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Avances en el estudio de la sincron ía inducida en EEG. Alfonso Alba Cadena (CIMAT/UASLP) José Luis Marroquín (CIMAT) Thalía Harmony (INB-UNAM) Joaquín Peña (CIMAT) Berta González Frankenberger (INB-UNAM). Contenido. Introducción

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Avances en el estudio de la sincron a inducida en eeg

Avances en el estudio de la sincronía inducida en EEG

Alfonso Alba Cadena (CIMAT/UASLP)José Luis Marroquín (CIMAT)

Thalía Harmony (INB-UNAM)

Joaquín Peña (CIMAT)

Berta González Frankenberger (INB-UNAM)


Contenido
Contenido

  • Introducción

  • Recordatorio: Sistema de análisis y visualización de sincronía inducida

  • Medidas de sincronía

  • Comparación entre medidas

  • Fenómenos contra-intuitivos

  • Modelo de fase y amplitud aparentes

  • Conclusiones

  • Sobre el efecto de volumen conductor


Introducci n
Introducción

  • Durante una tarea cognitiva, distintas áreas del cerebro se integran e interactuan entre sí. Estas interacciones se reflejan en el EEG en forma de sincronía entre las señales de los electrodos.

  • Hemos desarrollado un sistema de análisis y visualización que permite explorar patrones de sincronía relacionados a eventos de manera detallada en el plano tiempo-frecuencia.

Varela et al., 2001


Sistema de an lisis y visualizaci n de sincron a
Sistema de análisis y visualización de sincronía

Banco de filtros pasabanda

Señales crudas de EEG (potenciales)

Señales filtradas

Medida de sincronía

Patrones de sincronía

(para cada punto TF)

Clasificación Bayesiana

Histogramas TFT de sincronía

Mapas TF particionados


Medidas de sincron a
Medidas de sincronía

Mean Phase Difference (MPD):(sincronía en-fase)

Cumulative Prob. of PD (CPPD):(sincronía en-fase)

Phase Locking Statistic (PLS):

(Lachaux et al., 1999)

Single-trial PLS (STPLS):

(Lachaux et al., 2000)

Coherence (Gardner, 1992):


Comparaci n de medidas experimento figuras
Comparación de medidas(Experimento Figuras)


Comparaci n de medidas experimento figuras1
Comparación de medidas(Experimento Figuras)

Correlación entre medidas


Sensibilidad a respuestas inducidas
Sensibilidad a respuestas inducidas

  • La actividad evocada se caracteriza por estar alineada en fase con respecto al estímulo, mientras que la inducida solamente está alineada en tiempo.

  • Análisis “clásico” de potencia evocada e inducida:

Función positivadefinida (power)

Señales

crudas

Promedio sobrerepeticiones

DescomposiciónTiempo-Frecuencia

Actividad Evocada

Señales

crudas

DescomposiciónTiempo-Frecuencia

Función positivadefinida (power)

Promedio sobrerepeticiones

Actividad Inducida


Sensibilidad a respuestas inducidas1
Sensibilidad a respuestas inducidas

  • Nuestro método equivale a un análisis clásico de actividad inducida, donde la potencia se sustituye por alguna medida de sincronía:

  • Es posible que STPLS y Coherencia sean menos sensibles a variaciones en la latencia, debido a que estas medidas involucran un promedio adicional sobre una ventana de tiempo.

Señales

crudas

DescomposiciónTiempo-Frecuencia

Medida desincronía

Promedio sobrerepeticiones

Sincronía Inducida


Dispersi n de fase local
Dispersión de fase local

  • La dispersión de fase local es una medida de la variabilidad de la fase en un electrodo (a una cierta frecuencia), durante una ventana de tiempo.

  • Correlación de medidas de sincronía con LPC:


Dispersi n de fase local1
Dispersión de fase local

  • La dispersión de fase local es una medida de la variabilidad de la fase en un electrodo (a una cierta frecuencia), durante una ventana de tiempo.

  • Correlación de medidas de sincronía con LPC:

Esto sugiere que STPLS y Coherencia pueden ser mas sensibles a procesos locales no necesariamente relacionados con la sincronía.


Sensibilidad a efectos de volumen conductor
Sensibilidad a efectos de volumen conductor

  • Las propiedades conductivas de la corteza, cráneo y piel, propagan los potenciales a través de la superficie, lo cual puede ocasionar correlaciones espúrias en las señales de EEG.

  • Algunos autores piensan que las medidas de sincronía en-fase (e.g., MPD y CPPD) son mas sensibles a efectos de volumen conductor.

  • Lo anterior no es necesariamente cierto ya que la influencia neta de múltiples fuentes sobre dos sitios distintos, corresponde a distintas combinaciones lineales de la actividad de las fuentes, lo cual produce fases distintas en cada sitio.

  • Por otra parte, MPD y CPPD están altamente correlacionadas con PLS.


Sensibilidad a efectos de volumen conductor1
Sensibilidad a efectos de volumen conductor

  • Lachaux: “si existe alta sincronía entre dos electrodos debido al volumen conductor, entonces uno debería observar alta sincronía también entre los vecinos de esos electrodos”

  • Medida de sincronía entre vecinos: para cada pareja de electrodos <e1 , e2> que muestre un aumento de sincronía, estimamos la probabilidad de que un vecino de e1 y un vecino de e2 muestren también aumento de sincronía.


Algunos fen menos contra intuitivos que se observan con datos reales
Algunos fenómenos contra-intuitivos que se observan con datos reales

  • Sincronía en-fase, independientemente de la distancia entre electrodos (también reportada en [Friston et al., 1997] y [Rodríguez et al., 1999])

  • Múltiples electrodos que se sincronizan con otro sitio (punto nodal), y al mismo tiempo muestran una desincronización entre ellos.

  • Caída de amplitud en puntos nodales durante el fenómeno #2.


Puntos nodales mpd
Puntos nodales (MPD) datos reales

Puntos nodales


Modelo de fase y amplitud aparentes
Modelo de fase y amplitud aparentes datos reales

  • Existe evidencia de poblaciones de neuronas entremezcladas histológicamente, las cuales están conectadas con distintas áreas (Morecraft et al., 1993; Quintana and Fuster, 1999).

  • Además, durante una tarea computacional, las neuronas pueden asociarse con un cierto grupo funcional, y al mismo tiempo desasociarse de otros grupos activos (Haalman and Vaadia, 1998).


Modelo de fase y amplitud aparentes1
Modelo de fase y amplitud aparentes datos reales

  • Lo anterior sugiere que la señal registrada por un electrodo es la suma de oscilaciones macroscópicas producidas por poblaciones de neuronas funcionalmente distintas. Las neuronas en cada población deben estar sincronizadas para producir la oscilación macroscópica.

  • Un modelo para la señal filtrada (compleja) de EEG (que proviene de la salida de un filtro pasabanda entonado a la frecuencia w) es:


Modelo de fase y amplitud aparentes2
Modelo de fase y amplitud aparentes datos reales

  • La amplitud y fase aparentes de un electrodo son las de la resultante de la suma de vectores ak exp[ifk].

  • Ejemplo con dos subpoblaciones:


Sincron a en fase
Sincronía en-fase datos reales

  • Si dos áreas experimentan un acoplamiento bidireccional, y las sub-poblaciones correspondientes a tales áreas tienen aproximadamente el mismo tamaño, entonces la diferencia de fase aparente entre las dos áreas es 0 o p.

Lo anterior está de acuerdo con el neural mass model de David y Friston (2003).


Puntos nodales
Puntos nodales datos reales

  • Para un punto nodal, podemos modelar un enlace bidireccional entre cada sitio no-nodal y una subpoblación del área nodal.

  • Además, si la sincronía entre los sitios no-nodales disminuye, entonces la dispersión de las fases f1,…,f5 aumentará, lo cual ocasiona la caída de amplitud en el punto nodal.


Conclusiones
Conclusiones datos reales

  • Tiene sentido utilizar una medida de sincronía en-fase para el estudio de sincronía en EEG, y no hay evidencia para pensar que estas medidas son mas sensibles a efectos de volumen conductor.

  • Las medidas no-instantáneas como STPLS y coherencia pueden ser mas adecuadas para el estudio de sincronía inducida, pero también pueden estar contaminadas por la dispersión de fase local.

  • El modelo de fase y amplitud aparente permite simular, y hasta cierto punto explicar, una gran variedad de patrones de sincronía que se observan en datos reales.


Sobre el efecto de volumen conductor
Sobre el efecto de volumen conductor datos reales

  • De acuerdo con Nunez, el Laplaciano Superficial (LS) de los potenciales es una herramienta adecuada para eliminar el efecto de volumen conductor; sin embargo, para calcularlo se requiere una alta densidad de electrodos (64+).


Sobre el efecto de volumen conductor1
Sobre el efecto de volumen conductor datos reales

  • De acuerdo con Nunez, el Laplaciano Superficial (LS) de los potenciales es una herramienta adecuada para eliminar el efecto de volumen conductor; sin embargo, para calcularlo se requiere una alta densidad de electrodos (64+).

  • Esto representa un problema de visualización:

120 electrodos

20 electrodos


Visualizaci n con alta densidad de electrodos
Visualización con alta densidad de electrodos datos reales

  • Es necesario reducir el número de toposcopios dentro del diagrama de sincronía.

  • Esto puede hacerse agrupando los electrodos en áreas corticales, y calculando un toposcopio representativo para cada área.

20 elec.

Promedio de cada área

Moda de cada área


Preguntas
Preguntas? datos reales


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