Información causal para caracterizar la dinámica de los EEG

OSVALDO A. ROSSO; BARAVALLE, ROMAN; FERNANDO MONTANI

Mar del Plata

Congreso; XVI Congreso Regional de Física Estadística y Aplicaciones a la Materia Condensada (TREFEMAC); 2018

Los electroencefalogramas (EEG) reflejan la actividad eléctrica del cerebro, que puede considerarse gobernada por una dinámica no lineal y caótica. En este trabajo se mostrará una nueva metodología de análisis de EEG, basada en herramientas de Teoría de la Información. En particular, se consideran las grabaciones de EEG humano durante diferentes actividades de tipo motor y al imaginarse que realizan estas actividades. Caracterizamos las diferentes regiones de la corteza según las diferentes actividades motoras e imaginativas utilizando la metodología de patrones ordinales introducida por Bandt y Pompe, y utilizando diversos cuantificadores provenientes de la Teoría de la Información: Entropáa de Shannon, Complejidad estadística e Información de Fisher. De esta manera podemos determinar las bandas de frecuencia y las regiones más relevantes para dichas tareas. También se definirá una medida de conectividad basada en la Divergencia de Jensen-Shannon.Además de los resultados obtenidos con los EEG, se explorarán las precauciones que hayque tener al utilizar esta metodología de patrones ordinales a datos empíricos. Por ejemplo, el problema con las medidas reales de la entropía es que dependen de un número limitado de muestras proporcionadas por el experimento. Por lo tanto, es importante utilizar un enfoque teórico que elimine el sesgo dependiente del tamaño de la muestra de las estimaciones de entropía. Una solución es tomar el prior bayesiano NSB que permite generar una distribución casi uniforme de las entropías para corregir el sesgo dependiente del tamaño de la muestra en su origen.También se discutirán brevemente resultados obtenidos aplicando la teoría de wavelets a dichas señales.