Maestú Unturbe, FernandoMartín-Buro, María Carmen2023-06-192023-06-192014-09-24https://hdl.handle.net/20.500.14352/36530Este trabajo ha sido publicado en: Martín-Buro, María Carmen ; Garcés, Pilar ; Maestú, Fernando Test-retest reliability of resting-state magnetoencephalography power in sensor and source space Human brain mapping. Vol: 37, 1 : 179-190. Versión online: 14 octubre 2015DOI: 10.1002/hbm.23027La sincronización de las oscilaciones cerebrales se produce incluso en ausencia de tarea, por eso, el resting state está aportando interesantes vías de estudio de los procesos normales y patológicos. Dada la creciente necesidad por utilizar las medidas derivadas de las señales MEG en resting state como biomarcadores clínicos o en la evaluación de tratamientos, es necesario garantizar su fiabilidad. En este estudio se ha investigado por primera vez la fiabilidad de la las medidas espectrales derivadas de registros MEG explorando la estabilidad en resting state de la potencia de 10 sujetos sanos en tres sesiones con un intervalo test-retest de 7 días. A partir de las señales MEG de cada sujeto y sesión se calculó el espectro de potencia de 1 a 100Hz en cada sensor, y como medida de fiabilidad se utilizó el coeficiente de correlación intraclase (ICC). Para explorar cómo afecta la intensidad de la señal a la estabilidad, se registró la señal de la cámara vacía en cada sesión de registro y se calculó la relación señal/ruido (SNR). La potencia espectral en MEG es muy estable en las bandas de frecuencia α, β y θ, y menos estable en δ y γ-2. Con respecto a la distribución de la estabilidad, la señal capturada en la zona frontal del equipo MEG fue la menos estable a través de todas las bandas de frecuencia. La estabilidad mostró cierta tendencia a disminuir conforme disminuye la SNR; este efecto es parcial, ya que los ritmos cerebrales estables mostraron un alto ICC incluso con baja SNR. En conjunto, estos resultados sugieren que las medidas espectrales en resting state con MEG son suficientemente fiables para ser consideradas en futuros estudios longitudinales sobre cambios en la actividad cerebral.The synchronization of cerebral oscillations takes place even in the absence of task, for that reason, resting state provides interesting lines of study of normal and pathological processes. Given the increasing necessity to use the measures derived from MEG signals in resting state as clinical biomarkers or in the evaluation of treatments, it is necessary to guarantee its reliability. In this study, the reliability of spectral measures derived from MEG recordings is investigated for the first time by means of exploring resting state stability of the power spectrum of 10 healthy subjects in three sessions with 7 days test-retest interval. The power spectrum from 1 to 100Hz was calculated for each subject, session and sensor, and intraclass correlation coefficient (ICC) was used as a measure of test-retest reliability. In order to explore how intensity of the signal affects to the reliability, empty room was recorded in each session, and the signal-to-noise ratio (SNR) was calculated. Spectral power in MEG was very reliable in α, β and θ frequency bands, and less reliable in δ and γ-2. With regard to reliability distribution, sensors covering the frontal area of the scalp were less stable in all frequency bands. The reliability showed a certain trend to fall as the SNR diminishes; this effect was partial, since stable cerebral rhythms show high ICC values even with very low SNR. Overall, these results suggest that spectral measures in resting state with MEG are sufficiently reliable to be considered for future longitudinal studies of brain activity changes.spaAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Españahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/master thesisopen access159.95612.8Coeficiente de correlación intraclaseEspectro de potenciaFiabilidadMagnetoencefalografíaResting stateRitmos cerebrales.Brain rhythmsIntraclass correlation coefficientMagnetoencephalographyPower spectrumReliabilityResting state.Psicología cognitivaNeurociencias (Biológicas)6104.01 Procesos Cognitivos2490 Neurociencias