Programa del congreso

Las interfaces cerebro-ordenador permiten establecer una vía de comunicación directa entre el cerebro y dispositivos externos, lo que las convierte en herramientas especialmente útiles para personas con discapacidades motoras severas que no pueden utilizar tecnologías asistivas convencionales. Este estudio presenta la evaluación preliminar de un sistema alternativo y aumentativo de comunicación basado en pictogramas, controlado mediante una interfaz cerebro-ordenador basada en potenciales relacionados con eventos. Cinco participantes sin discapacidad motora utilizaron el sistema, que permite la selección secuencial de comandos a través de menús jerárquicos. Los resultados muestran una precisión media del 84.29 % y tiempos de selección compatibles con un uso funcional, lo que valida la viabilidad del sistema. Se destaca, además, su potencial de adaptación a las necesidades individuales del usuario, aspecto clave para su futura aplicación clínica. Por tanto, se recomienda que futuros trabajos se orienten a optimizar el rendimiento y evaluar la eficacia del sistema con usuarios finales

MEDUSA© Analyzer es una herramienta abierta y modular para el análisis de M/EEG, desarrollada en Python e integrada en el ecosistema MEDUSA©. Dispone de una interfaz gráfica intuitiva que cubre todo el flujo de trabajo: preprocesado, segmentación y extracción de métricas estadísticas, espectrales, no lineales y de conectividad, sin requerir programación. Su validación se realizó con dos escenarios: (i) EEG en reposo comparando condiciones de ojos abiertos y cerrados, y (ii) un paradigma odball para potenciales evocados. En ambos se reprodujeron patrones neurofisiológicos esperados: incremento

parieto-occicpital de potencia alfa en ojos cerrados y un componente P300 definido en estímulos target. Estos resultados confirman la capacidad de MEDUSA© Analyzer para generar análisis rigurosos y reproducibles, destacando frente a otras herramientas ser abierta, gratuita, accesible y adaptable a usuarios con diferentes niveles de experiencia.

La bioelectrónica está revolucionando los paradigmas de la investigación clínica traslacional, impulsando nuevas aplicaciones diagnósticas y terapéuticas en una amplia variedad de aplicaciones clínicas. En este contexto, donde surgen nuevos desafíos técnicos a gran velocidad, existe la necesidad de soluciones que permitan una escalabilidad ágil y una adaptación a implementaciones clínicas específicas. En este artículo, se presenta un sistema electrónico modular y portable para la adquisición de bioseñales, estimulación eléctrica y aplicaciones en lazo cerrado, diseñado para permitir la escalabilidad y una fácil adaptación a diferentes necesidades clínicas. Se describe la arquitectura principal y se muestran algunos ejemplos de aplicaciones de uso de este sistema, incluyendo potenciales evocados, imagen electrocardiográfica, control de neuroprótesis híbridas e identificación de trastornos sensoriales.

La espectroscopía funcional en el infrarrojo cercano (fNIRS) es una técnica prometedora para aplicaciones neuroergonómicas por su portabilidad y tolerancia al ruido ambiental. Sin embargo, los artefactos de movimiento siguen siendo un obstáculo para su implementación en escenarios reales. Este trabajo propone un marco comparativo simplificado pero robusto para evaluar tres métodos automáticos de corrección de artefactos (TDDR, ICA y CBSI) en datos sintéticos con referencia conocida y datos reales con validez ecológica. El análisis se basa en dos métricas complementarias: PRD (Percent Root-Mean-Square Difference) y APA (Artifact Power Attenuation), integradas en un score compuesto ponderado 80/20. Los resultados indican que TDDR ofrece el mejor equilibrio entre atenuación de artefactos y preservación de la señal. Este marco proporciona una base replicable y práctica para comparar técnicas correctivas en aplicaciones reales de fNIRS.

El temblor esencial (ET) constituye el trastorno del movimiento más prevalente, con opciones terapéuticas frecuentemente limitadas e insatisfactorias. Este estudio presenta un enfoque novedoso basado en estimulación espinal transcutánea (tSCS) en lazo cerrado para interferir de manera precisa con las oscilaciones centrales que generan el temblor patológico. Desarrollamos un protocolo experimental en el que pacientes con ET realizaron una tarea isométrica de pinzado al 10\% de su fuerza máxima, mientras recibían estimulación sincronizada con la frecuencia del temblor registrada en el primer dorsal interóseo (FDI). Se evaluaron ocho relaciones de fase distintas entre la estimulación aplicada y la actividad oscilatoria del temblor. Los resultados demuestran que la eficacia de la tSCS sobre el temblor depende críticamente de la relación de fase entre la actividad neurológica asociada con el temblor y el estímulo aplicado. Crucialmente, la diferencia de fase óptima para la supresión del temblor varía entre pacientes, sugiriendo que los mecanismos subyacentes trascienden una simple compensación de la entrada temblorosa a las neuronas motoras comunes y apuntan hacia una modulación más compleja de los circuitos centrales del temblor. Estos hallazgos proporcionan evidencia preliminar prometedora sobre la viabilidad de la estimulación espinal transcutánea como alternativa terapéutica para el ET. La naturaleza fase-dependiente de los efectos observados abre nuevas perspectivas para el desarrollo de sistemas de neuromodulación personalizados. Se requieren estudios adicionales para elucidar completamente los mecanismos neurofisiológicos subyacentes y optimizar la traslación de este enfoque hacia una aplicación clínica efectiva

Los deletreadores BCI basados en el paradigma de presentación visual en serie rápida (RSVP de Rapid Serial Visual Presentation) son unos de los medios de comunicación más apropiados para personas con severas dificultades motoras, incluso para dirigir la mirada, como pueden ser pacientes con esclerosis lateral amiotrófica (ELA) en estado avanzado. Normalmente estos sistemas emplean el conjunto completo de caracteres del alfabeto que se esté usando (27 en español), junto con al menos tres símbolos de control, que se presentan secuencialmente al usuario para su selección, lo que los hace especialmente lentos. En este trabajo se propone distribuir dinámicamente el conjunto de caracteres en tres subconjuntos reducidos de solo 12 caracteres/símbolos, siendo estos 12 elementos los que se presenten al usuario para la elección del carácter. Los subconjuntos de 12 elementos estarán formados por los caracteres más probables que pueden seguir a los caracteres previamente seleccionados por el usuario en base a un corpus español genérico y se presentarán en orden decreciente a su probabilidad. El sistema se ha probado preliminarmente sobre una persona sana que consiguió una precisión del 100% y una velocidad media de deletreo de 1.9 caracteres por minuto. Estos resultados prueban la viabilidad del sistema y muestran que reducir el número de estímulos presentados al usuario para su selección mejora las prestaciones con respecto a los sistemas tradicionales, aunque, como se indica en el trabajo, se necesita optimizar la interacción entre el sistema y el usuario para aumentar sus prestaciones.