Estabilidad de correlaciones de la actividad eléctrica no-lineal del cerebro en reposo con ojos cerrados
Introducción: la señal del EEG suele interpretarse desde una mirada lineal, sin embargo, desde hace algunas décadas se estudia la actividad eléctrica cerebral como un sistema dinámico, basado en la teoría del caos, con matemáticas no lineales. Objetivo: analizar la estabilidad de las correlaciones d...
- Autores:
-
Maureira Cid, Fernando
Díaz-Muñoz , Hernán
Hadweh-Briceño, Marcelo
Flores-Ferro, Elizabeth
Silva-Salse , Ángela
- Tipo de recurso:
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- Fecha de publicación:
- 2020
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- Universidad EIA .
- Repositorio:
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Introducción: la señal del EEG suele interpretarse desde una mirada lineal, sin embargo, desde hace algunas décadas se estudia la actividad eléctrica cerebral como un sistema dinámico, basado en la teoría del caos, con matemáticas no lineales. Objetivo: analizar la estabilidad de las correlaciones de los índices de Hurst a través del tiempo en sujetos en reposo con los ojos cerrados. Métodos: se evaluaron 13 varones universitarios con el dispositivo cerebro-interfaz Emotiv Epoc® con frecuencia de muestreo de 128 Hz. Se analizaron los rangos de frecuencia delta (1-3 Hz), theta (3,5-7 Hz), alfa (8-12 Hz), beta (13-30 Hz) y gamma (>30 Hz). Resultados: los resultados muestran estabilidad en el porcentaje de correlaciones en todas las bandas estudiadas en la mayoría de los sujetos. esta situación ocurre en ventanas temporales de 10, 30 y 60 segundos. Conclusiones: este estudio exploratorio muestra la persistencia en el tiempo de procesos meta-sincrónicos no-lineales que obedecen a la dinámica del balance caos/orden global del cerebro, en condiciones de reposo, basal con ojos cerrados. |
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Métodos: se evaluaron 13 varones universitarios con el dispositivo cerebro-interfaz Emotiv Epoc® con frecuencia de muestreo de 128 Hz. Se analizaron los rangos de frecuencia delta (1-3 Hz), theta (3,5-7 Hz), alfa (8-12 Hz), beta (13-30 Hz) y gamma (>30 Hz). Resultados: los resultados muestran estabilidad en el porcentaje de correlaciones en todas las bandas estudiadas en la mayoría de los sujetos. esta situación ocurre en ventanas temporales de 10, 30 y 60 segundos. Conclusiones: este estudio exploratorio muestra la persistencia en el tiempo de procesos meta-sincrónicos no-lineales que obedecen a la dinámica del balance caos/orden global del cerebro, en condiciones de reposo, basal con ojos cerrados.Introduction: the signal of the EEG is usually interpreted from a linear perspective, however, for some decades now the electrical activity of the brain has been studied as a dynamic system, based on the theory of chaos, with non-linear mathematics. Objective: analize the stability of correlations of hurst indices over time in resting subjects with closed eyes. Methods: 13 male university students were evaluated with the brain-interface device Emotiv Epoc® with sampling frequency of 128 Hz. the frequency ranges delta (1-3 Hz), theta (3.5-7 Hz), alpha (8-12 Hz), beta (13-30 Hz) and gamma (>30 Hz) were analyzed. Results: the results show stability in the percentage of correlations in all the bands studied in most of the subjects. this situation occurs in temporary windows of 10, 30 and 60 seconds. Conclusion: this exploratory study shows the persistence intime of non-linear meta-synchronous processes that obey the dynamics of balance chaos/global order of the brain, in resting conditions, basal with closed eyes.application/pdfspaFondo Editorial EIA - Universidad EIARevista EIA - 2020https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/1463electroencefalografíaexponente de Hurstcorrelacionesestado basalelecroencephalohraphyhurst indexcorrelationsbaseline statusEstabilidad de correlaciones de la actividad eléctrica no-lineal del cerebro en reposo con ojos cerradosStability of correlations of non-linear electrical activity of the resting brain with closed eyesArtículo de revistaJournal articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTREFhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Bassingthwaighte J, Raymond G. (1994). Evaluating rescaled range analysis for time series. Annals of Biomedical Engineering, 2(4): pp. 432-444.Bear M, Connors B, Paradiso M. (2016) Neurociencia, la exploración del cerebro. 4° ed. Madrid: Wolters Kluver.Buzsaki G. (2006). Rhythms of the brain. London: Oxford University Press.Corless M. (2011). Introduction to dynamic systems. Indiana: Purdue University.Díaz H, Córdova F, Cañete L, Palominos F, Cifuentes F, Sánchez C, et al. (2015). Order and chaos in the brain: fractal time series analysis of the EEG activity during a cognitive problem solving task. Procedia Computer Science, 55: pp. 1410-1419. https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.07.135Díaz H, Maureira F, Cohen E, Córdova F, Palominos F, Otárola J, et al. (2015). Individual differences in the order/chaos balance of the brain selforganization. Annals of Data Science, 2(3): pp. 1-18. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.11.378Díaz H, Maureira F, Flores G, Fuentes I, García F, Maertens P, et al. (2018). Moving correlations and chaos in the brain during closed eyes basal conditions. Procedia Computer Science, 139: pp. 473-480. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.10.248Díaz H, Maureira F, Córdova F. (2018). Times series of closed and open eyes EEG conditions reveal differential characteristics in the temporality of linear and no-linear analysis domain. Procedia Computer Science,139: pp. 570-577. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.10.208Díaz H, Maureira F, Flores E, Córdova F. (2018). Intra e inter-hemispheric correlation of the order/chaos fluctuation in the brain activity during a motor imagination task. Procedia Computer Science, 139: pp. 456-463. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.10.250Díaz H, Maureira F, Flores E, Cifuentes H, Córdova F. (2019). Synchronizing oscillatory chaos in the brain. Procedia Computer Science, 162: pp. 982-989. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.12.076Díaz H, Maureira F, Flores E, Gárate E, Muñoz S. (2019). Intra and inter-individual variability in the chaotic component and functional connectivity of the EEG signal in basal closed eyes condition. Procedia Computer Science, 162: pp. 966-973. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.12.077Díaz H, Maureira F, Otárola J, Rojas R, Alarcón O, Cañete L. (2019). EEG Beta band frequency domain evaluation for assessing stress and anxiety in resting, eyes closed, basal conditions. Procedia Computer Science, 162: pp. 974-981.Kumar J, Bhuvaneswari P. (2012). Analysis of electroencephalography (EEG) signals and its categorization-a study. Procedia Engineering, 38: pp. 2525-2536. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2012.06.298Layek G. (2015). An introduction to dynamical system and chaos. New York: Springer.Maureira F. (2017) ¿Qué es la inteligencia? 1° ed. Madrid: Bubok Publishing.Maureira F, Flores F. (2018). Electroencefalografía (EEG) y diversas manifestaciones del movimiento: una revisión del 2000 al 2017. EmásF, Revista Digital de Educación Física, 9(51): pp. 48-63.Michel C, Murray M. (2012) Towards the utilization of EEG as a brain imaging tool. NeuroImage, ; 61(2): pp. 371-385. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2011.12.039Montero F, Moran F. (1992). Biofísica: procesos de auto-organización en biología. Madrid: EUDEMA.Pikovsky A, Rosenblum M, Kurths J. (2001). Synchronization: a universal concept in nonlinear sciences. 1° ed. Cambridge: Cambridge University Press.Raimundo M, Okamoto J. (2018). Application of Hurst Exponent (H) and the R/S analysis in the classification of FOREX Securities. International Journal of Modeling and Optimization, 8(2): pp. 116-124. https://doi.org/10.7763/ijmo.2018.v8.635World Medical Asociation. (2013). World Medical Association Declaration of Helsinki Ethical Principles for Medical Research Involving Human Subjects. JAMA, 310(20): pp. 2191-2194.https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/download/1463/1382Núm. 35 , Año 2021133535006 pp. 118Revista EIAPublicationOREORE.xmltext/xml2792https://repository.eia.edu.co/bitstreams/8ce57f0b-2cbb-4795-ae77-4a81644ed91f/download18673706072b315a4f5b58d15ffa4f37MD5111190/5133oai:repository.eia.edu.co:11190/51332023-07-25 17:21:46.7https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0Revista EIA - 2020metadata.onlyhttps://repository.eia.edu.coRepositorio Institucional Universidad EIAbdigital@metabiblioteca.com |