Supervised group connectivity analysis for enhancing the interpretability of brain activity

dc.contributor.advisorCastellanos Domínguez, César Germán
dc.contributor.advisorFerrández Vicente, José Manuel
dc.contributor.authorPadilla Buriticá, Jorge Iván
dc.contributor.researchgroupProcesamiento Digital de Señalesspa
dc.date.accessioned2021-07-02T17:54:48Z
dc.date.available2021-07-02T17:54:48Z
dc.date.issued2021
dc.descriptionFiguras, tablaseng
dc.description.abstractThis document presents a supervised group connectivity analysis methodology, in which three main problems must be addressed, the first problem to overcome is the non-stationary behavior of brain activity, the second problem is the high dimension of the connectivity matrices, and finally, the grouping to select the subjects of each set of analyzes. To carry out this methodology, three databases were used, the first related to auditory and visual stimuli under the oddball paradigm, the second and the third a database with motor imagery with a different number of subjects. The results obtained show that the segmentation of the recordings in time favors the estimation of connectivity, in addition, the proposal of a supervised rule to reduce dimension, guarantees the physiological interpretability of the results obtained. Finally, it was verified that the brain activity obtained depends on the groups of subjects that conform. The methodology was verified taking into account criteria of computational cost, numerical stability, probability of error, as well as the interpretability of the results obtained.eng
dc.description.abstractEn este documento se presenta una metodología de análisis de conectividad cerebral, en la cual deben abordarse tres problemas principales, el primer problema para superar es el comportamiento no estacionario de la actividad cerebral, el segundo problema es la alta dimensión de las matrices de conectividad y finalmente el agrupamiento para seleccionar los sujetos de cada conjunto de análisis. Para llevar a cabo esta metodología, fueron empleadas 3 bases de datos, la primera relacionada con estímulos auditivos y visuales bajo el paradigma oddball, la segunda y la tercera una base de datos son motor imagery con diferente numero de sujetos. Los resultados obtenidos demuestran que la segmentación de los registros en el tiempo, favorece la estimación de conectividad, además, la propuesta de una regla supervisada para reducir dimensión, garantiza la interpretabilidad fisiológica de los resultados que se obtienen. Finalmente se verificó que la actividad cerebral obtenida depende de los grupos de sujetos que se conformen. Se verificó la metodología teniendo en cuenta criterios de costo computacional, estabilidad numérica, probabilidad de error, así como interpretabilidad de los resultados obtenidos.spa
dc.description.degreelevelDoctoradospa
dc.description.degreenameDoctor en Ingeniería - Ingeniería Automáticaspa
dc.format.extent114 páginasspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.instnameUniversidad Nacional de Colombiaspa
dc.identifier.reponameRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiaspa
dc.identifier.repourlhttps://repositorio.unal.edu.co/spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/79758
dc.language.isoengspa
dc.publisher.branchUniversidad Nacional de Colombia - Sede Manizalesspa
dc.publisher.departmentDepartamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónicaspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería y Arquitecturaspa
dc.publisher.programManizales - Ingeniería y Arquitectura - Doctorado en Ingeniería - Automáticaspa
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dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subject.ddc000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::004 - Procesamiento de datos Ciencia de los computadoresspa
dc.subject.lcshComputational neuroscience
dc.subject.lembNeurociencia computacional
dc.subject.proposalNon-stationaryeng
dc.subject.proposalChange point detectioneng
dc.subject.proposalFunctional connectivityeng
dc.subject.proposalSupervised modeleng
dc.subject.proposalDimensionality reductioneng
dc.subject.proposalClusteringeng
dc.subject.proposalBrain connectivityeng
dc.subject.proposalThresholdingeng
dc.subject.proposalNo-estacionariedadspa
dc.subject.proposalDetección de puntos de cambiospa
dc.subject.proposalConectividad funcionalspa
dc.subject.proposalModelo supervisadospa
dc.subject.proposalReducción de dimensiónspa
dc.subject.proposalClusteringspa
dc.subject.proposalConectividad cerebralspa
dc.titleSupervised group connectivity analysis for enhancing the interpretability of brain activityeng
dc.title.translatedAnálisis de conectividad supervisado y de grupo para mejorar la interpretación de actividad cerebralspa
dc.typeTrabajo de grado - Doctoradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06spa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
oaire.fundernameColciencias-Colfuturo MINCIENCIAS - convocatoria 647 de 2014 para doctorados nacionalesspa

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