BOLETÍN INFOMATIVO: “El MAPEO CEREBRAL”

En el transcurso del presente año, hemos observado un dramático incremento en el interés sobre el llamado “MAPEO CERBRAL” por parte de profesionales, docentes e investigadores procedentes de diversos campos. Lo que llama la atención es la notable desinformación que se evidencia en un gran porcentaje de las consultas, en parte generadas por el sobre mercadeo de dispositivos de entretenimiento o uso informal y/o distribuidores de tecnología poco profesionales, quienes se aprovechan de la pobre literatura que hay disponible en español y de la ausencia o deficiencia en las medidas de control de las prácticas profesionales en la región Latinoamericana. Dirigimos este boletín informativo a autoridades académicas y clínicas porque son quienes tienen la responsabilidad de velar por los más rigurosos estándares en el ejercicio de la ciencia y formación de los futuros profesionales, y es preocupante el impacto negativo de tal magnitud de desinformación en la práctica investigativa, pedagógica y clínica del mapeo cerebral, neurofeedback y otras modalidades de neuromodulación o procesos psicofisiológicos de intervención (más adelante informaremos sobre otras modalidades). En éste mensaje intentaremos dilucidar las imprecisiones o confusiones más comunes en relación a esta técnica neurofisiológica: DEFINICIÓN: Una de las definiciones más comunes la podemos encontrar en Wikipedia: “El mapeo cerebral es un conjunto de técnicas de la neurociencia dedicadas a la cartografía de las cantidades o propiedades (biológicas) en las representaciones espaciales del cerebro (humano o no humano) resultante en mapas. El mapeo cerebral se define además como el estudio de la anatomía y funcionamiento del cerebro y la médula espinal a través del uso de imágenes, inmunohistoquímica, la optogenética, células madre, la biología celular, la ingeniería (material, eléctrica y biomédica), la neurofisiología y la nanotecnología.” De esta definición podríamos inferir que cualquier técnica de neuroimagen nos proporcionaría un mapeo cerebral; pero en realidad podemos obtener un mapeo cerebral del EEG? Para responder esta pregunta es necesario establecer las diferencias entre EEG, qEEG (EEG Cuantitativo) y qEEG Normativo. Sin duda el EEG proporciona información notablemente significativa acerca de los patrones fisiológicos relativos a la actividad eléctrica cerebral con evidente precisión en relación a tiempo y espacio a un costo módico en comparación con otras modalidades de neuroimagen. Lo que lo hace particularmente útil es la viabilidad de realizar registros durante prolongados períodos de tiempo, como en el caso de la polisomnografía. No obstante, el EEG no es suficiente para obtener un mapeo cerebral, ya que las señales de EEG en bruto dependen de la competencia del profesional para interpretarlas; y dichas interpretaciones son susceptibles a debate. Por lo general lo patrones analizados son potencia y frecuencia de la actividad eléctrica procedente de diferentes áreas de la corteza cerebral. En contraste con lo anterior, el qEEG cuenta con filtros y otras herramientas digitales que le permiten al clínico o investigador obtener gráficas y mediciones mucho más claras y precisas sobre patrones electrofisiológicos más específicos, tales como: Potencia, coherencia, fase, Análisis Conjunto Tiempo-Frecuencia (JTFA), explorador métrico, reinicio instantáneo de fase y coherencia,

duración de bloqueo y de cambio de fase, procesamiento por lotes, Bi-Spectra, con el fin de correlacionar los síntomas del paciente con su comportamiento y sus respectivas redes funcionales en el cerebro de una manera más objetiva. Por último, tenemos el EEG cuantitativo y Normativo qEEG Normativo. Sin duda el qEEG nos ofrece información mucho más específica y objetiva que el EEG, pero aún así siguen siendo en su mayoría valores absolutos de considerable valor neurofisiológico… pero comparados con qué? Desde esta perspectiva, el qEEG normativo le aporta un complemento neuropsicológico significativo al análisis electroencefalográfico en tanto que contrasta el qEEG de un individuo con una base de datos normativa de acuerdo a parámetros como la edad, arrojando resultados estadísticos en términos de puntuaciones Z (Z-Scores) con relación a la desviación estándar de los patrones fisiológicos medibles en áreas particulares del cerebro. Lamentablemente, la mayoría de profesionales que practican procedimientos de mapeo cerebral en nuestro país se basan sólo en EEG cuantitativo, con lo cual obtienen mapas calóricos que indican la prevalencia de ciertos rangos de frecuencia en diversas regiones de la corteza cerebral en un momento determinado, dejando de lado el componente normativo. ASPECTOS TÉCNICOS: Muchos profesionales y académicos de la región se preguntan si los equipos de neurofeedback les sirven para realizar mapeo cerebral o viceversa. Lamentablemente en su afán por vender, algunos distribuidores inescrupulosos se apresuran a responder afirmativamente a esta pregunta. Otros usuarios más aventurados acuden directamente a fabricantes internacionales atraídos por la comodidad, portabilidad y atractivos precios de sus dispositivos. La realidad es que los equipos tradicionalmente desarrollados para la práctica de neurofeedback no sirven para realizar mapeo cerebral, por el sencillo hecho de que los equipos para neurofeedback escasamente superan los 8 canales de EEG, mientras que para un completo mapeo cerebral se requiere un equipo robusto de mínimo 19 canales destinados para EEG. En el caso del EEG cuantitativo y normativo, las bases de datos fueron realizadas con 19 canales. De hecho, actualmente sólo existe una interfaz cerebro-computadora que permite realizar neurofeedback a partir de qEEG normativo (Ver documento anexo), desarrollado por el Dr. Robert Thatcher. A este procedimiento se le conoce comúnmente en el campo de los procesos psicofisiológicos de intervención como Z-score Neurofeedback o neurofeedback normativo, el cual obedece a los más altos estándares de la práctica de dicha técnica de intervención de acuerdo a las organizaciones internacionales de certificación y regulación de la práctica profesional de estos procedimientos (BCIA, IRNR y AAPB). Es de anotar que la gran mayoría de estos dispositivos de neurofeedback de bajo costo para uso doméstico, son considerados por autoridades en el tema como “juguetes”, y carecen de validez científica y técnica para aplicaciones terapéuticas o investigativas. Los siguientes son algunos estudios de fuentes confiables que revelan específicamente algunas de las características deficientes de estos dispositivos:

PeerJ. 2016; 4: e1746. Published online 2016 Mar 22. doi: 10.7717/peerj.1746 PMCID: PMC4806709 PMID: 27014511 Consumer-grade EEG devices: are they usable for control tasks? Rytis Maskeliunas,1 Robertas Damasevicius, corresponding author2 Ignas Martisius,3 and Mindaugas Vasiljevas2 Academic Editor: Jafri Abdullah https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4806709 “Conclusiones: Al utilizar dispositivos EEG de nivel de consumidor, el analfabetismo con BCI es un problema importante debido a las limitaciones técnicas de los dispositivos y la débil respuesta. Nuestra investigación muestra que hasta el 50% de los usuarios pueden ser ilícitos para BCI cuando utilizan dispositivos EEG de bajo costo para realizar tareas de control basadas en el reconocimiento del estado mental (atención y meditación). Por lo tanto, los resultados de los experimentos pueden verse seriamente afectados, porque si el usuario no es capaz de producir patrones de EEG estables y distintos, entonces ningún método de aprendizaje automático o algoritmo de clasificación podría reconocerlos. Mejorar la universalidad de BCI (es decir, reducir el analfabetismo de BCI) debería ser una prioridad principal en la investigación de BCI centrada en aplicaciones no médicas. La configuración mejorada del entorno, la capacitación y las instrucciones de los sujetos pueden hacer que los ICC sean más universales, hasta cierto punto.” Incluso estos dispositivos han probado ser deficientes en el campo del entretenimiento, como lo evidencia el siguiente trabajo de grado de ingeniería de la Universidad de Alicante, España: https://rua.ua.es/dspace/bitstream/10045/69332/1/Nuevas_formas_de_interactividad_en_videojuegos_los_cas_ANIORTE_LLANES_CARLOS.pdf En este estudio se concluye: “El campo de la encefalografía a nivel comercial está todavía comenzando. Existen dispositivos en todos los rangos de precios, y se espera que su precisión vaya acorde a esto último. No obstante, muchos de los dispositivos no llegan a las cotas de calidad que se espera de ellos. El dispositivo analizado en el presente trabajo posee debilidades críticas y algunas fortalezas, siendo las primeras las relativas a la encefalografía. Este dispositivo no podría ser considerado para ser utilizado como dispositivo EEG fiable si la pretensión del usuario o investigador es da de hacer uso de las ondas cerebrales, ya que queda demostrado que su fiabilidad es insuficiente para tal fin.” Con cierta frecuencia escuchamos además a profesionales, directores y docentes de laboratorios de psicología, así como a estudiantes en curso de sus tésis de pregrado y posgrado, argumentar y cuestionar la calidad de estos dispositivos, basados en obtención de registros fisiológicos deficientes e inconsistentes.

----------------------------

A continuación le proporcionamos un artículo traducido al español escrito por el Dr. Robert Thatcher, autoridad en qEEG Normativo, desarrollador del más reconocido software de base de datos, participante en el proyecto Brain-Mapping Project promovido en el 2014 por Barack Obama - Ex presidente de los EEUU - autor de 8 libros relacionados con neurofisiología, neuroanatomía, EEG y mapeo cerebral, así como de 200 publicaciones en revistas científicas reconocidas a nivel internacional: “La electroencefalografía cuantitativa (qEEG o QEEG) se distingue del examen visual de los rastros de EEG (1), denominado "EEG no cuantitativo" por el hecho de que este último es subjetivo e implica una baja sensibilidad y una baja confiabilidad inter evaluadores (Cooper et al, 1974; Woody, 1966; 1968), mientras que el primero involucra el uso de computadoras y análisis espectrales de potencia y es más objetivo con mayor confiabilidad y mayor sensibilidad (Hughes y John, 1999). Hans Berger reconoció por primera vez la sensibilidad y confiabilidad mejoradas de QEEG en 1934 cuando realizó un análisis de QEEG que involucraba el espectro de potencia del EEG con una computadora analógica mecánica (Berger, 1934; Niedermeyer y da Silva, 1995). QEEG en el año 2009 supera claramente el examen visual convencional de trazas de EEG porque el qEEG tiene una alta resolución temporal y espacial en el dominio de tiempo de milisegundos y aproximadamente un centímetro en el dominio espacial, lo que le da al qEEG la capacidad de medir dinámicas de redes que son simplemente "invisibles" para el ojo humano. En los últimos 40 años, la precisión, la sensibilidad y la resolución del qEEG han aumentado constantemente debido a los esfuerzos de cientos de científicos y clínicos dedicados que han producido aproximadamente 90,000 estudios de qEEG citados en la base de datos de la Biblioteca Nacional de Medicina. Se recomienda que el lector busque en la base de datos de la Biblioteca Nacional de Medicina (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/entrez?db=pubmed) usando la palabra clave "EEG" y las pocas citas representativas en este capítulo (2) Debido a las limitaciones de espacio, no se intentará revisar esta vasta literatura; en cambio, el propósito del presente capítulo es describir brevemente algunos de los avances más recientes en qEEG en relación con la biorretroalimentación / neurofeedback de EEG (3) La evaluación neurológica del espacio que ocupa las lesiones se ha correlacionado con las ubicaciones y los cambios de frecuencia que se han observado en las trazas de EEG y en los análisis de qEEG, por ejemplo, las lesiones de la corteza visual provocaron distorsiones del EEG generadas por la localización del cuero cabelludo occipital o lesiones del lóbulo frontal dio lugar a distorsiones de las trazas de EEG que surgen en las regiones frontales, etc. Los empalajes intracelulares han demostrado que la mayoría de las neuronas piramidales corticales presentan respuestas resonantes y se comportan como filtros de “pasabanda” (Hutcheon et al, 1996; 2000; Dwyer et al, 2010). Las características de sintonización de frecuencia de las neuronas piramidales tienen una forma "Gaussiana" con una frecuencia central y un ancho de banda con el que se relacionan las ráfagas potenciales de acción. Trastornos como la "disritmia tálamo-cortical" son ejemplos de actividad resonante irregular que involucra los potenciales de membrana y las conductancias iónicas de las neuronas. Esta es la razón por la cual el Z-Score neurofeedback se denomina "Z Tunes" porque una referencia de edades sanas de individuos sanos se usa como una guía para reforzar el movimiento hacia el centro de las poblaciones normales o Z = 0. La naturaleza Gaussiana de la base de datos normativa y la naturaleza gaussiana de las neuronas piramidales se utiliza para desarrollar un procedimiento de "sintonización" para mover el cerebro hacia estados de mayor regulación y estabilidad, y por lo tanto "Z Tunes" a través del biofeedback de EEG. Sin embargo, estudios neurológicos y neuropsicológicos tempranos han demostrado que la función no estaba localizada en ninguna parte del cerebro (Luria, 1973). En cambio, el cerebro está formado

por agrupaciones complejas e interconectadas de neuronas que constituyen "sistemas funcionales", como el "sistema digestivo" o el "sistema respiratorio", en el que la secuenciación cooperativa y las interacciones dan lugar a una función general en cada momento del tiempo (Luria, 1973). Esta visión ampliamente aceptada de la función cerebral como un sistema funcional complicado que se hizo dominante en las décadas de 1950 y 1960 sigue siendo la visión aceptada hoy (julio de 2009). Por ejemplo, desde la década de 1980, las nuevas tecnologías como la MRI funcional (FMRI), PET, SPECT y qEEG / MEG han proporcionado amplia evidencia de sistemas funcionales distribuidos involucrados en la percepción, la memoria, los impulsos, las emociones, los movimientos voluntarios e involuntarios, las funciones ejecutivas y varias disfunciones psiquiátricas y psicológicas. Los estudios modernos de PET, qEEG, MEG y fMRI son consistentes con la visión histórica de los "sistemas funcionales" presentada por Luria en la década de 1950 (Luria 1973), es decir, no hay una localización funcional absoluta debido a que se trata de sistemas funcionales de subregiones de acoplamiento dinámico del cerebro operando. Por ejemplo, varios estudios de resonancia magnética funcional y resonancia magnética (p. Ej., Imágenes de tensor de difusión o DTI) han demostrado que el cerebro está organizado por un subconjunto relativamente pequeño de "Módulos" o "Núcleos" que representan grupos de neuronas con una alta conectividad dentro del grupo y escasa conectividad de larga distancia (Hagmann et al, 2009; Chen et al, 2008; He et al, 2009). La organización modular es una propiedad común de los sistemas complejos y los modelos 'Small-World' en los que se logra la máxima eficiencia cuando los grupos locales de neuronas dependen de un pequeño conjunto de conexiones de larga distancia para minimizar el "gasto" de “cableado” y reducir los retrasos. entre módulos (Buzsaki, 2006; He et al, 2009). Además, los análisis recientes de qEEG y MEG han demostrado que importantes procesos invisibles como la coherencia, los retrasos de fase, el bloqueo de fase y el desplazamiento de fase de diferentes frecuencias son críticos en las funciones cognitivas y diversos trastornos clínicos (Buszaki, 2006; Sauseng y Klimesch, 2008; Thatcher et al, 2009a). Se ha demostrado que el cambio de fase y la sincronización de fase son uno de los procesos fundamentales involucrados en la coordinación de la actividad neuronal ubicada en "módulos" distribuidos espacialmente en cada momento del tiempo (Freeman y Rogers, 2002; Freeman y otros, 2003; Thatcher y otros , 2009a; 2009b). 1 EEG o el electroencefalograma se mide desde la superficie del cuero cabelludo y se produce mediante la suma algebraica de los potenciales sinápticos corticales. 2 Desde aproximadamente 1975, ha sido muy difícil incluso publicar estudios que solo utilicen un examen visual de trazas de EEG. La estimación de 90,000 surge cuando uno usa el término de búsqueda "EEG" y examina los resúmenes para confirmar que se usó la cuantificación de EEG. Es necesario usar el término de búsqueda "EEG" y no "QEEG" porque la Biblioteca Nacional de Medicina indiza artículos basados en palabras en los títulos y la mayoría de los estudios de QEEG no usan el término "QEEG" en sus títulos. 3 Si bien el Biofeedback de EEGa veces se denomina "Neurofeedback", el término posterior no es específico, ya que muchos tratamientos distintos del EEG pueden implicar neurofeedback. Sin embargo, en el presente capítulo, estos términos se consideran sinónimos y se utilizarán indistintamente.

qEEG para evaluación y Neurofeedback para tratamiento: una relación entre padres e hijos El uso del EEG cambió drásticamente en la década de 1960 cuando se usaron computadoras para modificar el EEG a través de la biorretroalimentación de EEG, hoy conocida como Neurofeedback (NF). Estudios de Fox y Rudell (1968); Kamiya (1971) y Sterman (1973) fueron un alejamiento dramático del uso clásico del EEG visual convencional y el QEEG, ya que por primera vez los médicos podrían considerar tratar un trastorno como la epilepsia o los trastornos por déficit de atención y otros trastornos mentales mediante el uso de métodos de condicionamiento operante para modificar el propio EEG. Por lo tanto, el qEEG y Biofeedback de EEG tienen una relación "padre-hijo" en la que el Biofeedback de EEG necesariamente usa computadoras y, por lo tanto, es una forma de qEEG que se centra en el tratamiento basado en la ciencia y el conocimiento del significado fisiológico y la génesis del propio EEG. De manera ideal, a medida que aumenta el

conocimiento sobre la función cerebral y la precisión y resolución del EEG, el Biofeedback de EEG debería cambiar en el paso de bloqueo para vincular mejor los síntomas y las quejas al cerebro y de esta manera tratar al paciente sobre la base de una ciencia sólida. En la medida en que el EEG se pueda vincular a sistemas funcionales en el cerebro y a trastornos mentales específicos, entonces el Biofeedback de EEG podría "mover" el cerebro hacia un estado más saludable (es decir, "normalizar" el cerebro) (Thatcher 1998; 1999). Claramente, la eficacia clínica de Biofeedback de EEG depende del conocimiento sobre la génesis del electroencefalograma y las funciones específicas del cerebro humano. La relación padre-hijo e interdependencias entre qEEG y Biofeedback de EEG está activa hoy en día y representa un vínculo que, cuando se rompe, se traduce en una reducción de la eficacia clínica y en una crítica general del campo del biofeedback de EEG. La relación tradicional y lógica entre qEEG y NF es utilizar qEEG para evaluar y NF para tratar basándose en un vínculo entre los síntomas y las quejas del paciente y los sistemas funcionales en el cerebro. El enlace padre / hijo generalmente se optimiza siguiendo tres pasos: 1- realice una entrevista clínica cuidadosa y completa y evalúe los síntomas y las quejas del paciente (las evaluaciones neuropsicológicas son las más deseables), 2- realice una qEEG para vincular los síntomas y las quejas a los sistemas funcionales en el cerebro como se evidencia en la RMf, la PET y la qEEG / MEG, y 3 diseñar un protocolo de biofeedback de EEG para abordar las irregularidades observadas en la evaluación de QEEG que mejor se adaptan a los síntomas y quejas del paciente. Este enfoque refuerza el vínculo estrecho entre el padre (qEEG) y el niño (Neurofeedback) y permite la evaluación objetiva de la eficacia del tratamiento en términos de comportamiento y función cerebral. La figura uno ilustra un moderno análisis de EEG cuantitativo en el que se observan y examinan las trazas de EEG convencionales al mismo tiempo que se muestran los análisis cuantitativos para facilitar y ampliar el poder analítico del EEG. La integración perfecta de qEEG y Neurofeedback implica dos pasos básicos: 1- examen visual de las trazas de EEG y 2- análisis espectrales de las trazas de EEG (4). Numerosos estudios han demostrado una relación entre el dominio del tiempo y el dominio de la frecuencia de una serie de tiempo EEG y análisis de fuentes tridimensionales de LORETA que proporcionan una resolución espacial máxima de 7 mm3 en tiempo real (Pascual-Marqui et al, 1974; Gomez y Thatcher, 2001 ) (ver nota 6). Existe una correspondencia verificable entre las series de tiempo del EEG y el espectro de potencia y la localización tridimensional de LORETA, por ejemplo, la localización de la corteza visual de la estimulación visual hemiretinal, la localización de la fuente del lóbulo temporal de la simulación auditiva, la localización de la fuente theta en el hipocampo en las tareas de memoria, la localización de theta en el giro cingulado anterior en las tareas de atención, el vínculo entre la depresión y el giro cingulado dorsal, etc. (4) El número de estudios clínicos qEEG citados en la Biblioteca Nacional de Medicina atestigua el vínculo entre los síntomas del paciente y Los sistemas funcionales en el cerebro y los protocolos para el tratamiento son comúnmente guiados por esta literatura científica. 4 Spectral analysis includes space and time sequences that are transformed such as Joint-Time-FrequencyAnalysis, FFT and all other methods that decompose EEG energies at different frequencies in space and time.

Fig. 1 - Ejemplo de EEG digital convencional (izquierda) y qEEG (derecha) en la misma pantalla al mismo tiempo. El EEG convencional incluye el examen y marcado de trazas y eventos de EEG. El qEEG (derecha) incluye la transformada rápida de Fourier (arriba a la derecha) y las puntuaciones normativas de la base de datos Z (abajo a la derecha).

El uso de Z-Score qEEG de superficie de 19 canales y neurofeedback o biofeedback de EEG Según lo descrito por Thatcher y Lubar (2008), los científicos de UCLA en la década de 1950 (Adey et al, 1961) y más tarde Matousek y Petersen (1973) fueron los primeros en calcular los medios y desviaciones estándar en diferentes grupos de edad y luego puntuaciones Z para comparar un individuo con una base de datos normativa de referencia de desviaciones estándar y medias. La estadística Z se define como la diferencia entre el valor de un individuo y la media de la población de referencia normal dividida por la desviación estándar de la población. John y sus colegas (John, 1977; John et al, 1977; 1987) ampliaron el uso de la puntuación Z y las bases de datos de referencia normales para la evaluación clínica, incluido el uso de medidas multivariadas como la métrica de distancia de Mahalanobis (John et al, 1987; John et al, 1988). A los efectos de evaluar la desviación de la norma, los valores de Z por encima y por debajo de la media, que incluyen del 95% al 99% del área de la distribución de la puntuación Z, se utilizan a menudo como un nivel de confianza necesario para minimizar los errores de Tipo I y Tipo II. La ecuación de puntaje estándar también se usa para validar de forma cruzada una base de datos normativa que nuevamente enfatiza la importancia de la aproximación a un Gaussiano para cualquier base de datos normativa de qEEG (Thatcher et al, 2003). Los conceptos estándar que subyacen a la estadística de puntuación Z y las evaluaciones de qEEG se combinaron recientemente para dar lugar al Z-Score Neurofeedback en tiempo real, también conocida como "biofeedback con puntuación Z en vivo" (Thatcher 1998a; 1998b; 2000a; 2000b; Thatcher y Collura, 2006; Collura et al, 2009). El uso de biorretroalimentación EEG de puntaje Z en tiempo real es otro método para avanzar en la integración de QEEG y Neurofeedback.

La figura dos ilustra las diferencias entre el biofeedback de EEG de puntaje bruto y el biofeedback EEG de puntaje Z en tiempo real.

Fig. 2- Diagrama de la diferencia entre el biofeedback EEG estándar y el biofeedback EEG con puntuación Z. El sistema superior incluye biofeedback de EEG estándar que se basa en medidas de EEG sin procesar, como la potencia, coherencia, fase, asimetrías de amplitud y relaciones de potencia y un valor de umbral arbitrario y subjetivo. El sistema de abajo es el mismo que el de arriba, pero con una transformación de las puntuaciones brutas a puntuaciones Z y, por lo tanto, una simplificación de diversas métricas a una métrica única de la puntuación Z en la que el umbral se define matemáticamente como un movimiento hacia Z = 0. La magnitud de la puntuación Z proporciona retroalimentación en tiempo real sobre la distancia entre el EEG del paciente y los valores del EEG en una muestra de edades sanas de sujetos control normales sanos.

APPENDIX C – REFERENCES Baillet, S., et al, ”r;Evaluation of inverse methods and head models for EEG source localization using a human skull phantom”. Physics in Medicine and Biology, 46: 77-96, 2001. Baillet, S. and Garnero, L. ”r;A Bayesian approach to introducing anatomo-functional priors in the EEG, MEG inverse problem”. IEEE Trans. Biomed. Eng. 44: 374-375, 1997.

Casper, et al. ”r;Evaluation of inverse methods and head models for EEG source localization using a human skull phantom” at: http://sipi.usc.edu/~silvin/docs/inversecasperthese2.pdf Gomez, J. F. and Thatcher, R.W. ”r;Frequency domain equivalence between potentials and currents using LORETA.” Int. J. of Neuroscience, 107: 161-171, 2001. Signal Generator Manual 717 © 2012 Enter your company name Helmholtz, HLF, Ann. Physik and Chemie 89: 211-233, 354-377, 1853 (see also "Helmholtz's Treatise on Physiological Optics" by Hermann Von Helmholtz, edited by J. P. Southal, Thoemmes, Press, 2000, ISBN 1855068311). Malmivuo, J. and Plonsey, R. "Bioelectromagnetism", Oxford University Press, 1995. Menke, W. ”r;Geophysical Data Analysis: Discrete Inverse Theory.” Orlando: Academ,ic Press, 1984. Hämäläinen, M. ”r;Discrete and distributed source estimates”,ISBET Newsletter Edited by W. Skrandies, Giessen, Germany, No 6 / December 1995. Pascual-Marqui, R. D. Review of methods for solving the EEG inverse problem. Inter. J. of Bioelectromagnetism, 1:75-86, 1999. Tesche, C. and Kajola, M. ”r;A comparison of the localization of spontaneous neuromagnetic activity in the frequency and time domains.” Electroencephalography and Clin. Neurophysiology, 87(6): 408-416, 1993. Towel, V. et al., The spatial location of EEG electrodes: locating the best-fitting sphere relative to cortical anatomy. EEG & Clin. Nerurophysiol., 103: 9- 15, 1993. OTROS ARTÍCULOS CIENTÍFICOS DE INTERÉS CON RELACIÓN AL QEEG NORMATIVO: Conventional and Quantitative EEG in Psychiatry: https://www.appliedneuroscience.com/PDFs/Huges&John.pdf Sensitivity and Specificity of Normative EEG Databases: Validation and Clinical Correlation: https://www.appliedneuroscience.com/PDFs/LSNDBweb.pdf HISTORY OF THE SCIENTIFIC STANDARDS OF QEEG NORMATIVE DATABASES: https://www.appliedneuroscience.com/PDFs/History_of_QEEG_Databases.pdf VALIDITY AND RELIABILITY OF QUANTITATIVE ELECTROENCEPHALOGRAPHY (qEEG): https://www.appliedneuroscience.com/PDFs/qEEG_Reliability-Thatcher.pdf

Neuropsychiatry and qEEG in the 21st Century: https://www.appliedneuroscience.com/PDFs/Thatcher-Galley_Proof_9-16-11.pdf LORETA 3-Dimensional Phase Reset Between Default Network Brodmann Areas: https://www.appliedneuroscience.com/PDFs/Default_Network_LORETA_Phase_Reset-Thatcher_et_al.pdf The Value of Quantitative Electroencephalography in Clinical Psychiatry: A Report by the Committee on Research of the American Neuropsychiatric Association Kerry L. Coburn, Ph.D. Edward C. Lauterbach, M.D. Nash N. Boutros, M.D. Kevin J. Black, M.D. David B. Arciniegas, M.D. C. Edward Coffey, M.D. https://www.appliedneuroscience.com/PDFs/Coburn_1.pdf QEEG and Traumatic Brain Injury Present and Future: https://www.appliedneuroscience.com/PDFs/Thatcher-Brain_Injury.pdf Atentamente, Javier Cano Ocampo Director Científico Innovaciones Software y Servicios, SAS Nit: 901083124-9 Teléfono: (572)2881337 Celular:

(572)322 897 9042 Cali, Colombia capacitacion@innovacionessoftware.com www.innovacionessoftware.com