Proyecto final de Grado:
Identificación de marcadores neurales de aprendizaje motor durante la vigilia en señales electroencefalográficas

dc.contributor.advisorDella-Maggiore, Valeria
dc.contributor.advisorSolano, Agustín
dc.contributor.authorZazzali, Matías Nicolás
dc.date.accessioned2024-01-16T19:32:56Z
dc.date.available2024-01-16T19:32:56Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractEl aprendizaje motor tiene una relevancia práctica enorme para músicos, atletas, entrenadores, pilotos y terapistas físicos, entre muchos otros. Dentro del mundo de la investigación científica, existe un gran interés entre psicólogos experimentales y neurocientíficos por entender y explicar las bases que subyacen a este proceso. Los descubrimientos que surgen de estas investigaciones resultan de gran importancia tanto para lograr mejores planes de entrenamiento en el deporte y la música, como para crear programas de neurorehabilitación más eficientes. En particular, en este estudio buscamos identificar patrones de actividad neural en señales electroencefalográficas que actúen como posibles marcadores de un tipo de aprendizaje motor, conocido como adaptación motora (AM). Para la realización de esta tesis se utilizaron datos previamente adquiridos como parte de un proyecto desarrollado en el Laboratorio de Fisiología de la Acción (LFA, Universidad de Buenos Aires). En el marco de dicho proyecto se realizó un experimento en el que los participantes realizaron una tarea de AM. La misma consistió en mover un cursor utilizando un joystick para alcanzar uno de ocho objetivos visuales presentados en la pantalla de una computadora, y en algún momento se enfrentaron a una perturbación angular aplicada sobre la dirección de movimiento del cursor. Los participantes fueron divididos en dos grupos: un grupo No Interferido, en el que realizaron una sesión de AM a una única perturbación, y un grupo Interferido, en el que realizaron un protocolo de interferencia anterógrada al adaptarse a dos perturbaciones opuestas separadas por un intervalo de 5 minutos. Durante la realización de las tareas, se registraron las señales de electroencefalografía (EEG) sobre la región sensoriomotora de todos los participantes. Las señales de EEG fueron procesadas y analizadas utilizando diferentes librerías de Python y R. En primer lugar, todos los datos fueron reorganizados de acuerdo al estándar de organización de datos cerebrales BIDS para EEG. Posteriormente, se aplicaron técnicas de procesamiento de señales para aumentar la relación señal-ruido de los datos, entre las que se incluyeron: aplicación de filtros digitales, eliminación de artefactos mediante análisis de componentes independientes (ICA), inspección visual y umbralizado automático. Luego, las señales limpias fueron divididas en épocas relacionadas a eventos producidos durante la tarea de AM. Finalizado este preprocesamiento y con el objetivo de estudiar la actividad oscilatoria del EEG, las épocas fueron transformadas mediante su convolución con la señal Morlet Wavelet Compleja para obtener representaciones tiempo-frecuencia de las mismas. Por último, las comparaciones estadísticas se realizaron mediante pruebas de permutaciones basadas en clústeres (en el plano tiempo-frecuencia y en el dominio temporal). Al analizar nuestros resultados, observamos un aumento de la potencia de la banda Beta en el intervalo posterior al movimiento a lo largo de la sesión de aprendizaje. Además, este incremento de potencia fue más pronunciado cuando la adaptación se vio afectada por la interferencia anterógrada. En base a hallazgos previos, el efecto observado podría reflejar un aumento en el costo energético necesario para estabilizar los cambios de la representación del modelo motor interno, suscitados por la adaptación motora, sin embargo, nuevos estudios son necesarios para confirmar esta hipótesis. En conclusión, en esta primera aproximación, encontramos que el aprendizaje de adaptación motora se corresponde con un incremento de la actividad oscilatoria de la banda Beta durante los intervalos entre movimientos.
dc.identifier.urihttps://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/4272
dc.language.isoes
dc.subjectAPRENDIZAJE MOTOR
dc.subjectADAPTACIÓN MOTORA
dc.subjectANÁLISIS TIEMPO FRECUENCIA
dc.subjectVIGILIA
dc.titleIdentificación de marcadores neurales de aprendizaje motor durante la vigilia en señales electroencefalográficas
dc.typeProyecto final de Grado
dspace.entity.typeProyecto final de Grado
itba.description.filiationFil: Zazzali, Matías Nicolás. Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Argentina.

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