Informe Detallado de Atención - EEG y Conducta Resumen Este informe ofrece un análisis detallado de los datos de conducta y neurofisiológicos obtenidos en una versión adaptada para niños (3–5 años) de la Prueba de las Redes de Atención, aplicada a un participante zurdo de 40 años. Se describen los objetivos, metodología, componentes de interés (ERN, N2 y P300), el flujo de trabajo integrado (EPrime, LSL, OpenBCI, LabRecorder, EEGLAB, MATLAB y R) y los resultados, junto con sus implicaciones científicas y prácticas. El experimento se basa en Abundis-Gutiérrez et al. (2014).

1. Narrativa del experimento En este primer estudio, el análisis se centró únicamente en los datos registrados en el hemisferio izquierdo, pues las limitaciones formativas del equipo evaluador y del técnico de análisis neurofisiológico impidieron abordar un procesamiento bilateral completo. Aunque la versión infantil de la Prueba de las Redes de Atención (ANT-C) está diseñada para explorar diferencias hemisféricas en la respuesta a estímulos, la curva de aprendizaje de EEGLAB y la experiencia todavía en consolidación en el manejo simultáneo de múltiples canales llevaron a reservar el análisis las respuestas hacia la izquierda y datos de posiciones centrales (Fz, Cz, Pz, etc.). Para investigaciones futuras, será fundamental ampliar la capacitación técnica para poder procesar datos de ambos lados y así capturar de manera más exhaustiva la dinámica atencional y la detección de errores en todo el cuero cabelludo.

La ANT-C, por su parte, es una adaptación de la clásica Attention Network Test diseñada para niños de tres a cinco años. Cada ensayo presenta una flecha grande —el estímulo objetivo— que apunta hacia la izquierda o hacia la derecha, y el participante debe presionar el botón correspondiente con la mano designada lo más rápido y preciso posible. Este protocolo permite evaluar tres redes atencionales: la de alerta, que mide la rapidez con que se detecta un estímulo sin señal previa; la de orientación, que valora la eficacia al dirigir la atención hacia la ubicación correcta del estímulo; y la de control ejecutivo o conflicto, que refleja la capacidad de inhibir respuestas automáticas cuando el objetivo está rodeado de distractores incongruentes.

Desde el lado técnico, todo el experimento se montó en E-Prime para que los tiempos de presentación de cada flecha fueran exactos al milisegundo. Cada vez que aparecía la flecha —ya fuera apuntando a la izquierda o a la derecha, y sin importar si la respuesta fue correcta o no— se generaba un marcador que se enviaba al instante vía LSL (con VSPE para manejar los puertos cuando hacía falta) directo al OpenBCI. Ahí, LabRecorder grababa en paralelo tanto la señal de EEG como esos marcadores de evento. Después, llevamos los datos brutos a EEGLAB para limpiar la señal y extraer los potenciales evocados, y utilizamos MATLAB (ANOVA) para los análisis estadísticos principales. Más adelante, se planifica incorporar análisis adicionales en R para darle aún más consistencia a los resultados.

2. Potenciales evocados de promedio global ± SEM por condición En esta sección se muestran las ondas promedio (correctas vs. incorrectas) en los canales Fz, Cz y Pz, con bandas de error estándar de la media (SEM) para evaluar la variabilidad de los ensayos.

La consistencia conductual se refiere a la baja variabilidad en los tiempos de reacción (SEM estrecho), lo que indica que el participante respondió de forma homogénea ensayos tras ensayo.

3. Promedio de latencia de la respuesta conductual por posición del EEG Esta gráfica compara el tiempo medio de respuesta (ms) en Fz, Cz y Pz para respuestas correctas e incorrectas.

La detección rápida de errores se observa cuando la latencia del ERN aparece apenas el sujeto se equivoca, reflejando un procesamiento inconsciente inmediato de la equivocación.

4. Promedio de amplitud de ERN, N2 y P300 Se muestran las amplitudes medias (µV) de tres componentes neurofisiológicos: - ERN (0–150 ms): señal negativa temprana que marca detección de error (BundisGutiérrez et al., 2014). - N2 (150–300 ms): refleja conflicto o incertidumbre, incluso en aciertos si hubo titubeo. - P300 (250–450 ms): onda positiva asociada a actualización de la representación interna. Estos componentes se analizaron en canales Fz, Cz y Pz.

El procesamiento adicional tras un error se evidencia en mayores amplitudes de N2 y P300, indicando mayor reclutamiento de recursos cognitivos para revisar y corregir la acción.

5. Detalle de latencias y amplitudes pico en Fz (Fronto-Central) Aquí se comparan latencia pico y amplitud pico en Fz para condiciones incorrectas vs. correctas, resaltando diferencias cuantitativas.

1. Negatividad Relacionada con el Error (panel izquierdo) Qué es: Una rápida deflexión negativa que el cerebro emite justo después de reconocer un error. Lo que se observa: En los tres sitios (frontal Fz, central Cz y parietal Pz), las barras azules (respuestas incorrectas) alcanzan valores más negativos que las naranjas (respuestas correctas). En términos sencillos: Cuando el participante presionó el botón equivocado, su cerebro generó una señal de “error” de mayor magnitud.

2. Componente N2 (panel central) Qué es: Una deflexión negativa que alcanza su pico alrededor de los 200 ms y refleja conflicto o sorpresa (“esto no era lo que esperaba”). Lo que se observa: De nuevo, las barras azules son más negativas que las naranjas, especialmente en Fz y Cz, lo que indica una señal de conflicto más intensa cuando la respuesta fue incorrecta. En términos sencillos: Los errores dispararon una onda temprana de “espera… algo no concuerda” de mayor amplitud.

3. Componente P3 (panel derecho) Qué es: Una deflexión positiva alrededor de los 300–400 ms asociada con la atención y la actualización de la “lista interna” de tareas. Lo que se observa: En Pz (parietal) la barra azul (incorrecto) es la más alta, aunque la naranja (correcto) también es considerable. En Fz es pequeña y en Cz de magnitud intermedia. En términos sencillos: Tanto en aciertos como en errores, la señal de “he registrado el evento y ajusto mi plan” fue más fuerte en la parte posterior de la cabeza, y ligeramente mayor cuando el participante se equivocó.

Conectando conducta y cerebro Desde el punto de vista conductual, nuestro voluntario zurdo de 40 años realizaba una versión infantil de la prueba de atención y, en ocasiones, presionaba el botón equivocado. Neurofisiológicamente, cada error desencadenó una secuencia repetida en cada ensayo: primero un conflicto o sorpresa (N2), luego una conciencia de error aguda (ERN) y, finalmente, una actualización atencional (P3). Aunque en nuestro ANOVA las diferencias en P3 no alcanzaron significación, los efectos en N2 y ERN fueron consistentes a lo largo de los ensayos, lo que demuestra claramente cómo el monitoreo interno del cerebro se vincula directamente con la corrección o el fallo en la respuesta.

6. Resultados del ANOVA para Latencia y Amplitud Se realizó un ANOVA de dos vías para evaluar diferencias en latencia y amplitud entre condiciones.

La significancia estadística (p < 0,05) no se alcanzó en ninguna medida, lo que sugiere que las diferencias observadas podrían deberse a variabilidad o tamaño muestral limitado.

Conclusiones • Aunque los componentes ERN, N2 y P300 mostraron tendencias esperadas, no se observaron diferencias estadísticamente significativas en latencia ni amplitud. • Esto puede explicarse por el tamaño de muestra o la variabilidad natural (edad del sujeto, su familiarización de la prueba y versión de la prueba para niños). Sin embargo, valida la viabilidad de usar sistemas de EEG de bajo costo integrados con E-Prime, LSL, OpenBCI y LabRecorder para estudios de tiempos de reacción. • El alineamiento de herramientas (E-Prime para estímulos, LSL/VSPE para marcadores, OpenBCI/LabRecorder para adquisición, EEGLAB/MATLAB/R para procesamiento) demuestra un flujo de trabajo reproducible y económico. • Futuras investigaciones deben aumentar muestras y condiciones, y emplear análisis en R para robustecer hallazgos. • El estudio apoya que la neuroelectroencefalografía de bajo costo puede ser aplicada con éxito en diseños experimentales y replicar hallazgos de Bundis-Gutiérrez et al. (2014).

Referencias

Abundis-Gutiérrez, A., Checa, P., Castellanos, C., & Rueda, M. R. (2014). Electrophysiological correlates of attention networks in childhood and early adulthood. Neuropsychologia, 57, 78–92. https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2014.02.013 (researchgate.net)

Delorme, A., & Makeig, S. (2004). EEGLAB (Version 14.1.2) [Software]. https://sccn.ucsd.edu/eeglab/

MathWorks, Inc. (2021). MATLAB (Version R2021a) [Computer software]. Natick, MA: The MathWorks, Inc.

OpenBCI. (n.d.). Cyton Biosensing Board [Hardware]. https://openbci.com/products/

Psychology Software Tools, Inc. (2012). E-Prime (Version 2.0) [Computer software]. https://pstnet.com/products/e-prime/

LabStreamingLayer. (n.d.). LabRecorder [Software]. https://github.com/labstreaminglayer/lslr

R Core Team. (2024). R: A language and environment for statistical computing (Version 4.3.0) [Computer software]. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/

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• Referencia:
  Concepción Cardona, J. V. (2025). Validación de EEG de bajo costo en el ANT-C [Whitepaper]. CienciaPR. https://www.cienciapr.org/

• Cita en el texto: (Concepción Cardona, 2025)

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