de Nyquist, véase (Jones, 2014). Mientras que una frecuencia de muestreo de 160 Hz captura el rango de 0 (CC) a 80 Hz con dos muestras por periodo de señal, los amplificadores estándar suelen adquirir datos a frecuencias de al menos 256 Hz. Las frecuencias de muestreo más altas ofrecen una resolución mejorada dentro del ancho de banda del EEG (0 a 80 Hz), pero no proporcionan información adicional.

En la investigación de neuroimagen, una frecuencia de muestreo mínima de 256 Hz suele ser aceptable. Para escenarios más exigentes, 512 Hz es habitual, y algunas aplicaciones requieren frecuencias de hasta 1024 Hz, consideradas muy altas para los datos de EEG. La neurociencia en tiempo real y las aplicaciones móviles de EEG suelen utilizar una frecuencia de muestreo estándar de 256 Hz para la transferencia y el procesamiento de datos prácticamente en tiempo real.

Ancho de banda  

El ancho de banda representa la gama de frecuencias efectiva que puede medir un sistema de EEG, determinada por la frecuencia de muestreo (como ya se ha comentado) y los filtros internos del amplificador.

Los amplificadores suelen estar equipados con filtros internos. Un filtro de paso bajo para cumplir el teorema de Nyquist y un filtro de paso alto para eliminar las desviaciones del EEG y los componentes de CC, evitando la saturación de la electrónica (los amplificadores que carecen de filtros de paso alto se denominan acoplados de CC). Estos filtros están diseñados para atenuar las frecuencias bajas y altas. El ancho de banda se refiere a la gama de frecuencias en la que la amplitud de la señal se atenúa menos de 3 dB.

La frecuencia de muestreo indica la frecuencia con la que se mide la señal en un intervalo de tiempo determinado, normalmente expresada en hercios (Hz). Un Hz es una medición por segundo. Cabe señalar que, aunque el EEG es una señal analógica (continua en el tiempo), es necesario convertirla en una señal digital (discreta en el tiempo) para que el ordenador pueda procesarla con eficacia.

La elección del ancho de banda depende del uso previsto. En entornos de investigación generales, es habitual capturar todas las frecuencias hasta 80 Hz. Sin embargo, es importante tener en cuenta que muchas aplicaciones de monitorización de EEG rara vez utilizan frecuencias superiores a 30-40 Hz. En consecuencia, algunos amplificadores adaptados a aplicaciones específicas, como los dry-EEG para uso doméstico, pueden ajustar la frecuencia de corte a 30-40 Hz para minimizar el ruido sin sacrificar la calidad de la señal a frecuencias más bajas.

Para registrar frecuencias bajas de EEG, el amplificador debe estar acoplado a CC o tener una frecuencia de corte de paso alto cercana a 0 Hz. Cabe mencionar que los amplificadores acoplados a CC pueden capturar varios potenciales corticales lentos, lo cual es un factor importante a tener en cuenta.

Resolucion

Como ya se ha mencionado, la tensión de la señal analógica del EEG se somete a un proceso de digitalización, en el que se convierte en un valor digital. Esta conversión se lleva a cabo mediante un convertidor analógico-digital (ADC), que codifica cada valor de tensión utilizando un número específico de bits. Este número de bits determina la resolución del amplificador.

Es importante señalar que, en algunos contextos, el término "resolución" también puede referirse a la parte más pequeña de una señal que puede distinguirse. Ésta viene determinada por la relación entre el rango de la señal de entrada del amplificador (como se explica más adelante) y el número de niveles de cuantización (2 elevado a la potencia del número de bits).

A la hora de elegir un sistema de EEG, es importante tener en cuenta que la resolución estándar de los amplificadores de EEG clínicos o de investigación de alta calidad suele comenzar en 24 bits.

Rango de entrada: 

El rango de entrada de un amplificador se refiere a la señal de amplitud máxima que puede registrar antes de alcanzar la saturación. Es importante tener en cuenta que el rango de salida de un amplificador es fijo (normalmente denotado como Vcc) y depende de su fuente de alimentación. Por lo tanto, el rango de entrada viene determinado tanto por el rango de salida como por la ganancia interna del amplificador, que indica cuánto se amplifica la señal de entrada: Vout = G x Vin. Por ejemplo, si el amplificador puede registrar entre 1V y su ganancia es 2, el rango de entrada será de 500mV.

Los amplificadores de EEG deben tener un rango de entrada que abarque no sólo los valores mínimos y máximos de las señales de EEG (que pueden oscilar en decenas de voltios), sino también los valores de otros procesos fisiológicos o mecánicos que pueden interferir con el EEG, como la EOG (que puede estar en cientos de voltios), la EMG (normalmente en decenas de milivoltios) y las tensiones de offset (también en decenas de milivoltios (Harrison, 2007). Si la señal física supera el rango de entrada, se recorta y no se mide (véase la figura 4).

En el modo acoplado a CC, el rango de entrada debe ser de al menos 50 mV. Con este rango, el amplificador puede registrar eficazmente todas las señales mencionadas anteriormente sin riesgo de saturación.

Ruido de entrada referido

El ruido referido a la entrada se refiere al ruido de tensión o corriente producido por los circuitos internos del amplificador (incluso cuando no hay señal presente en la entrada). Dado que las señales de EEG pueden tener amplitudes tan bajas como unos pocos microvoltios, es crucial que este ruido sea inferior a 1μVrms.

Ratio de rechazo en modo común (CMRR)

La relación de rechazo en modo común (CMRR) mide la capacidad de un amplificador diferencial para suprimir o reducir la tensión en modo común (VCM), que es una tensión que permanece constante tanto en la entrada positiva como en la negativa del amplificador. Al mismo tiempo, amplifica la tensión en modo diferencial (VDM), que es la diferencia de tensión entre las entradas positiva y negativa (consulte la Figura 5). 

En el contexto de un amplificador de EEG, la CMRR indica lo bien que el dispositivo puede amplificar la señal de EEG (la diferencia de tensión entre el electrodo "n" y el electrodo de referencia) reduciendo al mismo tiempo los artefactos, como el ruido de 50/60 Hz presente tanto en el electrodo "n" como en el electrodo de referencia.

Una mayor CMRR indica un mejor rendimiento del amplificador, ya que significa que el dispositivo puede atenuar las señales de modo común no deseadas con mayor eficacia. Según Mettingvanrijn et al., 1994, un amplificador de bioseñal debe tener una CMRR de al menos 80dB a 50/60Hz.

Para la selección del amplificador de EEG, la relación de rechazo en modo común debe ser de al menos 80 dB a 50/60 Hz. Cuanto mayor sea la CMRR, mejor será el rendimiento, siendo 100 - 110 dB un valor común entre los amplificadores comerciales.

Impedancia de entrada

La impedancia de entrada se refiere a la impedancia de la primera etapa del amplificador. En este contexto, distinguimos entre la impedancia del electrodo, que es la impedancia entre el electrodo y la piel; y la impedancia de entrada, que es la impedancia constante definida por el circuito de entrada del amplificador.

Los amplificadores de EEG reciben señales de electrodos con una impedancia relativamente alta, que oscila entre varios kilohmios en electrodos húmedos y varios cientos de kilohmios en electrodos secos. Por lo tanto, es crucial minimizar cualquier atenuación de estas amplitudes de señal ya de por sí muy débiles (medidas en microvoltios) para evitar la pérdida de resolución. Las caídas de amplitud, que pueden variar entre electrodos en función de su impedancia, pueden reducir la relación de rechazo en modo común (CMRR) y aumentar el ruido (Kappenman et al., 2010). La única forma de mantener la amplitud de la señal sin reducir la impedancia de los electrodos es utilizar un amplificador con una impedancia de entrada alta (Ley de Ohm).

A la hora de elegir un sistema de EEG, es esencial tener en cuenta que cuanto mayor sea la impedancia de entrada del amplificador, mejor responderá a la alta impedancia de los electrodos. Esto es especialmente importante cuando se utilizan electrodos de EEG secos. Las grabaciones de EEG suelen tener impedancias de electrodo que oscilan entre 1 kilohmio y 1 megaohmio (Rosell et. al., 1988). Por lo tanto, lo ideal es que un amplificador tenga una impedancia de entrada común de al menos 100 megaohmios (100 veces la impedancia del electrodo), para garantizar que la atenuación de la señal se mantenga por debajo del 1% (Mettingvanrijn et. al., 1991).

Control de impedancia

Es fundamental controlar la calidad de la señal de cada canal durante la configuración del EEG y, si es posible, durante su grabación. Uno de los parámetros clave que afectan a esta calidad es la impedancia del sensor o impedancia piel-electrodo. Por eso, los amplificadores de EEG suelen incluir una función de monitorización de la impedancia, ya sea sólo durante la configuración o durante la configuración y la grabación. 

• Durante la configuración del EEG: La monitorización de la impedancia ayuda a garantizar una buena configuración del EEG. Sin embargo, supone que una vez colocado correctamente el tapón, las impedancias no cambiarán durante la grabación.

• Durante la configuración y el registro del EEG: La monitorización de la impedancia a lo largo del tiempo permite realizar ajustes durante la grabación y puede tenerse en cuenta en el procesamiento de la señal de EEG.

El monitor de impedancia funciona inyectando una señal artificial que es medida por los electrodos del EEG. Si la señal está dentro del ancho de banda del EEG y se utiliza durante el registro del EEG, los datos del EEG pueden contaminarse. Esto puede resultar problemático cuando la señal de monitorización de la impedancia se utiliza en frecuencias bajas, ya que será imposible analizarlas posteriormente. Por este motivo, la monitorización de la impedancia durante la grabación debe realizarse a frecuencias más altas que la banda del EEG.

Al seleccionar un sistema de EEG, la monitorización de la impedancia durante la configuración es muy deseable. Los sistemas de EEG de alto rendimiento también ofrecen monitorización de la impedancia durante la grabación, pero es crucial que esta funcione a frecuencias superiores a la banda de EEG (normalmente por encima de 60 Hz en configuraciones estándar y por encima de 80 Hz cuando se explora la banda gamma).

Servicios de Bitbrain

Bitbrain está especializada en el desarrollo de dispositivos innovadores con una excelente usabilidad para la monitorización multimodal, que abarcan sistemas de EEG semiseco con base de agua, EEG seco y EEG textil, así como bioseñales (ExG, GSR, RESP, TEMP, IMU, etc.) y soluciones de seguimiento ocular (plataformas móviles y basadas en pantalla).

Las herramientas de software facilitan el diseño de experimentos, la recopilación de datos sin esfuerzo con más de 35 tipos de sensores sincronizados y el análisis exhaustivo de datos que cubren un amplio espectro de biometría emocional y cognitiva.

Las plataformas de Bitbrain ofrecen interconectividad con otros sistemas a través de LSL, ePrime, Matlab o Python, proporcionando flexibilidad y compatibilidad para diversas necesidades de investigación y aplicaciones. Nuestros sistemas son utilizados por científicos en publicaciones de alto impacto y revisadas por pares en una amplia gama de aplicaciones de investigación, incluyendo neurociencia, psicología, educación, factores humanos, investigación de mercado y neuromarketing, e interfaces cerebro-ordenador. 

A continuación algunos ejemplos del sistema Bitbrian y las características EEG de sus amplificadores:

• Diadem EEG: diseñado para ser el primer equipo de EEG en seco fiable (calidad de señal muy alta) con función de autocolocación para respaldar aplicaciones de neurociencia o productos que sólo necesitan detectar zonas cerebrales frontales y posteriores.
• EEG Versatile: diseñado para ser el sistema de EEG más práctico para la investigación, con muy buena calidad de señal en presencia de artefactos ambientales o de los participantes. 

Bibliografía

• Garipelli, G., Chavarriaga, R., & Millán, J. D. R. (2013). Single-trial analysis of slow cortical potentials: a study on anticipation related potentials. Journal of Neural Engineering, 10(3), 036014. doi: 10.1088/1741-2560/10/3/036014
• Harrison, R. R. (2007). A Versatile Integrated Circuit for the Acquisition of Biopotentials. 2007 IEEE Custom Integrated Circuits Conference. doi: 10.1109/cicc.2007.4405694 
• Jones, M. (2014). Test Equipment Principles. Building Valve Amplifiers, 235–380. doi: 10.1016/b978-0-08-096638-0.00004-7 
• Kappenman, E. S., & Luck, S. J. (2010). The effects of electrode impedance on data quality and statistical significance in ERP recordings. Psychophysiology. doi: 10.1111/j.1469-8986.2010.01009.x
• Mettingvanrijn, A. C., Peper, A., & Grimbergen, C. A. (1991). High-quality recording of bioelectric events. Medical & Biological Engineering & Computing, 29(4), 433–440. doi: 10.1007/bf02441666 
• Mettingvanrijn, A. C., Peper, A., & Grimbergen, C. A. (1994). Amplifiers for bioelectric events: A design with a minimal number of parts. Medical & Biological Engineering & Computing, 32(3), 305–310. doi: 10.1007/bf02512527
• Rosell, J., Colominas, J., Riu, P., Pallas-Areny, R., & Webster, J. (1988). Skin impedance from 1 Hz to 1 MHz. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 35(8), 649–651. doi: 10.1109/10.4599 
• Weiergräber, M., Papazoglou, A., Broich, K., & Müller, R. (2016). Sampling rate, signal bandwidth and related pitfalls in EEG analysis. Journal of Neuroscience Methods, 268, 53–55. doi: 10.1016/j.jneumeth.2016.05.010

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