Redefiniendo la monitorización de la actividad cerebral con una tecnología textil pionera de EEG

En este artículo exploraremos la tecnología EEG basada en sensores fabricados íntegramente con textiles inteligentes, basándonos en el artículo científico "Una prenda que mide la actividad cerebral: prueba de concepto de una capa de sensores EEG totalmente implementada con textiles inteligentes" publicado por nuestro equipo científico de Bitbrain: Eduardo López-Larraz, Carlos Escolano, Almudena Robledo, Leyre Morlas, Alexandra Alda y Javier Mínguez.

Esta investigación presenta el avance de las prendas de EEG, que pueden medir la actividad cerebral con la misma precisión que los sistemas avanzados de EEG seco. En particular, la característica distintiva es la capa del sensor de EEG, que comprende electrodos y sistemas de transmisión que están hechos completamente de hilos, telas y textiles inteligentes, lo que elimina la necesidad de metal o plástico.

Cuando se probó en participantes sanos, la prenda de EEG demostró resultados similares a los de un sistema de EEG seco de última generación. Sin embargo, proporcionaba una mayor comodidad y ergonomía, aunque ligeramente más susceptibilidad a sufrir artefactos EEG. Proporcionamos los conjuntos de datos registrados, ofreciendo el conjunto de datos inicial de código abierto para un sensor de EEG puramente textil. Estos electroencefalogramas portátiles tienen el potencial de hacer que la neurotecnología sea más accesible y ecológica, lo que podría transformar la industria.

Introducción

El electroencefalograma (EEG) es una técnica no invasiva que se utiliza para medir la actividad cerebral. Se utiliza para diagnosticar enfermedades como la epilepsia y el TDAH, así como para la investigación y las interfaces cerebro-ordenador. Se han hecho esfuerzos para hacer que los EEG sean inalámbricos, más pequeños y más asequibles. La capa del sensor, en particular los electrodos, es importante para la usabilidad. Los electrodos húmedos tradicionales requieren una sustancia electrolítica, pero los electrodos de EEG secos son más fáciles de usar. Los investigadores están explorando nuevos materiales conductores para mejorar los electrodos secos.

Los textiles conductores se pueden utilizar para integrar sensores de EEG en las prendas, proporcionando comodidad, rentabilidad, transpirabilidad y lavabilidad. Sin embargo, lograr una buena relación señal-ruido es un desafío. Pocos estudios han avanzado en EEG textiles sin componentes no textiles.

Figura 1.Diferentes tecnologías para dispositivos de electroencefalograma (EEG) con un enfoque específico en la capa del sensor de EEG. (A) Ejemplo de sistemas de EEG orientados a la investigación con "gorro de ducha". (B) Ejemplo de sistemas de EEG seco orientados a la aplicación "mínima". (C) Sistema de EEG de "prenda" de prueba de concepto. Para una revisión completa de dispositivos similares de diferentes fabricantes, consulte Niso et al. (2023). En todos los dispositivos de EEG, diferenciamos entre la capa del sensor de EEG, el conector y el amplificador. En los paneles (A,B), la capa de sensores se implementa con plásticos, metales, pegamentos y materiales de la industria de dispositivos electrónicos, mientras que en el panel (C), las capas de sensores de "prendas" se implementan solo con materiales y procesos de fabricación de la industria textil.

Este artículo presenta una innovadora capa de sensores de EEG fabricada exclusivamente a partir de materiales y procesos de la industria textil. El sistema de EEG Garment se sometió a una prueba preliminar en participantes sanos y se comparó con un sistema EEG seco estándar. El rendimiento del sistema se evaluó en función de la impedancia del electrodo cutáneo, la actividad del EEG, los artefactos y la comodidad del usuario.

Creamos dos diademas para recopilar datos de EEG de puntos específicos de la frente para estudiar una nueva capa de sensores de EEG. Hicimos una diadema especial que usa tela inteligente para monitorear la actividad cerebral. Dispone de 4 electrodos de registro, además de un electrodo de referencia y tierra. Hay un conector en la parte posterior donde se conecta el amplificador. El amplificador muestrea las señales a 256 Hz y envía los datos a un portátil mediante Bluetooth. También hicimos otra diadema con la misma configuración, pero usa electrodos y cables normales.

Materiales y métodos

Diseñamos una capa de sensor de EEG que solo utiliza textiles inteligentes para monitorear la actividad cerebral desde la frente (ver Figura 1A-B). Incluye 4 electrodos de registro, más referencia y tierra, y un conector en la parte trasera, donde se conecta el amplificador. El amplificador muestrea las señales a 256 Hz y utiliza Bluetooth Low Energy para enviar los datos a una computadora portátil. A modo de comparación, diseñamos una segunda diadema con la misma configuración, pero utilizando electrodos estándar de Ag/AgCl seco (Dry-EEG) y cables coaxiales (véase la Figura 1C).

Banda textil EEG

La diadema textil EEG  es una tecnología pionera que se puede utilizar en su totalidad con materiales textiles. Cuenta con electrodos (Textrodes) fabricados con hilos conductores de nailon recubiertos de plata de 3 hebras con una resistencia lineal de 114 Ω/m y un patrón de bordado único para una captura precisa de datos. Los electrodos se distribuyen en diferentes áreas, con los electrodos Fp1 y Fp2 que cubren 2,8 cm2, y los electrodos F7 y F8 que cubren 7,4 cm2, acomodando varios tamaños de cabeza. El sistema de transmisión de señal emula un cable coaxial, utilizando textiles en capas y tejido conductor Ultraflex Tape Zell RS para un blindaje de señal eficaz. Los Textrodes se conectan al núcleo de transmisión a través de bordados y al conector a través de una placa de circuito impreso rígida cosida con alambre conductor. La estructura de soporte de la diadema está hecha de tejido de poliéster estructurado satinado, con un peso de 120 g/m2, lo que garantiza comodidad y durabilidad.

Figura 2. Prendas de EEG y diademas Dry-EEG. (A) Detalle de la forma y ubicación del electrodo de la prenda de EEG. (B) Diadema de la prenda EEG, usada por un participante. (C) Detalle de la forma y ubicación del electrodo de EEG seco. (D) Diadema de EEG seco usada por un participante.

El objetivo principal de esta investigación fue proporcionar una validación humana inicial de la tecnología. Nuestras decisiones de diseño, que se centraron en el EEG colocado debajo de la línea del cabello, se implementaron para simplificar la configuración, garantizar la reproducibilidad y priorizar la calidad de los datos electrofisiológicos, al tiempo que limitamos los posibles artefactos.

Validación experimental

Se llevaron a cabo dos estudios experimentales. En el primero, caracterizamos la impedancia de los electrodos y la transmisión de señales del nuevo sistema de prendas EEG, mientras que en el segundo, cuantificamos los patrones de actividad EEG espontáneos comunes (dominio de la frecuencia) y evocados (dominio del tiempo-frecuencia). En el primer estudio participaron seis voluntarios sanos (5 mujeres y 1 hombre, de 30,2 ± 5,8 años) y en el segundo estudio participaron diez voluntarios sanos diferentes (5 mujeres, 5 hombres, edad: 27,8 ± 3,7 años).

Estudio 1: Análisis de impedancia

Se evaluaron las impedancias de las capas de sensores EEG Garment y EEG seco. Como referencia, se utilizó una configuración de EEG húmedo, que incluía la diadema de EEG seco con un gel electrolítico después de la limpieza de la piel con un gel abrasivo.
Normalmente, la preparación de la piel con gel abrasivo es estándar para el EEG. Sin embargo, para la prenda EEG y el EEG seco, solo las toallitas desmaquillantes limpiaron la piel.

Estudio 2: Análisis de la actividad del EEG

La actividad cerebral de los participantes se controló con ambas diademas. Las tareas se realizaron con ambas tecnologías, y los participantes comenzaron alternativamente con EEG textil o EEG seco. Tareas incluidas:

• Tarea 1: Descansar con los ojos cerrados durante 3 minutos 
• Tarea 2: Descansar con los ojos abiertos durante 3 minutos.
• Tarea 3: El experimento consistió en realizar 80 movimientos de alcance con el brazo derecho, guiados por señales visuales dentro de los bloques de presentación.
• Tarea 4: Los artefactos EEG se indujeron a través de acciones como el parpadeo, los movimientos de la lengua y la mandíbula, entre otros.

Análisis de EEG

Análisis de frecuencia

La densidad espectral de potencia de los estados de reposo durante las condiciones de ojos cerrados y ojos abiertos, así como durante las grabaciones de inducción de artefactos, se evaluó con un enfoque específico.

• Preprocesamiento: Los valores de amplitud atípicos se eliminaron de las grabaciones de EEG mediante un filtrado de paso alto a 60 Hz, la aplicación de una transformada de Hilbert y una puntuación z. Cualquier muestra por encima de 5 desviaciones estándar de la media se descartó y los huecos se rellenaron mediante interpolación lineal. Las señales de tarea de inducción de artefactos estaban exentas.
• Procesamiento: Las señales EEG se filtraron entre 0,1 y 100 Hz. La distribución de potencia entre 0 y 60 Hz se estimó mediante FFT. Se calculó el logaritmo de los valores de potencia.
• Estadísticas: Se promediaron los valores de potencia de los cuatro electrodos. Se calculó la potencia media para cada participante y diadema en cinco bandas de frecuencia (delta, theta, alfa, beta y ruido eléctrico). Una prueba de rangos con signo de Wilcoxon emparejada evaluó las diferencias entre las diademas por banda de frecuencia. 

Análisis de tiempo- frecuencia 

• Preprocesamiento: Los valores de amplitud atípicos se eliminaron de las grabaciones de EEG mediante un filtrado de paso alto a 60 Hz, aplicando una transformada de Hilbert y z-scoring. Se descartó cualquier muestra por encima de 5 desviaciones estándar de la media y se rellenaron los huecos mediante interpolación lineal. Las señales de la tarea de inducción de artefactos estaban exentas.
• Procesamiento: Las señales de EEG se filtraron entre 0,1 y 100 Hz, y la distribución de potencia entre 0 y 60 Hz se estimó mediante FFT. Se calculó el logaritmo de los valores de potencia.
• Estadísticas: Se promediaron los valores de potencia de los cuatro electrodos. Se calculó la potencia media para cada participante y diadema en cinco bandas de frecuencia (delta, theta, alfa, beta y ruido eléctrico). Una prueba de rangos con signo de Wilcoxon emparejada evaluó las diferencias entre las diademas por banda de frecuencia.

Evaluación del confort y la percepción

Después del registro del EEG, los participantes respondieron un cuestionario sobre:

• Comodidad general del sistema, calificada de 1 (menos) a 7 (más).
• Comodidad del electrodo de EEG, calificado de 1 (mínimo) a 7 (máximo).
• Percepción del peso del sistema, puntuada de 1 (imperceptible) a 4 (muy perceptible y molesta).
• Percepción de estabilidad del sistema, calificada de 1 (estable) a 3 (inestable).

Resultados

Análisis de impedancia

El estudio presentó valores de impedancia para EEG Garment, Dry-EEG y Wet-EEG (Dry-EEG con gel). La impedancia de las prendas de EEG fue notablemente mayor que la del EEG seco, estando ambos significativamente por encima del EEG húmedo. Los hallazgos se alinean con los valores establecidos para los sistemas de EEG húmedos y secos, según lo informado por López-Gordo et al., 2014 y Shad et al., 2020. (Figura 3)

Figura 3. Resultados de impedancia para EEG Garment, EEG seco y EEG húmedo. La impedancia se muestra en función de la frecuencia. Los valores de todos los sujetos, electrodos y mediciones repetidas para cada electrodo se promedian para cada tecnología. Los tonos representan el error estándar de la media. Observe que el eje Y se muestra en una escala logarítmica. La línea horizontal discontinua muestra el valor de 5 KΩ, como umbral estándar para una buena impedancia en sistemas de EEG húmedos (Nuwer et al., 1998).

Análisis de la frecuencia del EEG durante el estado de reposo/inducción del artefacto

La prenda de EEG y el EEG seco proporcionaron señales de EEG comparables durante el estado de reposo, con fuertes ondas alfa durante los ojos cerrados que se suprimieron durante los ojos abiertos. El análisis de densidad espectral de potencia reveló valores equivalentes para los dos sistemas a frecuencias de estudio de EEG comunes (por debajo de 30 Hz) (Figura 4). Las comparaciones estadísticas no mostraron diferencias significativas de potencia en las frecuencias delta, theta, alfa y beta entre los dos sistemas durante el estado de reposo.

Figura 4. Análisis de frecuencias. Comparaciones estadísticas entre ambas diademas en cinco bandas de frecuencia durante (A) ojos cerrados, (B) ojos abiertos y (C) inducción de artefactos. n.s., no significativo; **p < 0,01.

La investigación comparó dos sistemas de EEG, uno con electrodos incrustados en una prenda (EEG Garment) y el otro con electrodos secos (Dry-EEG). La investigación encontró que ambos sistemas produjeron señales similares en morfología y amplitud durante los estados de reposo. También se observaron fuertes ondas alfa cuando los sujetos tenían los ojos cerrados.

Ambos sistemas produjeron señales similares en términos de morfología y amplitud durante los estados de reposo, con fuertes ondas alfa visibles cuando los sujetos tenían los ojos cerrados, que se suprimían al abrir los ojos, momento en el que los parpadeos se hacían notables. El análisis de densidad espectral de potencia mostró que los valores de la señal EEG en las frecuencias típicamente analizadas (por debajo de 30 Hz) fueron equivalentes entre ambos sistemas durante el reposo, con un pico alfa claro alrededor de 10 Hz en las ubicaciones frontopolar y frontal.

Sin embargo, la prenda de EEG fue más susceptible a los artefactos, exhibiendo una mayor potencia a 50 Hz en todos los canales, y una mayor potencia de banda ancha durante la tarea de inducción del artefacto. Durante los estados de reposo, no hubo diferencias significativas en la potencia del EEG en las bandas de frecuencia delta, theta, alfa y beta entre los dos sistemas. Durante la inducción del artefacto, la potencia en estas frecuencias fue significativamente mayor para la prenda de EEG en comparación con el EEG seco. Además, en la banda de frecuencia de 45-55 Hz, la prenda de EEG registró una potencia significativamente mayor tanto durante los estados de reposo como durante la inducción del artefacto.

Análisis de tiempo-frecuencia del EEG durante la ejecución del movimiento

Tanto la prenda de EEG como las diademas de EEG secas capturaron mapas ERD/ERS durante los movimientos de alcance. Sin embargo, la diadema Dry EEG produjo una ERD más fuerte, particularmente entre 5 y 15 Hz durante la ejecución del movimiento. (Figura 5) Este análisis mostró que la diadema EEG seca proporcionó una ERD significativamente más fuerte entre 5 y 15 Hz durante la ejecución de los movimientos de alcance. (Figura 5)

Figura 5. Análisis tiempo-frecuencia. Comparación entre las dos tecnologías; (izquierda) promedio de todos los electrodos de EEG Garment, (derecha) promedio de todos los electrodos EEG secos.

Métricas de confort

En promedio, los participantes pasaron entre 42 y 48 minutos con cada diadema. Según sus comentarios, encontraron que la prenda de EEG era muy cómoda, mientras que el EEG seco se consideró de moderada a muy cómodo. En cuanto a la percepción del peso, ambos sistemas fueron poco o bien no perceptibles sin causar ninguna molestia o inconveniente. Los participantes reportaron una percepción de estabilidad predominantemente positiva con respecto a ambos sistemas.

Discusión

Los sistemas electroencefalográficos (EEG) accesibles son un primer paso hacia la democratización de la neurotecnología. Los indicadores del mercado de los wearables predicen la adopción generalizada de la neurotecnología wearable en una o dos décadas, de forma similar a la adopción de otros wearables hace unos años (Johnson y Picard, 2020). Las innovaciones en el hardware de EEG seco han ampliado la gama de herramientas disponibles para monitorear la actividad cerebral. Sin embargo, aunque ha habido avances en la última década, todavía es prematuro considerar que los electrodos secos han transformado por completo la forma en que se utiliza el EEG.

Las principales barreras para la adopción generalizada de sistemas de EEG en neurotecnología e interfaces cerebro-ordenador no invasivas son la aceptación del usuario basada en la ergonomía, la usabilidad y el precio. En teoría, la neurotecnología que es naturalmente aceptada en la vida cotidiana puede ser habilitada por capas de sensores de EEG integradas en textiles y prendas de vestir.

Además de esto, la implementación de EEG en la industria textil conduciría a menores costos de fabricación y mucha menos contaminación en comparación con las industrias del metal y el plástico.

Esta investigación propone y caracteriza cuantitativamente una prueba de concepto para una prenda de medición de EEG; Un sistema que utiliza solo materiales textiles para su capa de sensores. El desarrollo y el refinamiento de esta tecnología podrían facilitar su implementación más allá de los laboratorios científicos o las clínicas, con fines de investigación en el mundo real, aplicaciones de bienestar en el hogar o diagnóstico, tratamiento y seguimiento de pacientes.

El estudio que compara la prenda de EEG con los sistemas tradicionales de EEG seco a base de metal revela hallazgos significativos sobre la calidad de la señal y la susceptibilidad a los artefactos. En escenarios de reposo, ambos sistemas presentaron registros de EEG correspondientes, sin discrepancias marcadas de potencia para frecuencias inferiores a 30 Hz, que incluye la actividad crucial de la onda alfa.

El potencial de los sistemas de EEG basados en textiles para recopilar grandes cantidades de datos y utilizar técnicas avanzadas de aprendizaje automático para el análisis es prometedor y justifica un mayor desarrollo y optimización.

Aplicaciones de las prendas para medir el EEG

La integración de textiles inteligentes en la fabricación de dispositivos de EEG ofrece una vía prometedora para la neurotecnología, que combina la aceptación del usuario y la rentabilidad.

Las aplicaciones de los sistemas EEG basados en prendas abarcan los sectores médicos, de investigación y de bienestar/ocio. En el campo de la medicina, las aplicaciones a corto plazo incluyen la monitorización cerebral ambulatoria para el seguimiento del paciente, la detección de convulsiones y la evaluación del sueño. Esta tecnología podría ser particularmente útil en estudios del sueño para evaluaciones preliminares, monitoreo a largo plazo de pacientes con epilepsia o monitoreo cerebral en neonatos y pacientes de cuidados intensivos. Los montajes de EEG de baja densidad y sublínea del cabello, que ya forman parte de la práctica clínica, pueden utilizar estos sistemas textiles para escenarios de emergencia y triaje rápido.

De cara al futuro, la tecnología EEG basada en prendas, combinada con técnicas avanzadas de IA, es prometedora para el seguimiento de biomarcadores en trastornos neurológicos como el deterioro cognitivo, la enfermedad de Parkinson, el accidente cerebrovascular o las lesiones de la médula espinal. Estos sistemas también podrían apoyar terapias basadas en el hogar, como la rehabilitación motora, la mejora cognitiva o la neuroestimulación de circuito cerrado.

En investigación, los dispositivos de prendas de EEG pueden revolucionar el monitoreo cerebral fuera del laboratorio, lo que permite estudios ecológicos a gran escala. Esta tecnología podría facilitar la medición de la actividad cerebral en escenarios de la vida diaria y respaldar estudios con grupos de participantes significativamente más grandes.

Fuera de los dominios clínicos y de investigación, las prendas de monitoreo de EEG tienen aplicaciones potenciales en entornos educativos, de bienestar, deportivos e industriales. Podrían unirse al conjunto de dispositivos de monitoreo de bioseñales como relojes inteligentes, anillos o bandas para el pecho, ampliando la gama de bioseñales medibles y mejorando la participación de los usuarios en diversos entornos.

 Conclusión

Este artículo presentó la primera prueba de concepto de una prenda para medir la actividad del EEG. Comparamos la prenda de EEG con un sistema de EEG seco Ag/AgCl de última generación en términos de actividad EEG espontánea y evocada, artefactos, impedancia del electrodo cutáneo y comodidad. En condiciones de registro favorables (bajo nivel de artefactos), la prenda de EEG proporcionó mediciones comparables al sistema de EEG basado en metal, aunque es más propensa a los artefactos en condiciones adversas, debido a las impedancias de contacto más pobres.

Una de las ventajas más relevantes de esta innovación es que abre la puerta a la creación de una tecnología EEG que pueda ser ampliamente adoptada por la población en general, debido a su comodidad y a su reducido coste de fabricación. Esto podría permitir grabaciones a gran escala con fines clínicos y no clínicos en condiciones ecológicas.

Para promover la ciencia abierta y la replicabilidad, estamos proporcionando acceso público a nuestros conjuntos de datos, lanzando así el primer conjunto de datos de acceso abierto de una capa de sensor de EEG construida exclusivamente con textiles y permitiendo su comparación con un EEG seco a base de metal. Para más información puedes acceder al artículo completo "Una prenda que mide la actividad cerebral: prueba de concepto de una capa de sensor de EEG totalmente implementada con textiles inteligentes"

Una observación final importante sobre las oportunidades que podría brindar esta tecnología es que este cambio de paradigma en la monitorización del cerebro no debería producirse sin prestar suficiente atención a sus riesgos inherentes. Los expertos en neuroética ya están trabajando en la elaboración de recomendaciones para investigadores, fabricantes y reguladores con el fin de facilitar un desarrollo responsable del campo de la neurotecnología y su integración segura en nuestra vida cotidiana. (Yuste et al., 2017).  

 

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Referencias

Lopez-Gordo, M. A., Sanchez Morillo, D., and Pelayo Valle, F. (2014). Dry EEG electrodes. Sensors 14, 12847–12870. doi: 10.3390/s140712847 PubMed Abstract

Johnson, K. T., and Picard, R. W. (2020). Advancing neuroscience through wearable devices. Neuron 108, 8–12. doi: 10.1016/J.NEURON.2020.09.030 PubMed Abstract

Nuwer, M. R., Comi, G., Emerson, R., Fuglsang-Frederiksen, A., Guérit, J.-M., Hinrichs, H., et al. (1998). IFCN Standards IFCN standards for digital recording of clinical EEG. Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol. 106, 259–261. Google Scholar

Yuste, R., Goering, S., Arcas, B. A. Y., Bi, G., Carmena, J. M., Carter, A., et al. (2017). Four ethical priorities for neurotechnologies and AI. Nature 551, 159–163. doi: 10.1038/551159a PubMed Abstract