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A. Alba 1 , J.L. Marroquín 1 , T. Harmony 2

Sistema para estudiar los cambios relativos en patrones de sincron ía cerebral durante la ejecución de tareas cognitivas. A. Alba 1 , J.L. Marroquín 1 , T. Harmony 2. 1.- CIMAT 2.- INB-UNAM. Contenido. Introducción Objetivo Estimación de cambios relativos en patrones de sincronía

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A. Alba 1 , J.L. Marroquín 1 , T. Harmony 2

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Presentation Transcript

  1. Sistema para estudiar los cambios relativos en patrones de sincronía cerebral durante la ejecución de tareas cognitivas. A. Alba1, J.L. Marroquín1, T. Harmony2 1.- CIMAT 2.- INB-UNAM

  2. Contenido • Introducción • Objetivo • Estimación de cambios relativos en patrones de sincronía • Medidas de sincronía basadas en diferencias de fase • Visualización • Ejemplos • Trabajo a futuro

  3. Introducción • Durante tareas cognitivas, múltiples regiones cerebrales se integran e interactúan entre sí. (Friston et al., 1997) • Para detectar y entender tales interacciones, estudiamos la conectividad y la sincronía.

  4. Sincronía • Sincronía es una medida de la similaridad entre dos o mas señales. • Se han propuesto varias medidas de sincronía; entre ellas: • Correlación y coherencia (Bressler, 1995; Gross, 2000) • Sincronía de fase (Lachaux, 1999) • Información Mutua (Quian Quiroga, 2002)

  5. Objetivo • Desarrollar un método que permita estudiar los cambios en los patrones de sincronía durante la ejecución de tareas cognitivas, con una alta resolución temporal y utilizando distintas medidas de sincronía.

  6. Estimación de cambios relativos en patrones de sincronía • Utilizamos un procedimiento similar al propuesto por Marroquín et al. para el estudio de cambios relativos en amplitud. (Marroquin, 2003) • Dadas señales provenientes de un estudio de EEG: • El primer paso consiste en pasarlas por un banco de filtros (en nuestro caso de Gabor):

  7. Caso 1: Medidas que requieren una sola repetición

  8. Caso 2: Medidas que requieren múltiples repeticiones

  9. Indices de significancia

  10. Medidas de sincronía basadas en diferencia de fases • Una posible forma de cuantificar la sincronía es utilizando la definición de sincronía de fase (phase-locking): • Dos señales están en sincronía de fase durante un periodo de tiempo T si: • Generalmente se estudia el caso cuando

  11. Medidas de dispersión (Lachaux et al., 1999) • Dispersión sobre tiempo • Dispersión sobre repeticiones

  12. Medidas propuestas • Valor absoluto de la diferencia de fases: • Probabilidad cumulativa del valor absoluto de la diferencia de fases:

  13. Visualización • Se utilizó una representación multi-toposcópica (similar a la utilizada por Jiménez et al., 1994) para visualizar los patrones de sincronía para una frecuencia y tiempo fijos. f=10t=1300 f=17t=1075

  14. Visualización • También se grafican mapas Tiempo-Frecuencia (TF) y Tiempo-Frecuencia-Topografía (TFT) de actividad síncrona contando el número de parejas de electrodos con sincronía significativamente mayor que en el preestímulo.

  15. Ejemplos • Para los ejemplos se utilizaron los datos de un experimento de categorización de figuras y palabras, adquiridos por la Dr. Thalía Fernández. (Harmony et al., 2001)

  16. Referencias • Friston, K., Stephan, K.M., Frackowiak, R.S.J., 1997. Transient Phase-Locking and Dynamic Correlations: Are They the Same Thing?, Human Brain Mapping. 5, 48-57. • Bressler, S.L., 1995. Large-scale cortical networks and cognition. Brain Research Reviews. 20, 288-304. • Gross, J., Kujala, J., Hämäläinen, M., Timmermann, L., Schnitzler, A., Salmelin, R., 2001. Dynamic imaging of coherent sources: Studying neural interactions in the human brain. PNAS, vol. 98, no. 2, 694-699. • Lachaux, J.P., Rodriguez, E., Martinerie, J., Varela, F.J., 1999. Measuring Phase Synchrony in Brain Signals. Human Brain Mapping. 8, 194-208. • Rodriguez, E., George, N., Lachaux, J.P., Martinerie, J., Renault, B., Varela, F.J., 1999. Perception’s shadow: long-distance synchronization of human brain activity. Nature. 397, 430-433. • Quian Quiroga, R., Kraskov, A., Kreuz, T., Grassberger, P., 2002. Performance of different synchronization measures in real data: A case study on electroencephalographic signals. Physical Review E. 65. • David, O., Cosmelli, D., Friston, K.J., 2004. Evaluation of different measures of functional connectivit using a neural mass model. NeuroImage. 21, 659-673. • Marroquin, J.L., Harmony, T., Rodriguez, V., Valdez, P., 2004. Exploratory EEG data analysis for psychophysiological experiments. NeuroImage. 21, 991-999. • Jimenez, J.C., Biscay, R., Montoto, O., 1995. Modeling the electroencephalogram by means of spatial spline smoothing and temporal autoregression. Biological Cybernetics. 72, 249-259. • Harmony, T., Fernandez, T., Fernandez-Bouzas, A., Silva-Pereyra, J., Bosch, J., Diaz-Comas, L., Galan, L., 2001. EEG changes during word and figure categorization. Clin. Neurophys. 112, 1486-1498.

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