MATERIAL Y MÉTODOS
2.3 PROCESAMIENTO DE LAS SEÑALES DEL ELECTROENCEFALOGRAMA
2.3.4 Limpieza de artefactos
La técnica de EEG, tal y como se ha apuntado en el capítulo anterior tiene la desventaja de ser muy sensible a la actividad muscular y a otras fuentes eléctricas externas. A pesar de que el filtrado preliminar elimina mucha de la contaminación muscular de alta frecuencia todavía quedan algunos artefactos que es preciso eliminar o reducir en la medida de lo posible, evitando dañar la señal original.
Los parpadeos generan ondas con forma de campana de gran amplitud. Los movimientos oculares, pequeñas ondulaciones locales. Una pérdida momentánea de contacto en un electrodo por causas mecánicas puede generar el conocido como “pop” de electrodo consistente en un incremento súbito de la señal. El movimiento de los cables puede generar también artefactos de gran amplitud en varios canales.
Una sudoración excesiva introduce ondulaciones en la señal y en general los movimientos musculares introducen ruido, a pesar del filtrado previo. La señal eléctrica del corazón o el movimiento pulsátil de un vaso sanguíneo cercano a los
88 electrodos introducen también una señal característica que puede asemejarse en ocasiones a la del complejo QRS del electrocardiograma.
En la siguiente figura se presenta una colección de artefactos significativos registrados durante la limpieza de los datos experimentales. De izquierda a derecha y de arriba abajo: parpadeo, pop de electrodo, artefacto muscular, movimiento de los electrodos, movimiento ocular, mala conexión de dos electrodos y artefacto cardíaco.
89 El procedimiento seguido para limpiar la señal ha sido el siguiente:
1.- Revisar los canales en busca de problemas significativos e interpolar su actividad
El primer paso es observar si alguno o algunos de los 64 canales contienen ruido de manera significativa debido a problemas en la conexión o a artefactos frecuentes.
En el caso de que un canal determinado esté muy afectado por alguna clase de ruido la estrategia consiste en reconstruir su actividad a partir del promediado de los canales vecinos. Bien en su totalidad o bien únicamente en las épocas afectadas.
El proceso de interpolación se ha utilizado únicamente en el caso de existir algunos canales muy afectados en muchas épocas ya que la interpolación implica desvirtuar en cierta medida la información recogida. En caso contrario, encontrar muchos canales afectados en pocas épocas se ha pasado a la siguiente fase de la limpieza.
2.- Eliminar las épocas significativamente afectadas por artefactos
Se realiza una inspección visual de todas las épocas y se rechazan aquéllas significativamente contaminadas por artefactos. Los experimentos se han diseñado con una duración tal que permite tener una muestra suficiente donde poder elegir aquéllas épocas menos afectadas por artefactos.
Un artefacto es una desviación de los parámetros habituales de la señal, bien sea un cambio en la amplitud, en la frecuencia principal o en otras características. Existen métodos automáticos que buscan estas desviaciones y marcan las épocas a rechazar. No obstante es necesario tener experiencia con ellos y calibrarlos de manera oportuna siendo además aconsejable realizar una inspección visual a posteriori para juzgar si rechazar o no las épocas marcadas y también para detectar artefactos complejos que hubiesen podido pasar desapercibidos con dichas técnicas.
Se han empleado dos métodos automáticos, el primero buscando épocas con valores significativamente improbables en los canales; individualmente y en conjunto, con respecto a los valores de todo el registro. El segundo buscando épocas con una distribución muy apuntada en un canal o en el conjunto de canales, es decir con presencia de algunos valores muy diferentes al resto. Para marcar una época como rechazable se han definido umbrales de 5 veces la desviación típica de cada parámetro, conservadores desde el punto de vista de seleccionar épocas muy raras sin riesgo de marcar épocas aprovechables.
Una vez aplicados éstos se han revisado las épocas marcadas y se han identificado otras con artefactos que no habían sido detectados mediante una segunda inspección visual. En esta etapa de la limpieza es importante no eliminar
90 épocas en las que únicamente hay parpadeos, siendo necesario vigilar por lo tanto el comportamiento de los métodos automáticos. Los parpadeos, como ya se ha comentado son un fenómeno muy frecuente durante los experimentos y no es aconsejable evitarlos bajo el riesgo de que el sujeto se distraiga o se lesione la córnea debido a la sequedad ocular que se puede producir.
Por suerte los parpadeos se pueden separar bastante bien de la señal posteriormente en el proceso de limpieza sin tener que eliminar las épocas afectadas. Si se eliminaran a penas quedarían épocas limpias para el análisis.
3.- Se calculan los componentes independientes utilizando el método ICA y se eliminan aquéllas épocas en las que se detectan muchos artefactos en algún componente.
El algoritmo ICA, “independent component analysis” (Bell y Sejnowski, 1995; Jung et al., 2001) se ha empleado para detectar señales independientes que se manifiestan mezcladas en varios electrodos. Para profundizar algo más en este algoritmo se recomienda leer el siguiente sub apartado del capítulo. Este algoritmo está implementado en EEGlab.
Si se asume que cada electrodo registra una combinación lineal de fuentes y artefactos, este método será capaz de aislar los artefactos más relevantes. A partir de los 64 canales del EEG se generan otros 64 llamados componentes independientes en los que se puede hacer evidente la actividad de algún artefacto que quede aislado en el proceso.
Por lo tanto se realiza otra fase de depuración sobre los componentes eliminando aquéllas épocas en las que se observan actividades anormales en algún componente. Se han empleado las mismas técnicas automáticas que en el primer rechazo de épocas seguidas de inspección visual. Tampoco se eliminan las épocas afectadas únicamente por parpadeos.
4.- Se eliminan aquéllos componentes que corresponden únicamente o en su mayor parte a un artefacto
Los componentes resultantes del ICA se presentan ordenados por su varianza, de mayor a menor. Las señales de gran amplitud y distribuidas por gran parte del registro como son los parpadeos ocuparán generalmente un componente entero de las primeras posiciones. Otro tipo de artefactos como los movimientos oculares o los relativos a la actividad cardíaca suelen también ocupar un componente individual, las últimas debido a su actividad discreta suelen ocupar posiciones finales.
En esta fase se eliminan los componentes que soportan artefactos. Es importante actuar con precaución en su identificación. Hay algunos que mezclan actividad cortical con artefactos, por lo que si se eliminasen se estaría desvirtuando la señal. Una vez realizada la eliminación se vuelven a transformar los datos al
91 sistema de electrodos, habiéndose eliminado los artefactos correspondientes sin haber afectado a la señal de forma significativa.
En la siguiente imagen se muestran dos ejemplos de componentes tal y como aparecen en EEGlab. Se muestra su distribución topográfica y su actividad a lo largo de las épocas. El primero corresponde a los parpadeos y el segundo a una mezcla de artefactos locales y señales débiles que no debería ser rechazado.
Figura 23. Componentes del ICA. Ejemplos extraídos del análisis de los datos.
5.- Se revisan las épocas restantes
Las épocas restantes se someten a una prueba en la cual, si la amplitud máxima de alguno de sus electrodos se sitúa en el exterior del intervalo [-75, 75] micro voltios éstas se rechazan en virtud de la sospecha de que puedan presentar algún artefacto residual, considerándose ese valor suficientemente elevado como para no provenir de la actividad neuronal.