IFLP   13074
INSTITUTO DE FISICA LA PLATA
Unidad Ejecutora - UE
congresos y reuniones científicas
Título:
TEORÍA DE GRAFOS PARA CARACTERIZAR LOS MOVIMIENTOS MOTORES/IMAGINARIOS EN EEG
Autor/es:
BARAVALLE R.; MICELI F.; GUISANDE N.; MONTANI F.; PALLARES M.
Lugar:
Córdoba
Reunión:
Congreso; 105° RAFA: Primera RAFA Webinar; 2020
Institución organizadora:
Asociación Física Argentina
Resumen:
El electroencefalograma (EEG) es una técnica no invasiva registrada en el cuero cabelludo que tiene escasa relación con la actividad de las neuronas individuales. Las medidas de la contribución relativa de las oscilaciones del EEG son particularmente útiles para investigar las propiedades emergentes de las actividades rítmicas del cerebro. El EEG registra la actividad eléctrica del cerebro; la estimulación sensorial o la actividad motora muestra diferentes bandas de oscilaciones, entre ellas la theta (∈ [4, 8) Hz), la alfa (∈ [8, 13) Hz), la beta (∈ [13, 31) Hz), y los rangos gamma (≥ 31 Hz). Los diferentes ritmos de la actividad cerebral son de importancia funcional para comprender cómo se procesa la información en el cerebro de los mamíferos. En trabajos anteriores investigamos la hipótesis de que los procesos neuronales asociados a la integración visuomotora o a la tarea imaginaria están relacionados con una mayor complejidad en ciertas bandas de frecuencia. Para ello, utilizamos la metodología de permutación de Bandt-Pompe (BP) para la evaluación de la función de distribución de probabilidad (PDF) asociada a las series temporales del EEG considerando las diferentes bandas de oscilaciones rítmicas. Basándonos en la cuantificación de las "estructuras" ordinales presentes en las señales del EEG y su influencia local en la distribución de probabilidad asociada, incorporamos la causalidad propia de la serie temporal mediante un algoritmo de fácil implementación y cálculo.En este estudio, cuantificamos la conectividad de la red a través de los electrodos utilizando un formalismo simbólico para evaluar la distribución de probabilidad. Estimamos la PDF de BP causal asociada a los diferentes sitios de los electrodos, y para las diferentes bandas de frecuencia, para medir la interconectividad a través de los electrodos usando la Divergencia de Jensen-Shannon entre ellos. De esta manera obtenemos una representación de la dinámica de la compleja red del cerebro cuando se ejecutan diferentes tareas visuomotoras. Evaluamos la interconectividad más relevante para las bandas de frecuencia considerando diferentes pares de electrodos durante diferentes actividades de tipo motor, y al imaginar que los sujetos realizan la actividad. Curiosamente, la centralidad del nodo nos proporciona una medida que podría discriminar entre los movimientos imaginarios y los realizados. Finalmente, nuestros resultados se contrastan con los cuantificadores de red tradicionales, destacando las ventajas de nuestro enfoque actual que tiene en cuenta la causalidad de la señal.