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Dado que el cerebro es el órgano diana de muchos fármacos anestésicos, el interés por la monitorización de la electroencefalografía (EEG) para registrar la actividad eléctrica del cerebro durante estados cambiantes de consciencia ha crecido exponencialmente. Sin embargo, los actuales índices extrapolados de los registros de dichos monitores no son exactos en pacientes pediátricos al no haber sido diseñados para ese rango de edad. Una incorrecta monitorización de la profundidad anestésica puede conllevar graves complicaciones postoperatorias. Entre ellas destacan los Trastornos del Comportamiento en el Postoperatorio (TCPO), cuyas consecuencias son notorias sobre todo a nivel psicológico, como indicios de agresividad o ansiedad. Por ello, la monitorización de la población pediátrica antes y durante la intervención quirúrgica es especialmente relevante tanto para poder caracterizar la actividad neuronal durante la anestesia como para tratar de predecir la potencial aparición del TCPO. En este contexto, el objetivo de este Trabajo de Fin de Grado es doble: (i) caracterizar la actividad neuronal asociada al estado de consciencia reducida debido a la anestesia y (ii) diseñar y validar modelos de Machine Learning (ML) predictores de TCPO a corto y a medio plazo con variables extraídas del EEG, así como con variables clínicas y sociodemográficas. En este estudio, se analizaron señales de 100 pacientes pediátricos a los cuales se les sometió a una intervención quirúrgica. Para la adquisición de las señales se utilizó el sistema de monitorización SedLine®. Tras un exhaustivo preprocesado del EEG, se calcularon características espectrales y no lineales seleccionadas en base a estudios previos. Dentro de las variables espectrales, se incluyeron las potencias relativas (RP) en las bandas tradicionales de frecuencia del EEG, la frecuencia mediana (MF), la asimetría espectral (SA) y la entropía espectral (SE). Las variables no lineales calculadas fueron la entropía muestral (Samp, Grado en Ingeniería Biomédica

La migraña es una enfermedad grave a nivel mundial que cada año afecta a un mayor número de personas. Esta enfermedad provoca daños incapacitantes en las personas que lo sufren, produciendo pérdidas económicas de gran impacto para las empresas. Estos efectos provocan un gran interés por investigar esta patología con el fin de encontrar las causas que la producen y así poder tratarla para evitar que más personas la sufran. Esta enfermedad se puede dividir en diferentes grupos de pacientes, ya sea en función del periodo de aparición de los síntomas de migraña, como en función de la presencia de ciertos síntomas, como la aparición o no de aura. Los estudios que se han llevado a cabo recientemente en esta patología se han orientado a estudiar los diferentes síntomas que produce esta enfermedad o los cambios que producen algunos de los síntomas que se presentan entre los diferentes pacientes que la sufren. Por ello, en este estudio se ha trabajado en un método de análisis de señal que permite identificar las alteraciones en las redes cerebrales de los pacientes que sufren migraña crónica y migraña episódica respecto a pacientes sanos. Es decir, se pretende analizar y evaluar las diferencias existentes en las señales electroencefalográficas de pacientes con migraña y controles, así como de pacientes con migraña crónica y episódica, a nivel de fuente y de sensor. Los resultados obtenidos entre los diferentes grupos de estudio mostraron diferencias significativas entre los grupos de sujetos de control y de pacientes con migraña crónica en los datos de modularidad, Path length o Betweenness. Estos hallazgos apoyan la hipótesis de que la patología de migraña provoca cambios en las redes funcionales cerebrales de los pacientes que la sufren. Además, se encontraron correlaciones moderadas entre los parámetros de segregación e integración con las variables relacionadas con el abuso de la toma de fármacos o de días de dolor al mes que presentan los pacientes. Esto evidencia que a, Grado en Ingeniería Biomédica

Background and objectives Higher mental functions depend on global functional coordination of the brain. Our aim was to study the baseline condition and modulation of functional networks in a previously unevaluated clinical population, compare the results with a population from another country, and analyze their relationship with cognitive functioning. Methods We evaluated the functioning of brain networks by EEG in 24 patients with schizophrenia and 32 healthy Ecuadorian controls. EEG recordings were made at rest and while performing a P300 task. Small world (SW), Path Length (PL), clustering coefficient (CLC) and connective strength (CS) values were calculated in both conditions. The values obtained were compared between groups, with the results of Spanish patients, and the relationship between the connective parameters and the cognitive performance of the participants was analyzed. Results Higher PL, CLC and CS values were identified in patients diagnosed with schizophrenia compared to controls (in basal condition) and lower SW values in this same condition. Ecuadorian patients obtained higher values than Spanish patients in the PL and CLC parameters and lower values for the SW parameter, despite these differences, the pattern of alteration in both samples followed the same trend. Finally, the alteration of CS, SW, CLC and PL parameters at baseline was related to cognitive performance. Conclusion The connective alterations identified in Ecuadorian schizophrenic patients are consistent with those found in another sample with different genetic, environmental and cultural conditions. In addition, these alterations were associated with worse performance in different cognitive domains.

Introduction Recent studies support the identification of valid subtypes within schizophrenia and bipolar disorder using cluster analysis. Our aim was to identify meaningful biotypes of psychosis based on network properties of the electroencephalogram. We hypothesized that these parameters would be more altered in a subgroup of patients also characterized by more severe deficits in other clinical, cognitive, and biological measurements. Methods A clustering analysis was performed using the electroencephalogram-based network parameters derived from graph-theory obtained during a P300 task of 137 schizophrenia (of them, 35 first episodes) and 46 bipolar patients. Both prestimulus and modulation of the electroencephalogram were included in the analysis. Demographic, clinical, cognitive, structural cerebral data, and the modulation of the spectral entropy of the electroencephalogram were compared between clusters. Data from 158 healthy controls were included for further comparisons. Results We identified two clusters of patients. One cluster presented higher prestimulus connectivity strength, clustering coefficient, path-length, and lower small-world index compared to controls. The modulation of clustering coefficient and path-length parameters was smaller in the former cluster, which also showed an altered structural connectivity network and a widespread cortical thinning. The other cluster of patients did not show significant differences with controls in the functional network properties. No significant differences were found between patients´ clusters in first episodes and bipolar proportions, symptoms scores, cognitive performance, or spectral entropy modulation. Conclusion These data support the existence of a subgroup within psychosis with altered global properties of functional and structural connectivity.

Principalmente, la actividad asistencial de los médicos se puede resumir en dos palabras: diagnosticar y tratar. En pleno siglo XXI, con el desarrollo exponencial de las nuevas tecnologías, es eficaz contar con dichas herramientas para ayudar en el diagnóstico y tratamiento. Esto está englobado en el concepto llamado e-Salud, en cuyo eje principal se encuentran las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC). De esta forma, el principal objetivo de este trabajo ha sido revisar cómo con los recursos que disponen las TIC transforman el ejercicio de la Medicina, con un correcto desarrollo y unas adecuadas políticas de implantación, dónde se hace mención cómo se desarrollan estas TICs en Castilla y León. Se ha realizado una revisión sistemática de información publicada desde 2017 hasta la actualidad, cuyos resultados encontrados representan, cada vez más relevante, el progreso de la Inteligencia Artificial y toda la tecnología derivada de esta disciplina científica. Como conclusiones y perspectivas de futuro se postula que el crecimiento de las TIC es imparable, cada vez hay más tecnología disponible y la necesidad de que hay que aceptar la transformación digital., Grado en Medicina

El electroencefalograma (EEG) no se usa de manera rutinaria en el diagnóstico de migraña, sin embargo, en los últimos años se ha podido comprobar su utilidad en el campo de la investigación de esta patología. En este estudio, planteamos un análisis de la señal de EEG desde un punto de vista frecuencial y temporal, con el objetivo de encontrar diferencias en los patrones característicos de la dinámica neuronal cortical en las diferentes situaciones clínicas de migraña y en comparación con controles sanos. Este estudio muestra diferencias en los patrones de dinámica neuronal cortical entre pacientes con migraña episódica y migraña crónica, lo que podría estar relacionado con el proceso de cronificación de la enfermedad. Las diferencias en la regularidad de la señal y en el balance de frecuencias podrían utilizarse en el futuro como biomarcadores para evaluar el pronóstico de la enfermedad., Grado en Medicina

La migraña es un tipo de cefalea primaria de evolución crónica y manifestaciones episódicas, cuyo diagnóstico se basa en criterios clínicos bien definidos. Estudios preliminares previos apoyan la hipótesis de que podrían existir características fisiológicas particulares relacionadas con la conectividad funcional cerebral del paciente migrañoso, así como características propias capaces de diferenciar entre distintas situaciones clínicas en este tipo de pacientes. Pretendemos evaluar las diferencias electrofisiológicas en la conectividad cerebral entre la migraña episódica y crónica para dilucidar las bases neuronales en esta patología neurológica. Se obtuvieron registros de EEG en periodo interictal de 87 pacientes migrañosos (de ellos 42 con migraña episódica y 45 con migraña crónica), así como de 39 controles pareados. Se realizó un análisis de la sincronía a través de la Coherencia que fue analizada a través de cinco parámetros de grafos complementarios entre sí: strength, segregación, integración, regularidad y complejidad. Se encontró, en la región concreta en la banda beta 2 (23,4 Hz a 29,1 Hz), una reducción estadísticamente significativa de la segregación medida mediante coeficiente de agrupamiento, así como en la fuerza de asociación (strength) entre los sujetos con migraña crónica y episódica. En el resto de los parámetros analizados no se encontraron diferencias estadísticamente significativas. Como conclusión, el aumento de la segregación y de la fuerza de la asociación de la red responden a un aumento generalizado de la conectividad de la misma que podría sugerir una relación entre la cronicidad de la migraña y un aumento de la hiperexcitabilidad cerebral., Grado en Medicina

Este Trabajo Fin de Master tiene como objetivo analizar la dinámica de la red cerebral durante una tarea cognitiva para identificar grupos de pacientes con un sustrato neuronal similar. Para ello, se ha empleado una prueba “odd-ball” auditiva a la que se sometieron 99 pacientes y 125 sujetos sanos (controles), durante la que se registró la actividad electroence-falogr´afica (EEG) de cada participante. Estas señales EEG han sido procesadas y analizadas para extraer información acerca de cómo se reorganizaban las conexiones de la red neural, construida mediante una medida de conectividad de fase. La evolución de las propiedades de la red neural generada a lo largo de la tarea se ha caracterizado mediante parámetros de red, calculados desde el pre-estimulo hasta la respuesta al estímulo. Posteriormente, aplicando un algoritmo iterativo a la red del pre-estímulo, que modifica las conexiones, se obtienen unos modelos que minimizan el error de predicción de la red en la respuesta mediante el ajuste iterativo de los parámetros de red. Los resultados obtenidos del modelado han mostrado que la mayoría de controles refuerzan las vías secundarias (conexiones débiles entre regiones del cerebro durante el pre-estímulo) y que los pacientes, pese a que ese modelo también es el predominante, hacen el mismo tipo de refuerzo en menor porcentaje de pacientes, distribuyéndose entre otros modelos. Adicionalmente, se ha realizado una reproducción del modelado utilizando una resolución espacial menor, con el fin de reducir tiempos de procesamiento y sencillez en los útiles de medida, que no ha replicado los resultados. Analizando las diferencias de los parámetros de red entre el pre-estímulo y la respuesta se ha observado que los pacientes no son capaces de modificar la configuración de la red cerebral durante la respuesta al estímulo auditivo. Estos resultados sugieren un deterioro en funciones cognitivas específicas de los pacientes y una ineficiente comunicación entre diversas partes del cereb, bstract The study of the systems involved in cognition is of outstanding importance for the understanding of neural substrates in psychiatric disorders, especially in schizophrenia due to its heterogeneity. This Master Thesis aims to analyze the dynamics of the brain network during a cognitive task to identify groups of patients with a similar neuronal substrate. For this purpose, an auditory oddball task was used, to which 99 patients and 125 healthy subjects (controls) were submitted, during which the electroencephalographic activity (EEG) of each participant was recorded. These EEG signals have been processed and analyzed to extract information about how neural network connections were reorganized, built through a phase connectivity measure. The evolution of neural network properties generated throughout the task has been characterized by network parameters, calculated from the pre-stimulus to the response to the stimulus. Subsequently, by applying an iterative algorithm to the pre-stimulus network, which modifies the connections, models are obtained that minimize the prediction error of the network in the response by iterative adjustment of the network parameters. The results obtained from the modeling have shown that most controls reinforce the secondary pathways (weak connections between brain regions during the pre-stimulus) and that patients, although this model is also the predominant one, do the same type of reinforcement in a lower percentage of patients, being distributed among other models. Additionally, a reproduction of the modeling has been made using a lower spatial resolution, in order to reduce processing times and simplicity in the measurement tools, which has not replicated the results. Analyzing the differences in the network parameters between the pre-stimulus and the response, it has been observed that patients are not able to modify the configuration of the brain network during the response to the auditory stimulus. These iv Abstract v resul, Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática, Máster en Ingeniería de Telecomunicación

La enfermedad de Alzheimer (EA) es una de las enfermedades neurodegenerativas más comunes en los países occidentales. El aumento de la esperanza de vida en las últimas décadas junto con la mayor prevalencia de la enfermedad con la edad, hacen que sea uno de los mayores problemas en esta sociedad. A medida que la enfermedad avanza se producen cambios cognitivos, conductuales y funcionales, consecuencia del proceso de neurodegeneración progresivo. Conocer, comprender y caracterizar los mecanismos implicados en este proceso de neurodegeneración es por lo tanto de vital importancia. En este sentido, el objetivo principal de este trabajo es identificar qué mecanismos de neurodegeneración condicionan los patrones de actividad neuronal en la enfermedad de Alzheimer y determinan su evolución. Para poder caracterizar los mismos, se utilizaron dos bases de datos (BBDD) que incluían datos socio - demográficos, variables clínicas y registros de 5 minutos de actividad electroencefalográfica (EEG) espontánea. Cada BBDD estaba formada por controles cognitivamente sanos, pacientes con deterioro cognitivo leve (DCL) debido a EA y pacientes con demencia debida a EA (BBDD del Hospital Universitario Río Hortega de Valladolid: 45 controles, 69 pacientes con DCL y 82 pacientes con EA; y BBDD del proyecto POCTEP: 51 controles, 50 pacientes con DCL y 140 pacientes con EA). Los registros EEG se utilizaron para generar la red neuronal funcional de cada sujeto en base a la medida de conectividad: amplitude envelope correlation (AEC) calculada en la banda de frecuencia alfa (8-13 Hz). Las matrices de conectividad obtenidas se caracterizaron desde diversos puntos de vista: integración, segregación, regularidad y complejidad. Para ello, se emplearon los siguientes parámetros de red: coeficiente de agrupamiento, longitud de camino, densidad, entropía de Shannon y complejidad de Shannon. A partir de las matrices de conectividad y los parámetros de red se simularon varios escenarios posibles de neu, Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación

La Federación Europea de Cefaleas estableció en 2014 unos criterios de Migraña Crónica Refractaria (MCR). Se trata de pacientes que no han respondido a múltiples tratamientos preventivos y en los que la cefalea da lugar a una importante discapacidad. En el programa de MCR de la Unidad de Cefaleas del Hospital Clínico Universitario de Valladolid se ofrece el tratamiento con estimulación transcraneal por corriente directa (t-DCS). Estudios previos de nuestro grupo en electroencefalografía (EEG) en migraña, han detectado que la potencia en las bandas alfa y gamma así como la entropía espectral difieren entre controles y migrañosos. Nuestro objetivo es evaluar los cambios en los parámetros espectrales y no lineales en electroencefalografía multicanal antes y tras la t-DCS y su posible correlación con la respuesta al tratamiento. Pacientes del programa de MCR de la Unidad de Cefaleas del HCUV. Incluimos a 6 mujeres con una edad de 41,7 ± 7,6 años. Recibieron 10 sesiones de t-DCS de 20 minutos de duración cada una a una intensidad de 2 mA durante 10 días laborables consecutivos. Se llevaron a cabo dos registros de 10 minutos de actividad EEG espontánea con un equipo de 32 canales, uno pre-estimulación y otro post-estimulación. Se analizaron parámetros espectrales y parámetros no lineales de dichos registros. En las variables clínicas se observó una ausencia de respuesta en la paciente 1 y respuesta parcial en las demás, con una reducción de la intensidad del dolor y disminución de la necesidad de uso de medicación sintomática con mejora de la eficacia de la misma. En las variables del EEG, se evidenció una modificación de los valores, en especial de la Densidad de Potencia Relativa y de la Potencia Relativa en las bandas zeta y beta 2, aproximándose más a los valores propios de controles sanos. La t-DCS es una terapia segura y potencialmente eficaz en pacientes con MCR. Los cambios observados en el análisis de la señal EEG acercan sus valores a los propios de controles sa, Grado en Medicina

La migraña es una patología muy prevalente y relevante en nuestra sociedad. Da lugar a una importante disminución de la calidad de vida y aumento de costes sanitarios asociados. El electroencefalograma (EEG) se usa como apoyo para el diagnóstico de múltiples enfermedades neurológicas aunque es inhabitual su utilización en pacientes con cefalea. En investigación proporciona una señal que puede analizarse en profundidad. El objetivo de este estudio es comparar las características espectrales y no lineales de la señal de EEG en pacientes migrañosos respecto a una población control., Grado en Medicina

La esquizofrenia es un desorden psiquiátrico caracterizado por alteraciones en el pensamiento y en la capacidad de respuesta emocional. Comprende una gran variedad de síntomas, sin embargo, no está claro que todos compartan un sustrato neurológico común. Por ello, el objetivo de esta Tesis Doctoral es desarrollar un marco de referencia desde la perspectiva de la Teoría de Redes Complejas para investigar las interacciones neurales alteradas de la esquizofrenia haciendo uso de la señal electroencefalográfica. Así, dos bases de datos independientes de registros electroencefalográficos fueron registras durante una tarea cognitiva. Nuestros hallazgos son consistentes con estudios previos al tiempo que muestran una hiperactivación del intervalo de estímulo previa a una reorganización neural disminuida durante la cognición, principalmente asociado a caminos neurales secundarios. Los hallazgos de esta Tesis ponen de manifiesto la gran heterogeneidad de la esquizofrenia, posiblemente asociada a la existencia de subgrupos dentro de la misma., Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática, Doctorado en Tecnologías de la Información y las Telecomunicaciones

Producción Científica, The study of the mechanisms involved in cognition is of paramount importance for the understanding of the neurobiological substrates in psychiatric disorders. Hence, this research is aimed at exploring the brain network dynamics during a cognitive task. Specifically, we analyze the predictive capability of the pre-stimulus theta activity to ascertain the functional brain dynamics during cognition in both healthy and schizophrenia subjects. Firstly, EEG recordings were acquired during a three-tone oddball task from fifty-one healthy subjects and thirty-five schizophrenia patients. Secondly, phase-based coupling measures were used to generate the time-varying functional network for each subject. Finally, pre-stimulus network connections were iteratively modified according to different models of network reorganization. This adjustment was applied by minimizing the prediction error through recurrent iterations, following the predictive coding approach. Both controls and schizophrenia patients follow a reinforcement of the secondary neural pathways (i.e., pathways between cortical brain regions weakly connected during pre-stimulus) for most of the subjects, though the ratio of controls that exhibited this behavior was statistically significant higher than for patients. These findings suggest that schizophrenia is associated with an impaired ability to modify brain network configuration during cognition. Furthermore, we provide direct evidence that the changes in phase-based brain network parameters from pre-stimulus to cognitive response in the theta band are closely related to the performance in important cognitive domains. Our findings not only contribute to the understanding of healthy brain dynamics, but also shed light on the altered predictive neuronal substrates in schizophrenia., This research project was supported in part by “Ministerio de Economía y Competitividad” and FEDER under project TEC2014-53196-R, by ‘European Commission’ (POCTEP 0378_AD_EEGWA_2_P), by ‘Consejería de Educación de la Junta de Castilla y León’ (VA037U16), by “Fondo de Investigaciones Sanitarias (Instituto de Salud Carlos III)” under projects FIS PI11/02203 and PI15/00299, and by “Gerencia Regional de Salud de Castilla y León” under projects GRS 932/A/14 and GRS 1134/A/15. A. Lubeiro was in receipt of a grant from the Consejería de Educación (Junta de Castilla y León). J. Gomez-Pilar was in receipt of a grant from University of Valladolid.

Producción Científica, Objective: To assess using graph-theory properties of both structural and functional networks in schizophrenia patients, as well as the possible prediction of the latter based on the former. Abnormal structural and functional network parameters have been found in schizophrenia, but the dependence of functional network properties on structural alterations has not been described yet in this syndrome. Experimental design: We applied averaged path-length (PL), clustering coefficient (CLC) and density (D) measurements to structural data derived from diffusion magnetic resonance and functional data derived from electroencephalography in 39 schizophrenia patients and 79 controls. Functional data were collected for the global and theta frequency bands with subjects performing an odd-ball task, both prior to stimulus delivery and at the corresponding processing window. Connectivity matrices were constructed respectively from (i) tractography and registered cortical segmentations (structural) and (ii) phase-locking values (functional). Principal observations: In both groups, we observed a significant EEG task-related modulation (change between pre-stimulus and response windows) in the global and theta bands. Patients showed larger structural PL and pre-stimulus density in the global and theta bands, and lower PL task-related modulation in the theta band. Structural network values predicted pre-stimulus global band values in controls and global band task-related modulation in patients. Abnormal functional values found in patients (pre-stimulus density in the global and theta bands and task-related modulation in the theta band) were not predicted by structural data in this group. Structural and functional network abnormalities respectively predicted cognitive performance and positive symptoms in patients. Conclusions: Taken together, the alterations in the structural and functional theta networks in the patients and the lack of significant relations between these alterations, s, This research project was supported in part by grants from Instituto de Salud Carlos III under project PI15/00299, “Gerencia Regional de Salud de Castilla y León” under projects GRS 1263/A/16 and GRS 1485/A/17, and “Ministerio de Economía y Competitividad” and FEDER under grants TEC2014-53196-R and TEC2013-44194-P; by ‘European Commission’ and FEDER under project 'Análisis y correlación entre el genoma completo y la actividad cerebral para la ayuda en el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer' ('Cooperation Programme Interreg V-A Spain-Portugal POCTEP 2014-2020'), and by ‘Consejería de Educación de la Junta de Castilla y León’ and FEDER under project VA037U16. J. Gomez-Pilar was in receipt of a grant from University of Valladolid and A. Lubeiro was in receipt of a grant from Consejería de Educación de la Junta de Castilla y León.