Lección 1Medidas psicofisiológicas: métricas de variabilidad de frecuencia cardíaca (HRV), respuesta de conductancia cutánea (SCR), medidas respiratorias, EMG muscularEsta sección introduce medidas psicofisiológicas clave, explicando cómo se registran, procesan e interpretan HRV, conductancia cutánea, respiración y EMG como índices de balance autónomo, arousal y estados emocionales o cognitivos.
Métricas HRV y balance autónomoAmplitud SCR, latencia y habituaciónMedidas de tasa y profundidad respiratoriaBases de EMG facial y muscular esqueléticoPreprocesamiento de señales para psicofisiologíaLección 2Calidad de señal, preprocesamiento, detección y remoción de artefactos para datos fisiológicos y de neuroimagenEsta sección detalla evaluación de calidad de señal y preprocesamiento para datos fisiológicos y de neuroimagen, incluyendo filtrado, detección de artefactos, rechazo vs corrección, métricas de control de calidad y documentación para pipelines reproducibles.
Relación señal-ruido y chequeos de calidadFiltrado y corrección de línea baseDetección de artefactos en EEG y EMGRuido fisiológico en MRI y fMRIRechazo vs corrección de artefactosLección 3Sensores autónomos periféricos y dispositivos wearables: ECG, PPG, actigrafía, consideraciones de monitoreo ambulatorioEsta sección se enfoca en sensado periférico y wearables, incluyendo ECG, PPG, actigrafía y monitoreo ambulatorio, abordando colocación de sensores, muestreo, artefactos de movimiento, límites de batería y validez ecológica en recolección de datos reales.
Adquisición ECG y detección de pico RSeñales PPG y análisis de onda de pulsoActigrafía y estimación sueño-vigiliaProblemas de diseño de monitoreo ambulatorioArtefactos de movimiento y desafíos de adherenciaLección 4Electroencefalografía (EEG): orígenes de señal, bandas de frecuencia, potenciales relacionados con eventos (ERPs), resolución espacial/temporalEsta sección introduce EEG, cubriendo orígenes biofísicos de señal, montajes de electrodos, bandas de frecuencia, potenciales relacionados con eventos y resolución espacial y temporal, junto con preprocesamiento básico y paradigmas experimentales comunes.
Generadores corticales de señales EEGColocación de electrodos y montajesBandas de frecuencia EEG canónicasComponentes ERP y tareas cognitivasResolución espacial y temporal EEGLección 5Medidas endocrinas: muestreo de cortisol (saliva, sangre), ritmos diurnos, bases de inmunoensayo e interpretaciónEsta sección cubre evaluación endocrina en biopsicología, enfatizando muestreo de cortisol de saliva o sangre, ritmos diurnos y relacionados con estrés, principios de inmunoensayo, control de calidad e interpretación en contextos experimentales y clínicos.
Fisiología del cortisol y respuesta al estrésProtocolos de muestreo saliva vs sangreRitmos diurnos y ultradianos de cortisolPrincipios y estándares de inmunoensayoInterpretación de cortisol en contextoLección 6Integración multimodal: combinación EEG + psicofisiología o fMRI + cortisol — problemas de sincronización y alineaciónEsta sección cubre estrategias para combinar EEG, fMRI y medidas periféricas u hormonales, enfocándose en alineación temporal, correspondencia espacial, hardware de sincronización y enfoques analíticos para inferencia multimodal integrada.
Razones para medición multimodalIntegración EEG más señales autónomasfMRI con cortisol u hormonasSincronización temporal y disparadoresMétodos de coregistro y fusión de datosLección 7Limitaciones y confusiones de métodos de medición (p.ej., medidas indirectas, compensaciones espacial/temporal, invasividad)Esta sección examina limitaciones conceptuales y prácticas de medidas biopsicológicas, incluyendo indirectidad de señales, compensaciones espaciales y temporales, invasividad, confusiones de movimiento y fisiológicas, y problemas de confiabilidad y validez ecológica.
Índices neurales y fisiológicos indirectosCompensaciones resolución espacial vs temporalInvasividad, carga y problemas de seguridadConfusiones de movimiento, respiración y cardíacasConfiabilidad, validez y generalizabilidadLección 8Estadística básica para biosignales: análisis de series temporales, análisis espectral, detección de eventos y métricas resumenEsta sección revisa estadísticas esenciales para biosignales, incluyendo métricas descriptivas, modelado de series temporales, análisis espectral, detección de eventos y manejo de no estacionariedad, preparando a estudiantes para análisis robustos y reproducibles.
Métricas descriptivas y resumen de señalesModelos en dominio tiempo para biosignalesAnálisis espectral y tiempo-frecuenciaDetección de eventos y selección de picosManejo de no estacionariedad y tendenciasLección 9Imágenes por resonancia magnética funcional (fMRI): fisiología BOLD, diseños experimentales (bloque vs relacionados con eventos), pasos de preprocesamientoEsta sección explica medición fMRI de señales BOLD, cubriendo acoplamiento neurovascular, diseños bloque vs relacionados con eventos, parámetros clave de adquisición y pipelines estándar de preprocesamiento para modelado estadístico e interpretación.
Acoplamiento neurovascular y contraste BOLDParadigmas bloque vs relacionados con eventosTiempo de repetición, resolución y coberturaPreprocesamiento: movimiento y tiempo de sliceSuavizado espacial y normalizaciónLección 10MRI estructural y MRI de difusión (DTI): morformetría de materia gris, morformetría basada en vóxeles, bases de tractografía de sustancia blancaEsta sección introduce MRI estructural y de difusión, describiendo morformetría de materia gris, morformetría basada en vóxeles, modelado tensor de difusión y tractografía, y cómo estas medidas se relacionan con desarrollo cerebral, envejecimiento y patología.
Anatomía ponderada T1 y contraste tisularMedidas de morformetría de materia grisFlujos de trabajo de morformetría basada en vóxelesMétricas tensor de difusión: FA y MDBases de tractografía de sustancia blanca
