Análise de dados eletrofisiológicos e de simulação computacional utilizando
a metodologia de simbolização de Bandt-Pompe
Dinâmica não linear, séries temporais, metodologia de Bandt-Pompe, Teoria da Informação
O cérebro é um sistema dinâmico não linear, no qual pequenas variações em estímulos externos podem desencadear respostas muito distintas. Para compreendê-lo melhor, a análise de séries temporais é uma abordagem poderosa que, por meio de ferramentas estatísticas, permite extrair informações relevantes sobre a dinâmica desse sistema. Com isso, é possível identificar padrões associados a diferentes estados cognitivos e comportamentais. Neste trabalho, utilizamos dados de eletrocorticografia (EcoG), disponibilizados gratuitamente em uma rede aberta de dados, provenientes de um paciente humano exposto a duas tarefas visuais distintas. Também analisamos dados de séries temporais obtidas por meio de simulações realizadas com o modelo computacional CROS (Critical Oscillations). Para a análise, empregamos a metodologia simbólica de Bandt \& Pompe, baseada na Teoria da Informação Causal, e calculamos a Função de Distribuição de Probabilidade (PDF) para diferentes combinações de elementos de uma série temporal. Para isso, consideramos a dimensão, o atraso e a direção da análise. Com a PDF obtida, calculamos os quantificadores da Teoria da Informação: a Entropia de Shannon ($H$) e a Complexidade Estatística ($C$). A partir dessas medidas, foi possível distinguir as duas atividades cognitivas: períodos de busca visual, associados a uma tarefa ativa, e intervalos de tela em branco, correspondentes a períodos de espera. Além disso, para as séries obtidas por simulação, observamos como diferentes valores do parâmetro de conectividade excitatória ($r_E$) influenciam a dinâmica do sistema. Em ambas as aplicações do método de Bandt \& Pompe, identificamos quais escalas de tempo foram mais relevantes para o processamento das informações.