Análise de dados intracranianos em humanos: utlizando metodologia simbólica para caracterizar diferentes processos cognitivos
neurociência computacional, análise de dados, sistemas complexos
Compreender como o cérebro processa informações, perceber o mundo e criar modelos para agir sobre ele é um dos principais objetivos da neurociência. Para responder a essa questão, podemos analisar séries temporais corticais durante diferentes processos cognitivos e caracterizar as propriedades estatísticas dos sinais cerebrais. Aqui analisamos dados intracranianos de eletrocorticografia (ECoG) dos potenciais de superfície cerebral em cinco seres humanos durante
uma tarefa de busca visual à luz dos quantificadores da teoria da informação. Empregamos a metodologia de simbolização de Bandt-Pompe para associar uma função de distribuição de probabilidade a cada série temporal e, em seguida, calcular entropia e complexidade para diferentes escalas de tempo. Mostramos que os diferentes tipos de tarefas visuais podem ser separados no plano entropia-complexidade multiescala. Isso significa que os quantificadores da teoria da informação podem ser uma ferramenta útil para distinguir os sinais cerebrais em regiões específicas do cérebro. Além disso,
usando a abordagem multiescala e incorporando atrasos de tempo para modificar a taxa de amostragem dos dados, podemos estimar as escalas de tempo mais importantes para o processamento das informações relativas a cada tarefa cognitiva.