[en] Simultaneous and synchronized monitoring of the behavior of a biological entity and the recording of the electrophysiological signals generated by its nervous system, offers a wide range of possibilities in research in the context of biomedicine, neuroscience and neuroethology. However, often this can only be done by collecting both signals at the same time, in a specific commercial device, which is not always possible. For this reason, in this work we deal with the design of an application that allows automatic synchronization and simultaneous monitoring of behavioral signals in video and electrophysiological signals. This is intended to offer flexibility in acquiring the data and to develop a tool that works in a generic way for different types of experiments that need to monitor these signals. This final degree project documents the design and creation of this tool. It is an application implemented in the C++ language, also using OpenCV libraries and Qt for the Linux operating system. It allows simultaneous visualization of the video and the electrophysiological signals, shift both through the time series and the different frames, and adapts to the different acquisition frequencies of both signals. In order to carry out the synchronization, an artifact generated simultaneously in the two signals must be detected, and the visualization of both must begin at this moment. In this work the activation of a laser pointer has been used as artifact. The detection algorithm of the video artifact is based on the detection of the color in each frame and in the electrophysiological signal, in the exceedance of a certain threshold in the signal that collects the voltage drop of the battery of the laser pointer. This record is made simultaneously and in the same acquisition system of the electrophysiological signal. The tool has been validated with records of the monitoring of an electric fish (Gnathonemus petersii), together with the electrical activity generated by it. A test was also carried out with the activity of an electronic neuron, while a video recorded the representation of the signal on an oscilloscope.

[es] La monitorización simultánea y sincronizada del comportamiento de una entidad biológica y el registro de las señales electrofisiológicas que genera su sistema nervioso, ofrece un gran abanico de posibilidades en investigación en el contexto de la biomedicina, la neurociencia y la neuroetología. Sin embargo, muchas veces esto únicamente se puede llevar a cabo recogiendo ambas señales al mismo tiempo, en un dispositivo comercial específico, lo que no siempre es posible. Por este motivo, en este trabajo se ha decidido diseñar una aplicación que permita sincronizar automáticamente y monitorizar simultáneamente señales de comportamiento en vídeo y señales electrofisiológicas. Con ello se pretende ofrecer flexibilidad a la hora de adquirir los datos y desarrollar una herramienta que funcione de forma genérica para distintos tipos de experimentos que necesitan monitorizar estas señales. En este trabajo de fin de grado se documenta el diseño y la creación de esta herramienta. Se trata de una aplicación implementada en el lenguaje C++, usando también librerías de OpenCV y Qt para el sistema operativo Linux. Permite visualizar simultáneamente el vídeo y las señales electrofisiológicas, desplazarse tanto por la serie temporal como por los distintos fotogramas, y se adapta a las distintas frecuencias de adquisición de ambas señales. Para llevar a cabo la sincronización, se debe detectar un artefacto generado simultáneamente en las dos señales, y comenzar la visualización de ambas a partir de este momento. En este trabajo se ha utilizado la activación de un puntero láser como artefacto. El algoritmo de detección del artefacto en el vídeo se basa en la detección del color en cada fotograma, y en la señal electrofisiológica, en la superación de un cierto umbral en la señal que recoge la caída de voltaje de la batería del puntero láser. Este registro se realiza de forma simultánea y en el mismo sistema de adquisición de la señal electrofisiológica. La herramienta se ha validado con registros de la monitorización de un pez eléctrico (Gnathonemus petersii), junto con la actividad eléctrica que éste genera. También se ha llevado a cabo una prueba con la actividad de una neurona electrónica, al tiempo que se recogía en vídeo la representación de la señal en un osciloscopio.