stringtranslate.com

Onda Mu

Lectura de EEG de una sola derivación
Muestra de un segundo de oscilaciones alfa de un EEG . Este ritmo se produce en frecuencias similares al ritmo mu, aunque las oscilaciones alfa se detectan en una parte diferente del cerebro.
La corteza motora izquierda , o BA4 , está resaltada en verde en esta vista lateral izquierda del cerebro. Esta es el área en la que se detectan los ritmos mu de forma bilateral.

El ritmo mu sensoriomotor , también conocido como onda mu , ritmos de peine o de wicket o ritmos arciformes, son patrones sincronizados de actividad eléctrica que involucran un gran número de neuronas , probablemente del tipo piramidal , en la parte del cerebro que controla el movimiento voluntario. [1] Estos patrones medidos por electroencefalografía (EEG), magnetoencefalografía (MEG) o electrocorticografía (ECoG), se repiten a una frecuencia de 7,5 a 12,5 (y principalmente de 9 a 11) Hz , y son más prominentes cuando el cuerpo está físicamente en reposo. [1] A diferencia de la onda alfa , que se produce a una frecuencia similar sobre la corteza visual en reposo en la parte posterior del cuero cabelludo, el ritmo mu se encuentra sobre la corteza motora , en una banda aproximadamente de oreja a oreja. Las personas suprimen los ritmos mu cuando realizan acciones motoras o, con la práctica, cuando visualizan la realización de acciones motoras. Esta supresión se llama desincronización de la onda porque las formas de onda del EEG son causadas por un gran número de neuronas que se activan en sincronía. El ritmo mu se suprime incluso cuando se observa a otra persona realizando una acción motora o un movimiento abstracto con características biológicas. Investigadores como V.S. Ramachandran y colegas han sugerido que esto es una señal de que el sistema de neuronas espejo está involucrado en la supresión del ritmo mu, [2] [3] aunque otros no están de acuerdo. [4]

El ritmo mu es de interés para una variedad de académicos. Los científicos que estudian el desarrollo neuronal están interesados ​​en los detalles del desarrollo del ritmo mu en la infancia y la niñez y su papel en el aprendizaje. [5] Dado que un grupo de investigadores cree que el trastorno del espectro autista (TEA) está fuertemente influenciado por un sistema de neuronas espejo alterado [2] [6] [7] y que la supresión del ritmo mu es una indicación posterior de la actividad de las neuronas espejo, [3] muchos de estos científicos han despertado un interés más popular en la investigación de la onda mu en personas con TEA. Diversos investigadores también están en el proceso de utilizar los ritmos mu para desarrollar una nueva tecnología: la interfaz cerebro-computadora (BCI). Con el surgimiento de los sistemas BCI, los médicos esperan dar a la población con discapacidades físicas graves nuevos métodos de comunicación y un medio para manipular y navegar por sus entornos. [8]

Neuronas espejo

El sistema de neuronas espejo consiste en una clase de neuronas que se estudió por primera vez en la década de 1990 en monos macacos . [7] Los estudios han encontrado conjuntos de neuronas que se activan cuando estos monos realizan tareas simples y también cuando los monos ven a otros realizando las mismas tareas simples. [9] Esto sugiere que juegan un papel en el mapeo de los movimientos de otros en el cerebro sin realizar físicamente los movimientos. Estos conjuntos de neuronas se denominan neuronas espejo y juntas forman el sistema de neuronas espejo. Las ondas Mu se suprimen cuando estas neuronas se activan, un fenómeno que permite a los investigadores estudiar la actividad de las neuronas espejo en humanos. [10] Existe evidencia de que las neuronas espejo existen en humanos así como en animales no humanos. El giro fusiforme derecho , el lóbulo parietal inferior izquierdo , la corteza parietal anterior derecha y el giro frontal inferior izquierdo son de particular interés. [7] [11] [12] Algunos investigadores creen que la supresión de las ondas mu puede ser una consecuencia de la actividad de las neuronas espejo en todo el cerebro y representa un procesamiento integrador de alto nivel de la actividad de las neuronas espejo. [3] Las pruebas tanto en monos (utilizando técnicas de medición invasivas) como en humanos (utilizando EEG y fMRI ) han descubierto que estas neuronas espejo no solo se activan durante las tareas motoras básicas, sino que también tienen componentes que tratan con la intención. [13] Existe evidencia de un papel importante para las neuronas espejo en los humanos, y las ondas mu pueden representar una coordinación de alto nivel de esas neuronas espejo. [3]

Desarrollo

Una conceptualización fructífera de las ondas mu en el uso pediátrico es que la supresión de las ondas mu es una representación de la actividad que ocurre en el mundo y es detectable en las redes frontal y parietal . [3] Una oscilación en reposo se suprime durante la observación de información sensorial como sonidos o imágenes, generalmente dentro de la región cortical frontoparietal (motora). [3] La onda mu es detectable durante la infancia tan pronto como a los cuatro a seis meses, cuando la frecuencia máxima que alcanza la onda puede ser tan baja como 5,4 Hz . [5] [14] Hay un aumento rápido en la frecuencia máxima en el primer año de vida, [14] y a los dos años la frecuencia normalmente alcanza los 7,5 Hz. [11] La frecuencia máxima de la onda mu aumenta con la edad hasta la maduración en la edad adulta, cuando alcanza su frecuencia final y estable de 8-13 Hz. [5] [11] [14] Estas frecuencias variables se miden como actividad alrededor del surco central , dentro de la corteza rolandínica. [3]

Se cree que las ondas mu son indicativas de la capacidad de imitación en desarrollo de un bebé . Esto es importante porque la capacidad de imitar juega un papel vital en el desarrollo de las habilidades motoras , el uso de herramientas y la comprensión de la información causal a través de la interacción social. [11] La imitación es fundamental en el desarrollo de las habilidades sociales y la comprensión de las señales no verbales. [5] Se pueden establecer relaciones causales a través del aprendizaje social sin necesidad de experiencia de primera mano. En la ejecución de la acción, las ondas mu están presentes tanto en bebés como en adultos antes y después de la ejecución de una tarea motora y su desincronización acompañante. Sin embargo, mientras ejecutan una acción orientada a un objetivo, los bebés exhiben un mayor grado de desincronización que los adultos. Al igual que con la ejecución de una acción, durante la observación de la acción, las ondas mu de los bebés no solo muestran una desincronización, sino que muestran una desincronización mayor en grado que la evidenciada en los adultos. [5] Esta tendencia a los cambios en el grado de desincronización, en lugar de los cambios reales en la frecuencia, se convierte en la medida del desarrollo de las ondas mu a lo largo de la edad adulta, aunque la mayoría de los cambios tienen lugar durante el primer año de vida. [14] La comprensión de los mecanismos que se comparten entre la percepción y la ejecución de la acción en los primeros años de vida tiene implicaciones para el desarrollo del lenguaje . El aprendizaje y la comprensión a través de la interacción social provienen de la imitación de movimientos, así como de los sonidos vocálicos. Compartir la experiencia de prestar atención a un objeto o evento con otra persona puede ser una fuerza poderosa en el desarrollo del lenguaje. [15]

Autismo

El autismo es un trastorno que se asocia a déficits sociales y comunicativos. No se ha identificado una única causa del autismo, pero se han estudiado específicamente el sistema de neuronas espejo y de ondas mu por su papel en el trastorno. En un individuo con un desarrollo normal, el sistema de neuronas espejo responde cuando observa a alguien realizar una tarea o cuando la realiza él mismo. En los individuos con autismo, las neuronas espejo se activan (y, en consecuencia, las ondas mu se suprimen) solo cuando el individuo realiza la tarea por sí mismo. [6] [16] Este hallazgo ha llevado a algunos científicos, en particular V.S. Ramachandran y sus colegas, a considerar el autismo como un trastorno de la comprensión de las intenciones y objetivos de otras personas debido a problemas con el sistema de neuronas espejo. [7] Esta deficiencia explicaría la dificultad que tienen las personas con autismo para comunicarse con los demás y comprenderlos. Si bien la mayoría de los estudios del sistema de neuronas espejo y las ondas mu en personas con autismo se han centrado en tareas motoras simples, algunos científicos especulan que estas pruebas se pueden ampliar para demostrar que los problemas con el sistema de neuronas espejo subyacen a déficits cognitivos y sociales generales . [2] [6]

Las magnitudes de activación fMRI en el giro frontal inferior aumentan con la edad en personas con autismo, pero no en individuos con un desarrollo normal. Además, una mayor activación se asoció con mayores cantidades de contacto visual y mejor funcionamiento social . [17] Los científicos creen que el giro frontal inferior es uno de los principales correlatos neuronales con el sistema de neuronas espejo en humanos y a menudo está relacionado con déficits asociados con el autismo. [12] Estos hallazgos sugieren que el sistema de neuronas espejo puede no ser no funcional en individuos con autismo, sino simplemente anormal en su desarrollo. Esta información es significativa para la presente discusión porque las ondas mu pueden estar integrando diferentes áreas de actividad de neuronas espejo en el cerebro. [3] Otros estudios han evaluado los intentos de estimular conscientemente el sistema de neuronas espejo y suprimir las ondas mu utilizando neurofeedback (un tipo de biofeedback proporcionado a través de computadoras que analizan grabaciones en tiempo real de la actividad cerebral, en este caso EEG de ondas mu). Este tipo de terapia aún está en sus primeras fases de implementación para personas con autismo y tiene pronósticos contradictorios para el éxito. [18] [19]

Interfaces cerebro-computadora

Las interfaces cerebro-computadora (BCIs) son una tecnología en desarrollo que los médicos esperan que algún día brinde más independencia y autonomía a las personas con discapacidades físicas graves. Esta tecnología tiene el potencial de ayudar a incluir a las personas con parálisis casi total o total, como las que tienen tetraplejia (cuadriplejia) o esclerosis lateral amiotrófica avanzada (ELA); las BCI están destinadas a ayudarlos a comunicarse o incluso mover objetos como sillas de ruedas motorizadas, neuroprótesis o herramientas de agarre robóticas. [8] [20] Pocas de estas tecnologías son utilizadas actualmente por personas con discapacidades, pero una variedad diversa está en desarrollo a nivel experimental. [8] [21] [22] Un tipo de BCI utiliza la desincronización relacionada con eventos (ERD) de la onda mu para controlar la computadora. [8] Este método de monitoreo de la actividad cerebral aprovecha el hecho de que cuando un grupo de neuronas está en reposo, tienden a activarse en sincronía entre sí. Cuando se le indica a un participante que imagine un movimiento (un "evento"), la desincronización resultante (el grupo de neuronas que se activaba en ondas sincrónicas ahora se activa en patrones complejos e individualizados) puede ser detectada y analizada de manera confiable por una computadora. Los usuarios de una interfaz de este tipo están entrenados para visualizar movimientos, típicamente del pie, la mano y/o la lengua, que están cada uno en diferentes ubicaciones en el homúnculo cortical y, por lo tanto, se pueden distinguir mediante un registro electroencefalográfico (EEG) o electrocorticográfico (ECoG) de la actividad eléctrica sobre la corteza motora . [8] [21] En este método, las computadoras monitorean un patrón típico de ERD de onda mu contralateral al movimiento visualizado combinado con sincronización relacionada con eventos (ERS) en el tejido circundante. [21] Este patrón emparejado se intensifica con el entrenamiento, [8] [21] [22] [23] y el entrenamiento toma cada vez más la forma de juegos, algunos de los cuales utilizan la realidad virtual . [8] [21] [23] Algunos investigadores han descubierto que la retroalimentación de los juegos de realidad virtual es particularmente eficaz para brindar al usuario herramientas para mejorar el control de sus patrones de ondas mu. [8] [23] El método ERD se puede combinar con uno o más métodos de monitoreo de la actividad eléctrica del cerebro para crear BCI híbridos, que a menudo ofrecen más flexibilidad que un BCI que utiliza un solo método de monitoreo. [8] [21]

Historia

Las ondas Mu se han estudiado desde la década de 1930 y se las conoce como el ritmo del wicket porque las ondas redondeadas del EEG se parecen a los wickets de croquet . En 1950, Henri Gastaut y sus colaboradores informaron de la desincronización de estas ondas no solo durante los movimientos activos de sus sujetos, sino también mientras los sujetos observaban acciones ejecutadas por otra persona. [24] [25] Estos resultados fueron confirmados posteriormente por grupos de investigación adicionales, [26] [27] [28] [29] incluido un estudio que utilizó rejillas de electrodos subdurales en pacientes epilépticos . [30] El último estudio mostró supresión de mu mientras los pacientes observaban partes del cuerpo en movimiento en áreas somáticas de la corteza que correspondían a la parte del cuerpo movida por el actor. Estudios posteriores han demostrado que las ondas mu también se pueden desincronizar imaginando acciones [31] [32] y viendo pasivamente el movimiento biológico de puntos de luz . [33]

Véase también

Ondas cerebrales

Referencias

  1. ^ ab Amzica, Florin; Fernando Lopes da Silva (2010). "Sustratos celulares de los ritmos cerebrales". En Schomer, Donald L.; Fernando Lopes da Silva (eds.). Electroencefalografía de Niedermeyer: principios básicos, aplicaciones clínicas y campos relacionados (6.ª ed.). Filadelfia, Pensilvania: Lippincott Williams & Wilkins. págs. 33–63. ISBN 978-0-7817-8942-4.
  2. ^ abc Oberman, Lindsay M.; Edward M. Hubbarda; Eric L. Altschulera; Vilayanur S. Ramachandran; Jaime A. Pineda (julio de 2005). "Evidencias de EEG de disfunción de neuronas espejo en trastornos del espectro autista". Cognitive Brain Research . 24 (2): 190–198. doi :10.1016/j.cogbrainres.2005.01.014. PMID  15993757.
  3. ^ abcdefgh Pineda, Jaime A. (1 de diciembre de 2005). "El significado funcional de los ritmos mu: traducir "ver" y "oír" en "hacer"". Reseñas de investigación cerebral . 50 (1): 57–68. doi :10.1016/j.brainresrev.2005.04.005. PMID  15925412. S2CID  16278949.
  4. ^ Churchland, Patricia (2011). Braintrust: What Neuroscience Tells Us About Morality [Confianza intelectual: lo que nos dice la neurociencia sobre la moralidad] . Princeton, Nueva Jersey: Princeton University Press. pág. 156. ISBN 978-0-691-13703-2.
  5. ^ abcde Nyström, Pär; Ljunghammar, Teresa; Rosander, Kerstin; Von Hofsten, Claes (2011). "Uso de la desincronización del ritmo mu para medir la actividad de las neuronas espejo en bebés". Ciencia del desarrollo . 14 (2): 327–335. doi :10.1111/j.1467-7687.2010.00979.x. PMID  22213903.
  6. ^ abc Bernier, R.; Dawson, G.; Webb, S.; Murias, M. (2007). "Deterioros en el ritmo mu y la imitación del EEG en individuos con trastorno del espectro autista". Cerebro y cognición . 64 (3): 228–237. doi :10.1016/j.bandc.2007.03.004. PMC 2709976 . PMID  17451856. 
  7. ^ abcd Williams, Justin HG; Waiter, Gordon D.; Gilchrist, Anne; Perrett, David I.; Murray, Alison D.; Whiten, Andrew (1 de enero de 2006). "Mecanismos neuronales de imitación y funcionamiento de las 'neuronas espejo' en el trastorno del espectro autista" (PDF) . Neuropsychologia . 44 (4): 610–621. doi :10.1016/j.neuropsychologia.2005.06.010. PMID  16140346. S2CID  39014561. Archivado desde el original (PDF) el 11 de junio de 2012 . Consultado el 6 de enero de 2013 .
  8. ^ abcdefghi Pfurtscheller, Gert; Christa Neuper (2010). "Interfaces cerebro-computadora basadas en EEG". En Schomer, Donald L.; Fernando H. Lopes da Silva (eds.). Electroencefalografía de Niedermeyer: principios básicos, aplicaciones clínicas y campos relacionados (6.ª ed.). Filadelfia, Pensilvania: Lippincott Williams & Wilkins. págs. 1227–1236. ISBN 978-0-7817-8942-4.
  9. ^ di Pellegrino, G.; Fadiga, L.; Fogassi, L.; Gallese, F.; Rizzolatti, G. (1992). "Comprensión de los eventos motores: un estudio neurofisiológico". Experimental Brain Research . 91 (1): 176–180. doi :10.1007/bf00230027. PMID  1301372. S2CID  206772150.
  10. ^ Rizzolatti, G; Fogassi, L; Gallese, V (septiembre de 2001). "Mecanismos neurofisiológicos que subyacen a la comprensión y la imitación de la acción". Nature Reviews. Neuroscience . 2 (9): 661–70. doi :10.1038/35090060. PMID  11533734. S2CID  6792943.
  11. ^ abcd Marshall, Peter J.; Meltzoff, Andrew N. (2011). "Sistemas de reflejo neuronal: exploración del ritmo mu del EEG en la infancia humana". Neurociencia cognitiva del desarrollo . 1 (2): 110–123. doi :10.1016/j.dcn.2010.09.001. PMC 3081582 . PMID  21528008. 
  12. ^ ab Keuken, MC; Hardie, A.; Dorn, BT; Dev, S.; Paulus, MP; Jonas, KJ; Den Wildenberg, WP; Pineda, JA (abril de 2011). "El papel del giro frontal inferior izquierdo en la percepción social: un estudio de rTMS". Brain Research . 1383 : 196–205. doi :10.1016/j.brainres.2011.01.073. PMID  21281612. S2CID  16125324.
  13. ^ Sinigaglia, C; Rizzolatti, G (marzo de 2011). "A través del espejo: el yo y los demás". Conciencia y cognición . 20 (1): 64–74. doi :10.1016/j.concog.2010.11.012. PMID  21220203. S2CID  21955734.
  14. ^ abcd Berchicci, M.; Zhang, T.; Romero, L.; Peters, A.; Annett, R.; Teuscher, U.; Bertollo, M.; Okada, Y.; Stephen, J.; Comani, S. (21 de julio de 2011). "Desarrollo del ritmo Mu en bebés y niños en edad preescolar". Neurociencia del desarrollo . 33 (2): 130–143. doi :10.1159/000329095. PMC 3221274 . PMID  21778699. 
  15. ^ Meltzoff, AN; Kuhl, PK; Movellan, J.; Sejnowski, TJ (17 de julio de 2009). "Fundamentos para una nueva ciencia del aprendizaje". Science . 325 (5938): 284–288. Bibcode :2009Sci...325..284M. doi :10.1126/science.1175626. PMC 2776823 . PMID  19608908. 
  16. ^ Oberman, LM; Pineda, JA; Ramachandran, VS (2006). "El sistema de neuronas espejo humano: un vínculo entre la observación de la acción y las habilidades sociales". Neurociencia cognitiva y afectiva social . 2 (1): 62–66. doi :10.1093/scan/nsl022. PMC 2555434 . PMID  18985120. 
  17. ^ Bastiaansen, JA; Thioux, M; Nanetti, L; van der Gaag, C; Ketelaars, C; Minderaa, R; Keysers, C (1 de mayo de 2011). "Aumento relacionado con la edad de la actividad del giro frontal inferior y el funcionamiento social en el trastorno del espectro autista". Psiquiatría biológica . 69 (9): 832–838. doi :10.1016/j.biopsych.2010.11.007. PMID  21310395. S2CID  32646657.
  18. ^ Holtmann, Martín; Steiner, Sabina; Hohmann, Sara; Poustka, Luise; Banaschewski, Tobías; Bölte, Sven (noviembre de 2011) [14 de julio de 2011]. "Neurofeedback en los trastornos del espectro autista". Medicina del desarrollo y neurología infantil . 53 (11): 986–993. doi : 10.1111/j.1469-8749.2011.04043.x . PMID  21752020. S2CID  40250064.
  19. ^ Coben, Robert; Linden, Michael; Myers, Thomas E. (marzo de 2010) [24 de octubre de 2009]. "Neurofeedback para el trastorno del espectro autista: una revisión de la literatura". Psicofisiología aplicada y biofeedback . 35 (1): 83–105. doi :10.1007/s10484-009-9117-y. PMID  19856096. S2CID  8425504.
  20. ^ Machado, S; Araújo, F; Paes, F; Velasques, B; Cunha, M; Budde, H; Basile, LF; Anghinah, R; Arias-Carrión, O; Cagy, M; Piedade, R; de Graaf, TA; Sack, AT; Ribeiro, P (2010). "Interfaces cerebro-computadora basadas en EEG: una descripción general de los conceptos básicos y las aplicaciones clínicas en neurorrehabilitación". Reseñas en neurociencias . 21 (6): 451–68. doi :10.1515/REVNEURO.2010.21.6.451. PMID  21438193. S2CID  24562098.
  21. ^ abcdef Pfurtscheller, Gert; McFarland, Dennis J. (2012). "BCIs que utilizan ritmos sensoriomotores". En Wolpaw, Jonathan R.; Wolpaw, Elizabeth Winter (eds.). Interfaces cerebro-computadora: principios y práctica . Oxford: Oxford University Press. págs. 227–240. ISBN 9780195388855.
  22. ^ ab Leuthardt, Eric C.; Schalk, Gerwin; Roland, Jarod; Rouse, Adam; Moran, Daniel W. (2009). "Evolución de las interfaces cerebro-computadora: más allá de la fisiología motora clásica". Neurosurgical Focus . 27 (1): E4. doi :10.3171/2009.4.FOCUS0979. PMC 2920041 . PMID  19569892. 
  23. ^ abc Allison, BZ; Leeb, R; Brunner, C; Müller-Putz, GR; Bauernfeind, G; Kelly, JW; Neuper, C (febrero de 2012) [7 de diciembre de 2011]. "Hacia BCI más inteligentes: extensión de las BCI mediante hibridación y control inteligente". Journal of Neural Engineering . 9 (1): 013001. Bibcode :2012JNEng...9a3001A. doi :10.1088/1741-2560/9/1/013001. PMID  22156029. S2CID  15704259.
  24. ^ Cohen-Seat, G.; Gastaut, H.; Faure, J. y Heuyer, G. (1954). "Estudios experimentales de la actividad nerviosa durante la proyección cinematográfica". Rev. Int. Filmología . 5 : 7–64.
  25. ^ Gastaut, HJ y Bert, J. (1954). "Cambios en el EEG durante la presentación cinematográfica". Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol . 6 (3): 433–444. doi :10.1016/0013-4694(54)90058-9. PMID  13200415.
  26. ^ Cochin, S.; Barthelemy, C.; Lejeune, B.; Roux, S. y Martineau, J. (1998). "Percepción del movimiento y actividad qEEG en adultos humanos". Electroencephalogr Clin Neurophysiol . 107 (4): 287–295. doi :10.1016/S0013-4694(98)00071-6. PMID  9872446.
  27. ^ Cochin, S.; Barthelemy, C.; Roux, S. y Martineau, J. (1999). "Observación y ejecución del movimiento: similitudes demostradas mediante electroencefalografía cuantificada". Eur J Neurosci . 11 (5): 1839–1842. doi :10.1046/j.1460-9568.1999.00598.x. PMID  10215938. S2CID  5825692.
  28. ^ Muthukumaraswamy, SD; Johnson, BW y McNair, NA (2004). "Modulación del ritmo Mu durante la observación de un agarre dirigido a un objeto". Brain Res Cogn Brain Res . 19 (2): 195–201. doi :10.1016/j.cogbrainres.2003.12.001. PMID  15019715.
  29. ^ Arroyo, S.; Lesser, RP; Gordon, B.; Uematsu, S.; Jackson, D. y Webber, R. (1993). "Importancia funcional del ritmo mu de la corteza humana: un estudio electrofisiológico con electrodos subdurales". Electroencefalografía y neurofisiología clínica . 87 (3): 76–87. doi : 10.1016/0013-4694(93)90114-B . PMID  7691544.
  30. ^ Pfurtscheller, G.; Brunner, C.; Schlogl, A. y Lopes da Silva, FH (2006). "(De)sincronización del ritmo Mu y clasificación de EEG en un solo ensayo de diferentes tareas de imaginería motora". NeuroImage . 31 (1): 153–159. doi :10.1016/j.neuroimage.2005.12.003. PMID  16443377. S2CID  21387597.
  31. ^ Pineda, JA; Allison, BZ y Vankov, A. (2000). "Los efectos del automovimiento, la observación y la imaginación en los ritmos mu y los potenciales de preparación (RP): hacia una interfaz cerebro-computadora (BCI)". IEEE Trans Rehabil Eng . 8 (2): 219–222. doi :10.1109/86.847822. PMID  10896193. S2CID  17015946.
  32. ^ Ulloa, ER y Pineda, JA (2007). "Reconocimiento del movimiento biológico de puntos de luz: ritmos mu y actividad de neuronas espejo". Behav Brain Res . 183 (2): 188–194. doi :10.1016/j.bbr.2007.06.007. PMID  17658625. S2CID  13428201.
  33. ^ Walker, Peter (1999). Diccionario Chambers de ciencia y tecnología . Edimburgo: Chambers. pág. 312. ISBN 0-550-14110-3.
  34. ^ Foster, JJ; Sutterer, DW; Serences, JT; Vogel, EK; Awh, E (julio de 2017). "Las oscilaciones de banda alfa permiten el seguimiento espacial y temporalmente resuelto de la atención espacial encubierta". Psychological Science . 28 (7): 929–941. doi :10.1177/0956797617699167. PMC 5675530 . PMID  28537480. 
  35. ^ Hobson, HM; Bishop, DV (marzo de 2017). "La interpretación de la supresión de mu como índice de la actividad de las neuronas espejo: pasado, presente y futuro". Royal Society Open Science . 4 (3): 160662. Bibcode :2017RSOS....460662H. doi :10.1098/rsos.160662. PMC 5383811 . PMID  28405354. 
  36. ^ Arroyo, S.; Lesser, RP.; Gordon, B; Uematsu, S; Jackson, D; Webber, R (1993). "Importancia funcional del ritmo mu de la corteza humana: un estudio electrofisiológico con electrodos subdurales". Electroencefalografía y neurofisiología clínica . 87 (3): 76–87. doi : 10.1016/0013-4694(93)90114-B . PMID  7691544.
  37. ^ Rangaswamy, Madhavi; Porjesz, Bernice; Chorlian, David B.; Wang, Kongming; Jones, Kevin A.; Bauer, Lance O.; Rohrbaugh, John; O'Connor, Sean J.; Kuperman, Samuel (15 de octubre de 2002). "Potencia beta en el EEG de alcohólicos". Psiquiatría biológica . 52 (8): 831–842. doi :10.1016/s0006-3223(02)01362-8. ISSN  0006-3223. PMID  12372655. S2CID  26052409.
  38. ^ McDermott B, Porter E, Hughes D, McGinley B, Lang M, O'Halloran M, Jones M. (2018). "Estimulación neuronal de banda gamma en humanos y la promesa de una nueva modalidad para prevenir y tratar la enfermedad de Alzheimer". Revista de la enfermedad de Alzheimer . 65 (2): 363–392. doi :10.3233/JAD-180391. PMC 6130417 . PMID  30040729. {{cite journal}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )