EEG Alfa Delta Beta Gamma Theta
Os ritmos cerebrais são conjuntos de flutuações de potenciais elétricos gerados pela despolarização de uma população de neurônios piramidais locais. Também chamados de potenciais pós-sinápticos, eles são oriundos de descargas elétricas em baixa voltagem (milivolts) que podem estimular ou inibir outros neurônios. Os quais, se encontram em uma sinfonia harmônica e sincrônica, entretanto, durante execução de tarefas ocorre a dessincronização dessas ondas harmônicas.
As ondas cerebrais como também são chamadas apresentam dois componentes específicos que as caracterizam, sendo ela a frequência e a amplitude. Cada onda cerebral é moldada pela frequência que é disparada e pela amplitude de sua onda, esses componentes são os responsável pela linguagem e decodificação das informações no cérebro. Cada região cerebral apresenta uma maior ativação de atividade cerebral em ritmos cerebrais específicos, a citar, é característico do córtex motor as ondas beta e mu, por sua vez o córtex visual apresenta ondas alfa e o hipocampo tem seu funcionamento em ondas theta.
Ao longo dos anos as pesquisas científicas foram capazes de descobrir 6 tipos diferentes de ondas cerebrais: São elas:
> Alfa: frequência 8 - 12 Hz e amplitude 3-50 μV, ocorre quando estamos com os olhos fechados relaxando ou meditando. Pode ser registrada no córtex visual.
> Beta: frequência 12-28(~30) Hz e amplitude 20 μV, pode ser dividas em: (a) ritmos sensoriomotor (SMR) 13 - 15 Hz, (b) High Beta Waves, acima de 18 Hz e (c) Low Beta Waves. As ondas betas são registradas no córtex sensoriomotor e está associada principalmente ao movimento de membros inferiores.
> Gamma: frequência 30 - 200 Hz e amplitude 3 - 55 μV, está relacionada a concentração;
> Delta: frequência 1 - 3 Hz e amplitude 100 - 200 μV, está relacionada ao sono profundo. Entrando, está associada a patologias e é encontrada normalmente no córtex temporal;
> Theta: frequência 4 - 7 Hz e amplitude 30 - 100μV, podem ser observadas principalmente no momento de emoções intensas e meditação profunda, normalmente associadas às atividades do hipocampo; Podem ser divida em High Theta 5.5 - 7 Hz e Low Theta 4 - 5.5 Hz;
> Mu: frequência 7 - 11(~12) Hz e amplitude 20 μV, é um espectro da onda alfa que se localiza no córtex sensoriomotor e está relacionado ao movimento de membros superiores;
Language Specific Processing Low Gamma and Theta Bands
O registro da atividade cerebral e dos ritmos do cérebro são relevantes não apenas para a investigação científica e descoberta do funcionamento do cérebro humano e suas estruturas corticais e subcorticais. Como também, tem se mostrado importante para identificar possíveis alterações e disfunções cognitivas, bem como, no uso para o interfaceamento de homens e máquinas.
Para realizar o registro dos ritmos cerebrais existem diferentes maneiras e técnicas que são capazes de identificar e armazenar o registro da atividade elétrica dos neurônios. Dentre elas, apresentam as formas invasivas, como, ECoG (eletrocorticograma) e matrizes de eletrodos e formas não invasivas, a citar, EEG (eletroencefalografia), fMRI (ressonância magnética funcional), PET (Tomografia por emissão de pósitrons), MEG (Magnetoencefalografia), NIRS (espectroscopia de infravermelho próximo). Dentre todas essas técnicas, o EEG e o NIRS são as técnicas mais amplamente utilizadas.
EEG ERP NIRS fNIRS
Ao realizar o registro da atividade cerebral com EEG, a presença de ruídos e artefatos são comuns no sinal registrado. Estes, são sinais que não são provenientes da atividade cerebral. Os ruídos são sinais que persistem ao longo do tempo e geralmente são provenientes da rede elétrica. Por sua vez, os artefatos são sinais específicos que surgem em alguns momentos durante o registro. Estes podem ser de origem técnica ou biológica, como os sinais provenientes do movimento da cabeça, movimento dos olhos, batimento cardíaco.
Os ritmos cerebrais são fundamentais para compreender as patologias neurológicas, bem como, para compreender a fisiologia do cérebro humano.
Modern Neuroscientific And Behavioral Experiments
Online EEG FFT Analysis
Referências:
PASZKIEL, Szczepan. Analysis and Classification of EEG Signals for Brain-Computer Interfaces. Springer, 2020.
RAO, Rajesh PN. Brain-computer interfacing: an introduction. Cambridge University Press, 2013.
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Autor:
Tassia Nunes
