<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="static/style.xsl"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-04-13T07:59:19Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:www.recercat.cat:2117/340443" metadataPrefix="marc">https://recercat.cat/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:recercat.cat:2117/340443</identifier><datestamp>2025-07-17T16:55:20Z</datestamp><setSpec>com_2072_1033</setSpec><setSpec>col_2072_452951</setSpec></header><metadata><record xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim" xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd">
   <leader>00925njm 22002777a 4500</leader>
   <datafield ind2=" " ind1=" " tag="042">
      <subfield code="a">dc</subfield>
   </datafield>
   <datafield ind2=" " ind1=" " tag="720">
      <subfield code="a">Fernandez Asuncion, Victor</subfield>
      <subfield code="e">author</subfield>
   </datafield>
   <datafield ind2=" " ind1=" " tag="260">
      <subfield code="c">2020-07-13</subfield>
   </datafield>
   <datafield ind2=" " ind1=" " tag="520">
      <subfield code="a">La estimulación eléctrica transcraneal (tES) es una técnica qué consiste en la colocación de diversos&#xd;
electrodos en la cabeza y mediante la aplicación de corrientes de bajo amperaje se modula la&#xd;
excitabilidad neuronal. En este trabajo revisaremos primero los documentos más importantes&#xd;
relacionados con tES, para establecer el estado del arte de esta técnica. En esta revisión cubriremos&#xd;
todos los aspectos; desde la instrumentación, los mecanismos de acción y las aplicaciones.&#xd;
Principalmente nos enfocaremos en métodos numéricos para determinar la distribución del campo&#xd;
eléctrico.&#xd;
A continuación, presentaremos una revisión de los montajes utilizados en las aplicaciones de tES que&#xd;
constan de más apoyo para un efecto clínico: fibromialgia, depresión y adicción, según (Lefaucheur et&#xd;
al. 2017). De este estudio, obtendremos la información requerida para replicar las posiciones,&#xd;
corriente, forma y tipo de electrodos típicamente empleados.&#xd;
Finalmente, haremos uso de estos montajes para modular la distribución del campo eléctrico inducido&#xd;
en un conjunto de modelos de cabeza computacional. Los modelos de cabeza computacional se&#xd;
crearán utilizando diferentes softwares y recursos de modelado de Neuroelectrics. Para realizar dichos&#xd;
modelos, utilizaremos imágenes de resonancia magnética de sujetos, obtenidas de una base de datos&#xd;
pública, la base de datos IXI (IXI Dataset, 2020). Para cada montaje, se calcularán los valores promedio&#xd;
del campo eléctrico en diferentes regiones de interés en el cerebro, el rango de estos valores y su&#xd;
variación entre los sujetos. Para cada sujeto y cada área cortical objetivo (que depende de la aplicación&#xd;
que se está estudiando), también presentaremos montajes optimizados multicanal alternativos.&#xd;
Cuantificaremos la importancia de la personalización de los montajes y discutiremos las posibles&#xd;
ventajas de usarlos.&#xd;
En la sección de resultados, se ha cuantificado el rango de valores de campo eléctrico necesarios para&#xd;
inducir una respuesta. Estos valores divergen dependiendo del área estudiada; sin embargo, la&#xd;
variabilidad calculada permanece entre el 15-35% de la magnitud del campo eléctrico inducido para la&#xd;
mayoría los casos. La ubicación de las zonas con más influencia de campo eléctrico también difiere&#xd;
según el área estudiada y las diferencias anatómicas individuales.&#xd;
Hemos demostrado la efectividad de los montajes multicanal para dar un mejor resultado en términos&#xd;
de focalización. Además, estos montajes tienen la capacidad de obtener un mayor valor para el campo&#xd;
eléctrico con las mismas corrientes de entrada que una distribución bipolar común.</subfield>
   </datafield>
   <datafield ind2=" " ind1=" " tag="520">
      <subfield code="a">L'estimulació elèctrica transcranial (tES) és una tècnica què consisteix en la col·locació de diversos&#xd;
elèctrodes al cap i mitjançant l'aplicació de corrents de baix amperatge es modula l'excitabilitat&#xd;
neuronal. En aquest treball revisarem primer els documents més importants relacionats amb tES, per&#xd;
establir l'estat de l'art d'aquesta tècnica. En aquesta revisió cobrirem tots els aspectes; des de la&#xd;
instrumentació, els mecanismes d'acció i les aplicacions. Principalment ens enfocarem en mètodes&#xd;
numèrics per determinar la distribució de camp elèctric.&#xd;
A continuació, presentarem una revisió dels muntatges utilitzats en les aplicacions de tES que consten&#xd;
de més suport per a un efecte clínic: fibromiàlgia, depressió i addicció, segons (Lefaucheur et al. 2017).&#xd;
D'aquest estudi, obtindrem la informació requerida per replicar les posicions, corrent, forma i tipus&#xd;
d'elèctrodes típicament empleats.&#xd;
Finalment, farem ús d'aquests muntatges per modular la distribució de camp elèctric induït en un&#xd;
conjunt de models de cap computacional. Els models de cap computacional es crearan utilitzant&#xd;
diferents programaris i recursos de modelatge de Neuroelectrics. Per realitzar aquests models,&#xd;
utilitzarem imatges de ressonància magnètica de subjectes, obtingudes d'una base de dades pública,&#xd;
la base de dades IXI (IXI Dataset, 2020). Per a cada muntatge, es calcularan els valors mitjans de camp&#xd;
elèctric en diferents regions d'interès en el cervell, el rang d'aquests valors i la seva variació entre els&#xd;
subjectes. Per a cada subjecte i cada àrea cortical objectiu (que depèn de l'aplicació que s'està&#xd;
estudiant), també presentarem muntatges optimitzats multicanal alternatius. Quantificarem la&#xd;
importància de la personalització dels muntatges i discutirem els possibles avantatges d'usar-los.&#xd;
A la secció de resultats, s'ha quantificat el rang de valors de camp elèctric necessaris per induir una&#xd;
resposta. Aquests valors divergeixen depenent de l'àrea estudiada; però, la variabilitat calculada roman&#xd;
entre el 15-35% de la magnitud de el camp elèctric induït per a la majoria dels casos. La ubicació de les&#xd;
zones amb més influència de camp elèctric també difereix segons l'àrea estudiada i les diferències&#xd;
anatòmiques individuals.&#xd;
Hem demostrat l'efectivitat dels muntatges multicanal per donar un millor resultat en termes de&#xd;
focalització. A més, aquests muntatges tenen la capacitat d'obtenir un major valor per al camp elèctric&#xd;
amb les mateixes corrents d'entrada que una distribució bipolar comú.</subfield>
   </datafield>
   <datafield ind2=" " ind1=" " tag="520">
      <subfield code="a">Transcranial electrical stimulation (tES) is a technique that consists of using electrodes placed on the&#xd;
scalp to deliver weak currents and modulate neuronal excitability. In this work we will first review the&#xd;
most important papers related to tES, in order to establish the state of the art of this technique. In this&#xd;
review we will cover all aspects ranging from instrumentation, mechanisms of action and applications.&#xd;
We will focus especially in numerical methods to determine the E-field distribution.&#xd;
After this initial review, we will present a review of the montages used in the applications of tES that&#xd;
show more evidence of a clinical effect (fibromyalgia, depression and addiction/craving, according to&#xd;
(Lefaucheur et al. 2017)). From this review we will obtain the information required to replicate the&#xd;
positions, current, shape and type of electrodestypically employed.&#xd;
We will then model the (E-field) distribution induced in a set of computational head models by these&#xd;
montages. The computational head models will be created using Neuroelectrics’ segmentation and&#xd;
modelling pipeline. As an input to this step we will use MRIs of subjects from a public database, the IXI&#xd;
database (IXI Dataset, 2020). For each montage, the average E-field values in different regions of&#xd;
interest in the brain, the range of these values and their variation across subjects will be calculated. For&#xd;
each subject and each target cortical area (which depends on the application being studied), we will&#xd;
also present alternative multichannel optimized montages. We will quantify the importance of&#xd;
personalization of montages and discuss possible advantages of using them.&#xd;
In the results section, the range of electric field values needed to induce a response has been&#xd;
quantified. Those values diverge depending on the studied area; however, the computed variability&#xd;
remains at 15-35% of the induced electric field magnitude for the majority of the cases. The location&#xd;
of the E-field hotspots diverges also depending on the studied area and the individual anatomical&#xd;
differences.&#xd;
We have demonstrated the effectiveness of multichannel montages to give a better result in terms of&#xd;
focality. Furthermore, these montages have the ability to obtain bigger valuesfor electric field with the&#xd;
same input currents as a common bipolar distribution.</subfield>
   </datafield>
   <datafield tag="653" ind2=" " ind1=" ">
      <subfield code="a">Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria biomèdica</subfield>
   </datafield>
   <datafield tag="653" ind2=" " ind1=" ">
      <subfield code="a">Electrodes</subfield>
   </datafield>
   <datafield tag="653" ind2=" " ind1=" ">
      <subfield code="a">Estimulació elèctrica transcranial</subfield>
   </datafield>
   <datafield tag="653" ind2=" " ind1=" ">
      <subfield code="a">Elèctrodes</subfield>
   </datafield>
   <datafield ind2="0" ind1="0" tag="245">
      <subfield code="a">Quantifying the effective range of electric field values for transcranial electric stimulation</subfield>
   </datafield>
</record></metadata></record></GetRecord></OAI-PMH>