Los procesos de pensamiento ocurren en milisegundos y el electroencefalograma es capaz de reunir los datos cerebrales acumulados durante estos procesos, aunque formando racimos de pensamientos que se agrupan en fracciones de tiempo más duraderas, de varios segundos.
Sin embargo, un grupo de investigadores de la Universidad de San Diego, California, ha conseguido, aplicando una técnica matemática, descomponer los datos cerebrales obtenidos por un encefalograma.
De esta forma, ha podido capturar el pensamiento mientras sucede en el cerebro y separar los pensamientos unos de otros para su análisis individualizado, toda una proeza que, según sus descubridores, será de gran ayuda para el tratamiento de la epilepsia y del autismo.
La técnica matemática empleada para separar e identificar los pensamientos se llama Independent Component Analysis (ICA). En español se denomina Análisis de Componentes Independientes y se refiere a un conjunto de procedimientos destinados a resolver el problema de la separación ciega de fuentes (Blind Source Separation, BSS).
Reunir datos confusos
El objetivo del ICA es recuperar fuentes de señal estadísticamente independientes a partir de la observación de mezclas (en principio lineales) de dichas señales. Estas técnicas son de utilidad en diversas aplicaciones, entre las que se encuentran los sistemas automáticos de reconocimiento de voz, el procesamiento de imágenes, las telecomunicaciones y la bioingeniería.
Aplicada al electroencefalograma (EEG), ICA consigue analizar el conjunto de señales que emite el cerebro y descubrir los orígenes de estos movimientos. Según los protagonistas de la investigación, el resultado obtenido es como separar cada voz de un conjunto de personas que hablan, identificando a cada una de ellas y lo que dice en tiempo real.
La informática aplicada a esta investigación, que ha durado ocho años, y los métodos empleados para visualizar los pensamientos en el mismo momento en que ocurren en el cerebro, se explican detalladamente en el artículo que los autores publican este mes en PLoS Biology.
Nueva forma de analizar los datos cerebrales
Básicamente, lo que aporta este trabajo es una nueva forma de analizar los datos del EEG a partir de los recientes avances de las matemáticas y del aumento de las capacidades del ordenador, lo que ha permitido identificar las señales individuales que proceden de diferentes áreas del cerebro.
La herramienta aplicada al análisis del EEG se llama EEGLAB y su estructura está desarrollada en el Journal of Neuroscience Methods, donde se explica que funciona en un entorno MATLAB (The Mathworks, Inc.) y que entre sus funciones se encuentra la reseñada ICA.
Un EEG se obtiene mediante la aplicación de electrodos al cuero cabelludo, que descubren los diminutos impulsos eléctricos de las neuronas y los reflejan en una pantalla. El problema es que cada electrodo recoge todas las señales sin criterio de selección alguno, lo que impide descifrar lo que corresponde a cada parte y su significado.
Sin embargo, aplicando la técnica ICA, reforzada por los adelantos informáticos y de las matemáticas, ha sido posible separar las señales no cerebrales de las cerebrales que han sido captadas por los electrodos, así como identificar las señales del cerebro que están especializadas en, por ejemplo, impartir órdenes a los músculos.
Lectura de pensamientos
El EEG es el registro clínico más empleado para la evaluación funcional del cerebro. Desde el siglo XIX se sabe que una señal eléctrica señala el paso de un estímulo nervioso y desde 1940 se obtienen registros clínicos de esta actividad.
El electroencefalograma sólo registra las ondas cerebrales, que son las que reflejan las pequeñas corrientes eléctricas producidas por los miles de millones de neuronas. El EEG no mide por tanto la inteligencia, los pensamientos o los sentimientos.
Sin embargo, después de esta investigación algo ha cambiado, ya que podría decirse que lo que ha conseguido la ICA aplicada al electroencefalograma es leer de alguna forma, o explorar, los pensamientos.
Esta interpretación es la que ha sido objeto de relatos de ciencia ficción de la mano de John Brunner o de William Gibson. Asimov también sugería en su Nueva Guía de la Ciencia (1984) que el electroencefalograma podría un día llegar a leer los pensamientos.
Sin embargo, un grupo de investigadores de la Universidad de San Diego, California, ha conseguido, aplicando una técnica matemática, descomponer los datos cerebrales obtenidos por un encefalograma.
De esta forma, ha podido capturar el pensamiento mientras sucede en el cerebro y separar los pensamientos unos de otros para su análisis individualizado, toda una proeza que, según sus descubridores, será de gran ayuda para el tratamiento de la epilepsia y del autismo.
La técnica matemática empleada para separar e identificar los pensamientos se llama Independent Component Analysis (ICA). En español se denomina Análisis de Componentes Independientes y se refiere a un conjunto de procedimientos destinados a resolver el problema de la separación ciega de fuentes (Blind Source Separation, BSS).
Reunir datos confusos
El objetivo del ICA es recuperar fuentes de señal estadísticamente independientes a partir de la observación de mezclas (en principio lineales) de dichas señales. Estas técnicas son de utilidad en diversas aplicaciones, entre las que se encuentran los sistemas automáticos de reconocimiento de voz, el procesamiento de imágenes, las telecomunicaciones y la bioingeniería.
Aplicada al electroencefalograma (EEG), ICA consigue analizar el conjunto de señales que emite el cerebro y descubrir los orígenes de estos movimientos. Según los protagonistas de la investigación, el resultado obtenido es como separar cada voz de un conjunto de personas que hablan, identificando a cada una de ellas y lo que dice en tiempo real.
La informática aplicada a esta investigación, que ha durado ocho años, y los métodos empleados para visualizar los pensamientos en el mismo momento en que ocurren en el cerebro, se explican detalladamente en el artículo que los autores publican este mes en PLoS Biology.
Nueva forma de analizar los datos cerebrales
Básicamente, lo que aporta este trabajo es una nueva forma de analizar los datos del EEG a partir de los recientes avances de las matemáticas y del aumento de las capacidades del ordenador, lo que ha permitido identificar las señales individuales que proceden de diferentes áreas del cerebro.
La herramienta aplicada al análisis del EEG se llama EEGLAB y su estructura está desarrollada en el Journal of Neuroscience Methods, donde se explica que funciona en un entorno MATLAB (The Mathworks, Inc.) y que entre sus funciones se encuentra la reseñada ICA.
Un EEG se obtiene mediante la aplicación de electrodos al cuero cabelludo, que descubren los diminutos impulsos eléctricos de las neuronas y los reflejan en una pantalla. El problema es que cada electrodo recoge todas las señales sin criterio de selección alguno, lo que impide descifrar lo que corresponde a cada parte y su significado.
Sin embargo, aplicando la técnica ICA, reforzada por los adelantos informáticos y de las matemáticas, ha sido posible separar las señales no cerebrales de las cerebrales que han sido captadas por los electrodos, así como identificar las señales del cerebro que están especializadas en, por ejemplo, impartir órdenes a los músculos.
Lectura de pensamientos
El EEG es el registro clínico más empleado para la evaluación funcional del cerebro. Desde el siglo XIX se sabe que una señal eléctrica señala el paso de un estímulo nervioso y desde 1940 se obtienen registros clínicos de esta actividad.
El electroencefalograma sólo registra las ondas cerebrales, que son las que reflejan las pequeñas corrientes eléctricas producidas por los miles de millones de neuronas. El EEG no mide por tanto la inteligencia, los pensamientos o los sentimientos.
Sin embargo, después de esta investigación algo ha cambiado, ya que podría decirse que lo que ha conseguido la ICA aplicada al electroencefalograma es leer de alguna forma, o explorar, los pensamientos.
Esta interpretación es la que ha sido objeto de relatos de ciencia ficción de la mano de John Brunner o de William Gibson. Asimov también sugería en su Nueva Guía de la Ciencia (1984) que el electroencefalograma podría un día llegar a leer los pensamientos.
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