Caracterização da conectividade entre regiões cerebrais via entropia aproximada e causalidade de Granger. / Brain connectivity characterization via approximate entropy and Granger causality.

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

02/08/2011

RESUMO

Essa dissertação apresenta o desenvolvimento métodos para caracterização da conectividade entre séries temporais neurofisiológicas. Utilizam-se metodologias provenientes da Teoria da Informação Entropias Aproximada e Amostral para representar a complexidade da série no tempo, o que permite inferir como sua variabilidade se transfere a outras sequências, através do uso da coerência parcial direcionada. Para cada sistema analisado: (1) Faz-se uma transformação em outro, relacionando-o às medidas de entropia, (2) Estima-se a conectividade pela coerência parcial direcionada e (3) Avalia-se a robustez do procedimento via simulações de Monte Carlo e análise de sensibilidade. Para os exemplos simulados, a técnica proposta é capaz de oferecer resultados plausíveis, através da correta inferência da direção de conectividade em casos de acoplamento não-linear (quadrático), com número reduzido de amostras temporais dos sinais, em que outras abordagens falham. Embora de simples implementação, conclui-se que o processo mostra-se como uma extensão da causalidade de Granger para o caso não-linear.

ASSUNTO(S)

análise de séries temporais approximate entropy coerência parcial direcionada entropia amostral entropia aproximada inferência estatística information theory modelos não lineares nonlinear models partial directed coherence sample entropy statistical inference teoria da informação time series analysis

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