El cerebro es el órgano más complejo del cuerpo humano y a su vez es la estructura con mayor nivel de organización estructural y funcional que se conoce en el Universo hasta ahora.
Con su peso de aproximadamente 1,5 kg y sus casis 100.000 millones de neuronas, el cerebro evolucionó durante 2, 5 millones de años hasta tener su estructura actual.
El objetivo biológico central del desarrollo cerebral ha sido y es el de asegurar la supervivencia de las especies a partir del registro de las variables externas del medio ambiente y las variables internas sobre las que se sustenta la vida de los organismos complejos.
El cerebro es el órgano que nos permite registrar el estado y los cambios del medio ambiente que nos circunda, tomar decisiones relacionadas con la supervivencia y controla las demandas del medio interno relacionadas con las necesidades vitales de alimento, bebida, protección, reproducción, etc.
Su evolución durante millones de años ha sido la base de la organización social y del desarrollo de la inteligencia humana que nos ha permitido construir el mundo que hasta ahora conocemos con todas sus maravillas y carencias.
El estudio del cerebro humano es un tema complejo y a la vez fascinante y se puede abordar desde las perspectivas más diversas que podamos imaginar.
En el caso particular del Instituto Regional de Bioingenieriá de la Universidad Tecnológica Nacional de Mendoza, nos aproximamos a su comportamiento desde el punto de vista neurobiológico a partir del análisis de señales electroencefalográficas (EEG) que nos permiten abordar hipótesis sobre el funcionamiento de millones de neuronas que constituyen la corteza cerebral y en algunos casos, los núcleos profundos del cerebro.
Para nosotros, estas señales son además el «insumo» a partir del cual alimentamos diversos tipos de placas electrónicas BCI (Brain Computer Interfaces) que cumplen un sinnúmero de aplicaciones que van desde detectar patrones específicos de señal para diagnóstico de ciertas patologías hasta accionar actuadores y motores que ponen en marcha miembros-exoesqueletos, motores de sillas de ruedas, bipedestadores, controladores de domótica, sistemas de software, etc.
En el Instituto Regional de Bioingenieriá de la Universidad Tecnológica Nacional de Mendoza el análisis y estudio de las señales bioeléctricas cerebrales es un capítulo importante del área de Neuroingeniería que durante los últimos diez años ha tenido un desarrollo espectacular y estamos convencidos que esta línea de trabajo tendrá implicancias enormes en el mejoramiento de la salud de las personas en relación con todas aquellas enfermedades de origen neuro-cognitvo o neuro-motriz.
El siguiente artículo muestra el abordaje general de uno de los trabajos realizados en nuestro laboratorio y para mayor información sobre nuestros proyectos actuales puedes ponerte en contacto con nosotros.
« El cerebro humano tal y como lo conocemos actualmente ha sufrido un proceso de evolución de 2.5 millones de años desde nuestros ancestros más primitivos. Se considera que empezó a aumentar notablemente de tamaño en el Australopitecus africanus – posible predecesor de nuestro género con un volumen cerebral de proximadamente 500 centímetros cúbicos – y lo hizo a un ritmo estimado de 150.000 neuronas por generación».
The current work shows the analysis in frequence of different electroencephalographical elements of brain cortical irritation. The objective is to give a helpful tool to the neurologist for a pre-brain precise diagnosis of epileptical crisis. The signals of electroencephalograms are analysed through two mathematical tools like the Fourier transformed and the Wavelet transformed. These ones give detailed information, in terms of quality and quantity of the data contained in the signals of electroencephalograms by means of the representation of the spectra of frequencies and power. The analysed signals belong to three patients , data obtained from the same sources. Fourier showed himself skilled to compare the content of frequencies between signals of different hemispheres and Wavelets allowed us to identify in a rough way the location of the epileptical focus. We can conclude that although trials and validation of the specialists are required , both methods are applicable to electroencephalogram signals to give further information to the neurologist .