ELETROENCEFALOGRAMA QUANTITATIVO (EEGQ)

As técnicas de EEGq incluem a aquisição computadorizada dos sinais, processamento refinado dos sinais, transformações matemáticas, análise avançada de dados e comparações estatísticas de grandes bancos de dados; permitindo, desta maneira, que os padrões de atividade elétrica cerebral sejam explorados e medições precisas sejam realizadas (Snyder & Hall, 2006).

A análise tradicional da atividade do EEG ocorre no domínio do tempo, isto é, as variações de voltagem em função do tempo, no entanto a evolução tecnológica culminou com o desenvolvimento de novos métodos que permitiram quantificar as informações obtidas pelo EEG por meio da análise espectral (espectro de potência) ou da análise tempo-frequência (oscilações de potência em faixas de frequência pré-definidas ao longo do tempo de tarefa) (Al-Nashash et al., 2009); tais análises proporcionaram um significativo acesso às informações inerentes aos dados da atividade elétrica cerebral (Snyder & Hall, 2006).

A análise espectral e a análise tempo-frequência tornaram possível a elucidação de processos cognitivos complexos mediante verificação de variáveis eletroencefalográficas quantificáveis correlacionadas com tais processos (Kaiser, 2006; Pizzagall, 2007) e, com isso, o estudo de outras modalidades de correlatos eletrofisiológicos além dos tradicionais PRE’s (Basile et al., 2000; Pizzagall, 2007).

Nos estudos que utilizam o EEGq estímulos são apresentados aos sujeitos enquanto o EEG está sendo registrado; marcadores são definidos no traçado do EEG simultaneamente à apresentação dos estímulos. A análise utiliza-se de um curto período (epoch) do EEG em torno de cada marcador para calcular a média de todos os seguimentos, baseando-se na lógica

de que em cada teste (trial) há uma resposta cerebral sistemática para o estímulo (Sauseng & Klimesch, 2008).

2.2.2.1 ANÁLISE ESPECTRAL

É o método quantitativo mais comumente usado, compreende a análise da distribuição da potência elétrica em faixas de frequência, ou seja, é um padrão de espectro de potência obtido quando trechos do EEG (variações de voltagem no tempo – “domínio do tempo”) são transformados no equivalente matemático de potência elétrica em função da frequência (“domínio da frequência”) por meio da transformada rápida de Fourier (FFT) (Basile, 2000) (Figura 10). A transformada rápida de Fourier (FFT) consiste em um processo de decomposição de um sinal nos seus componentes de frequência, revelando informações que não podem ser facilmente observadas no domínio do tempo (Al-Nashash et al., 2009).

Figura 10. Transformação do sinal no domínio do tempo para o domínio das frequências, através da Transformada Rápida de Fourier

Para melhor entendimento deste método de análise é imprescindível noções de “domínio do tempo” e “domínio da frequência” (Anghinah, Kanda, Jorge, & Melo, 1998):

Quando analisamos um evento bem caracterizado, que ocorre em determinado instante do tempo, como por exemplo, um paroxismo por ponta- onda aos 2 minutos de registro de um exame de EEG, estamos analisando um evento no ‘domínio do tempo’, em que o sinal é representado por um grafoelemento ou uma frequência versus a amplitude ou a potência do sinal. O teorema de Fourier mostra que qualquer evento oscilatório poderá ser graficamente representado por um conjunto de ondas, formadas por várias outras ondas de frequências diferentes, que somadas dão uma onda resultante que as contém. Este é o princípio básico dos ritmos encontrados em um traçado de EEG. Por exemplo, em uma atividade alfa de um traçado (que a olho nu é apenas uma atividade alfa), podem estar embutidas outras atividades como beta, teta ou delta e ainda harmônicas e sub-harmônicas das mesmas. Porém, ao serem sobrepostas, deram como atividade resultante a alfa. Desta maneira, a transformada rápida de Fourier ‘Fourier fast transformation’ (FFT) é um procedimento matemático que decompõe as atividades do EEG, quantificando os sub-ritmos que as contêm, levando então ao ‘domínio da frequência’. (p. 60)

Em resumo, o estudo dos “espectros de potência” compreende uma análise quantitativa no “domínio da frequência” (análise espectral), na qual são verificados picos de potência nas faixas de frequência de interesse (Basile, 2000), nesta análise não existe a possibilidade de relação com eventos marcados no tempo, pois ao transformar o sinal para o domínio da frequência a informação temporal é perdida (Mendonça, 2007) (Figura 11).

Figura 11. Estudo dos “espectros de potência” no “domínio da frequência”. Verifica-se na figura picos de potência em duas faixas de frequência de interesse: alfa (frequência 10,38 Hz e 0,109 µV2 de potência) e beta (frequência 20,76 Hz e 0,018 µV2 de potência)

2.2.2.2 ANÁLISE TEMPO-FREQUÊNCIA

A análise espectral fornece importantes informações sobre picos de potência elétrica no domínio da frequência, no entanto, não fornece qualquer informação sobre em que momento no tempo esses picos de frequência ocorrem (Pizzagall, 2007). Como o EEG e grande maioria dos sinais neurofisiológicos são dinâmicos, a transformada de Fourier tem a séria desvantagem de ser incapaz de fornecer informações sobre a evolução temporal das frequências (Al-Nashash et al., 2009).

Uma solução para este problema consiste em dividir o sinal de longa duração em “blocos” ou “janelas de tempo” de curta duração, de forma que a Transformada Rápida de Fourier possa ser computada para cada um desses blocos “curtos” de sinal; essa forma de análise recebeu o nome de Transformada de Fourier de Curto Tempo (Short-time Fourier

Transform) (Al-Nashash et al., 2009; Pizzagall, 2007), a qual mapeia um sinal em uma função

que depende do tempo e da frequência, permitindo a obtenção da informação de quando uma determinada frequência do sinal ocorre (Mendonça, 2007).Todavia, essa informação tem uma resolução limitada que depende do tamanho da janela escolhida.

A Transformada de Fourier de Curto Tempo proporciona uma melhor resolução temporal, mas uma baixa resolução espectral. Baseado no princípio da incerteza de Heisenberg, se a largura da janela é aumentada a resolução de frequência irá melhorar, mas a resolução de tempo irá deteriorar; este conflito entre resolução de tempo e frequência é resolvido pela Transformada Wavelet (Wavelet Transform) (Al-Nashash et al., 2009; Pizzagall, 2007). A Transformada Wavelet se utiliza de janelas largas para frequências baixas e janelas estreitas para altas frequências; permitindo uma abordagem tempo-frequência mais adaptável, proporcionando uma resolução tempo-frequência ideal para todas as faixas de frequência (Al-Nashash et al., 2009; Pizzagall, 2007).

Em resumo, a análise tempo-frequência consiste no estudo das oscilações de potência em faixas de frequência pré-definidas ao longo do tempo de tarefa (event-related band

power), essas oscilações correspondem a magnitude da média quadrática em uma faixa de

frequência, isto é, o poder da média da atividade oscilatória dentro de uma faixa de frequência de interesse (Compumedics neuroscan, 2003a), permitindo mapear um sinal em uma função que depende do tempo e da frequência como uma janela móvel no eixo temporal, limitando o sinal a ser analisado, de tal maneira que este possa ser considerado estacionário para se fazer uma análise satisfatória (Mendonça, 2007).

O estudo da análise da potência em faixas de frequência pré-definidas (event-related

band power), apresenta dois componentes que compreendem a potência induzida (induced band power) não sincronizado com os eventos (Figura 12) e a potência evocada (evoked band power) sincronizado com os eventos (Figura 13) (Compumedics neuroscan, 2003a).

Para estimar a potência evocada, o sinal EEG é primeiramente obtido por meio da média dos testes (trials) e, em seguida, submetido à análise tempo-frequência para obter uma Resposta Relacionada ao Evento (RRE). Para calcular as oscilações induzidas, a decomposição tempo-frequência é aplicada a cada teste e a potência resultante é obtida sob a forma de uma média de testes; a potência evocada e os componentes de fundo (background

componentes) são subtraídos desta potência total para revelar a potência induzida (David,

Kilner, & Friston, 2006; Compumedics neuroscan, 2003a).

Figura 12. Estudo das oscilações de potência em faixas pré-definidas (potência beta, 20 Hz) – Potência evocada

(evoked band power). Verifica-se um pico de potência de 0,132 µV2 ocorrendo 200 ms após a apresentação do

estímulo – Análise da potência evocada

Figura 13. Estudo das oscilações de potência em faixas pré-definidas (potência teta, 5 Hz) - Potência induzida

(induced band power). Verifica-se um pico de potência de 3,552 µV2 ocorrendo 672 ms após a apresentação do

estímulo – Análise da potência induzida Fonte: Autor.

A atividade evocada pode ser facilmente compreendida em termos de uma resposta de um sistema estacionário para a um estímulo externo, tal resposta é resultante da ativação das redes neurais corticais (Pfurtscheller & Lopes da Silva, 1999). Nesta forma de atividade, fenômenos neurais transitórios são gerados por modificação do input neuronal; caracterizando-se por um mecanismo dinâmico que representa a reação causada por um estímulo de entrada em um sistema de respostas, caracterizando-se como uma resposta relacionada ao estímulo, que ocorre no espaço tempo-frequência, síncrona com o estímulo (David et al., 2006).

A atividade induzida é compreendida como mudanças na atividade cortical em curso, originando-se de alterações na conectividade funcional no córtex cerebral (Pfurtscheller & Lopes da Silva, 1999). Tais alterações de conectividade desorganizam os parâmetros de acoplamento dos sistemas (um mecanismo estrutural) para produzir respostas induzidas; ou seja, uma alteração transitória na estrutura causal de um sistema (por exemplo, acoplamento sináptico) (David et al., 2006).

Estas oscilações são induzidas porque sua manifestação auto-organizada não é evocada diretamente pelo estímulo, mas induzida indiretamente através de mecanismos não lineares e possivelmente autônomos, geradas por algum processo distinto de ordem superior; o que determina a ausência de sincronicidade com relação ao estímulo (não síncrona em relação ao início do evento em todos os testes) (David et al., 2006).

Os estudos evidenciam que o componente induzido reflete processos cognitivos mais complexos, como aqueles envolvidos em processos atencionais, exibindo importantes respostas do cérebro relacionadas às funções psicofisiológicas (Basar, Schümann, Demiralp, Basar-Eroglu, & Ademoglu, 2001a; Tallon-Baudry & Bertrand, 1999).

2.2.2.3 POTÊNCIA GLOBAL DE CAMPO (PGC)

Potência global de campo (PGC) é uma medida definida como o desvio padrão entre todos os canais, equivalente a uma função de tempo dentro de um intervalo amostral, esta medida é considerada uma medida global da intensidade de resposta em um dado instante no tempo, que tem por objetivo a obtenção de uma forma de onda que quantifica a média de atividade registrada entre todos os eletrodos distribuídos no escalpo (Compumedics neuroscan, 2003a; Lehmann & Skrandies, 1980) (Figura 14).

Figura 14. Computação de uma média espectral a partir dos segmentos do EEG de todos os eletrodos (potência global de campo – global field power, GFP)

A utilização da PGC na análise espectral e na análise tempo-frequência possibilita encontrar importantes picos de potência em qualquer região do escalpo; admitindo, desta forma, a idiossincrasia na ativação cortical em relação a cada indivíduo durante a realização de tarefas com importante demanda cognitiva (Basile et al., 2007; Basile et al., 2013).

2.2.2.4 POTÊNCIAS ABSOLUTAS (ABSOLUTE POWERS), POTÊNCIAS RELATIVAS (RELATIVE POWERS) E RAZÕES ENTRE POTÊNCIAS (RATIO OF

POWERS)

Uma vez que o EEG é quantificado, uma variedade de transformações pode ser realizada, medidas tanto de potências absolutas quanto de potências relativas podem ser obtidas. Potência absoluta é o pico de potência em uma determinada faixa de frequência sem relação alguma com as outras faixas; enquanto que a potência relativa é a potência absoluta em uma determinada faixa de frequência dividida pela soma das potências absolutas de todas as faixas obtidas (Barry, Clarke & Johnstone, 2003; Pivik, 1993).

As potências absolutas e relativas têm sido utilizadas em estudos que utilizam o paradigma de “coeficientes de razão”, ou seja, a razão entre potências de diferentes faixas de frequências que podem proporcionar uma mensuração da atividade cortical (Barry et al., 2003). Uma razão bastante relacionada aos processos atencionais é a razão teta/beta; nesta

razão quanto menor o valor obtido melhor a capacidade de foco atencional do indivíduo (Barry et al., 2003; Pasquini, 2015).

A razão teta/beta reflete a ativação cerebral relacionada às tarefas, ou seja, uma modificação da atividade cerebral em repouso para uma atividade relacionada à tarefa em questão; essa ativação está diretamente relacionada ao desempenho do indivíduo (Barry, Clarke, Johnstone, McCarthy & Selikowitz, 2009). Ainda segudo os autores (op. cit.) a razão teta/beta representa um substrato de ativação cortical relacionado, especialmente, com o desempenho em tarefas cognitivas e atencionais.

2.2.2.5 ANÁLISE TOPOGRÁFICA

O desenvolvimento de sistemas de EEG multicanais proporcionou o desenvolvimento de técnicas de mapeamento eletroencefalográfico; componentes quantitativos, como as potências induzidas, podem ser analisados sob uma perspectiva topográfica (Figura 15) (Basile et al., 2013; Compumedics, 2014; Pizzagall, 2007) permitindo a verificação da localização cortical dos picos de potência tanto em relação à lateralidade, quanto à ativação de áreas corticais específicas de acordo com o sistema internacional 10-20 de posicionamento dos eletrodos no EEG (frontal, central, temporal, parietal e occipital) (Figura 16).

Figura 15. Distribuição topográfica das potências induzidas. A seta verde indica a área de maior potência induzida, enquanto que a seta vermelha indica o eletrodo de maior potência

Figura 16. Distribuição dos eletrodos no sistema internacional 10-20 estendido. Os círculos pretos indicam posições e classificações dos eletrodos no sistema 10 – 20 tradicional, os demais eletrodos foram introduzidos para uma montagem de 128 canais (sistema 10-20 estendido).