Información causal para caracterizar la dinámica de los EEG

ROMAN BARAVALLE; OSVALDO A ROSSO; FERNANDO MONTANI

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

Los electroencefalogramas (EEG) reejan la actividad eléctrica del cerebro, que puede considerarsegobernada por una dinámica no lineal y caótica. En este trabajo se mostrará una nueva metodologíade análisis de EEG, basada en herramientas de Teoría de la Información. En particular, se consideranlas grabaciones de EEG humano durante diferentes actividades de tipo motor y al imaginarse querealizan estas actividades. Caracterizamos las diferentes regiones de la corteza según las diferentesactividades motoras e imaginativas utilizando la metodología de patrones ordinales introducida porBandt y Pompe, y utilizando diversos cuanticadores provenientes de la Teoría de la Información:Entropía 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 sedenirá una medida de conectividad basada en la Divergencia de Jensen-Shannon.Además de los resultados obtenidos con los EEG, durante la charla se explorarán las precaucionesque hay que 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 demuestras proporcionadas por el experimento. Por lo tanto, es importante utilizar un enfoque teóricoque elimine el sesgo dependiente del tamaño de la muestra de las estimaciones de entropía. Unasolución es tomar el prior bayesiano NSB que permite generar una distribución casi uniforme de lasentropías 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 dichasseñales.