Análise de sinais intracranianos em humanos: uma abordagem de informação simbólica para caracterizar entropia e complexidade durante uma tarefa cognitiva de busca visual
neurociência computacional, análise de dados, sistemas complexos
Compreender como o cérebro processa informações, percebe o mundo e cria 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 calcular entropia e complexidade para diferentes escalas de tempo. Mostramos que os diferentes trials 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 diferentes trials. Além disso, usando a abordagem multiescala e incorporando atrasos de tempo para reduzir a amostra dos dados, podemos estimar as escalas de tempo importantes nas quais as informações relevantes são processadas.