Análisis de conectividad cerebral en EEG usando grafos multicapa

Abstract

El registro de la actividad eléctrica cerebral se utilizan diferentes técnicas de adquisición de señales. La técnica más implementada es la electroencefalografía (EEG) por ser no invasiva, de bajo costo y alta resolución temporal. Además, permite el estudio de tareas cognitivas, motrices, del sueño y patológicas. La representación de la dinámica cerebral de alguna tarea especifica se hace por medio de modelos de conectividad cerebral, principalmente la conectividad funcional. La teoría de grafos se utiliza para representar esta conectividad funcional, sea usando redes monocapa o multicapa. El objetivo de este trabajo es analizar la conectividad funcional de registros EEG de imaginación motora utilizando el modelo de grafos multicapa. Para ello se utiliza una base de registros de EEG de 18 sujetos. Los registros consisten en la imaginación motora de cuatro movimientos: mano izquierda, mano derecha, pies y lengua. Los da- tos seleccionados se preprocesaron y se estimó la conectividad funcional utilizando el método de coherencia para construir matrices de conectividad correspondientes a las bandas electrofisiológicas (δ, θ, α y β), y para estimar las conexiones reales se aplicó un umbral promedio para considerar las conexiones más representativas dentro de la red. Cada banda representa una capa y por último se integraron obteniendo modelos de grafos multicapa. Ambos modelos fueron analizados utilizando los análisis estadísticos de ANOVA, MANOVA y post Hoc para determinar los electrodos involucrados de la dinámica cerebral de los cuatro movimientos. En los resultados se demuestra que las bandas α y β están asociadas al movimiento, así como los electrodos más significativos que son CP1, CP2, CP3 y CP4 lo cual corresponde con trabajos previos, ya que estos electrodos están ubicados en la corteza parietal posterior. Además, los movimientos más significativos fueron los de mano izquierda y lengua en las métricas de PageRank y Grado.