La coherencia parcialmente dirigida y su uso en la caracterización de la conectividad funcional cerebral

Autores/as

  • David Gutiérrez Ruiz Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del IPN

DOI:

https://doi.org/10.36788/sah.v9i1.159

Palabras clave:

coherencia parcialmente dirigida, electroencefalograma, modelo autorregresivo, conectividad funcional cerebral

Resumen

La coherencia parcialmente dirigida (en Inglés ''partial directed coherence" o PDC) es una métrica en el dominio de la frecuencia a través de la cual se establece la dirección del flujo de información entre dos series de tiempo. En este artículo se muestra el uso de la PDC para determinar relaciones de conectividad funcional en datos de electroencefalografía (EEG) a fin de obtener información sobre los procesos cerebrales subyacentes. A manera de ejemplo, aquí se muestra un análisis preliminar de datos correspondientes a actividad cerebral en respuesta a estimulación estética, y se discuten las capacidades y dificultades presentadas en el análisis basado en la PDC.

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M. Alanis-Espinosa and D. Gutiérrez, “On the assessment of functional connectivity in an immersive brain-computer interface during motor imagery,” Frontiers in Psychology, vol. 11, p. 1301, 2020. DOI: 10.3389/fpsyg.2020.01301 DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.01301

L. A. Baccalá and K. Sameshima, “Partial directed coherence: a new concept in neural structure determination,” Biological Cybernetics, vol. 84, no. 6, pp. 463-474, 2001. DOI: 10.1007/PL00007990 DOI: https://doi.org/10.1007/PL00007990

K. J. Friston, “Functional and effective connectivity: a review,” Brain Connectivity, vol. 1, no. 1, pp. 13-36, 2011. DOI: 10.1089/brain.2011.0008 DOI: https://doi.org/10.1089/brain.2011.0008

C. Granger, “Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods,” Econometrica, pp. 424-438, 1969. DOI: 10.2307/1912791 DOI: https://doi.org/10.2307/1912791

D. Gutiérrez, “Changes in functional brain connectivity of electroencephalography while learning to touch-type,” DOI:10.21203/rs.3.rs-5799272/v1, 2025, preprint. DOI: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-5799272/v1

W. Hesse, E. Möller, M. Arnold, and B. Schack, “The use of time-variant EEG granger causality for inspecting directed interdependencies of neural assemblies,” Journal of Neuroscience Methods, vol. 124, no. 1, pp. 27-44, 2003. DOI: 10.1016/S0165-0270(02)00366-7 DOI: https://doi.org/10.1016/S0165-0270(02)00366-7

L. Koessler, L. Maillard, A. Benhadid, J. P. Vignal, J. Felblinger, H. Vespignani, and M. Braun, “Automated cortical projection of EEG sensors: anatomical correlation via the international 10-10 system,” Neuroimage, vol. 46, no. 1, pp. 64-72, 2009. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2009.02.006 DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2009.02.006

K. Li, L. Guo, J. Nie, G. Li, and T. Liu, “Review of methods for functional brain connectivity detection using fmri,” Computerized Medical Imaging and Graphics, vol. 33, no. 2, pp. 131-139, 2009. DOI: 10.1016/j.compmedimag.2008.10.011 DOI: https://doi.org/10.1016/j.compmedimag.2008.10.011

M. R. Nuwer, “10-10 electrode system for EEG recording,” Clinical Neurophysiology, vol. 129, no. 5, p. 1103, 2018. DOI: 10.1016/j.clinph.2018.01.065 DOI: https://doi.org/10.1016/j.clinph.2018.01.065

G. Pfurtscheller and F. H. Lopes Da Silva, “Event-related EEG/MEG synchronization and desynchronization: basic principles,” Clinical Neurophysiology, vol. 110, no. 11, pp. 1842-1857, 1999. DOI: 10.1016/S1388-2457(99)00141-8 DOI: https://doi.org/10.1016/S1388-2457(99)00141-8

K. A. Pichardo-Rivas and D. Gutiérrez, “On the functional connectivity between heart, muscle, and frontal brain cortex during exercise fatigability,” Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering, vol. 24, no. 7, pp. 710-720, 2021. DOI: DOI: https://doi.org/10.1080/10255842.2020.1849154

1080/10255842.2020.1849154

F. Rezaei, O. A. Alamoudi, S. Davani, and S. Hou, “Fast asymptotic algorithm for realtime causal connectivity analysis of multivariate systems and signals,” Signal Processing, vol. 204, p. 108822, 2023. DOI: 10.1016/j.sigpro.2022.108822 DOI: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2022.108822

M. Rubinov and O. Sporns, “Complex network measures of brain connectivity: uses and interpretations,” Neuroimage, vol. 52, no. 3, pp. 1059-1069, 2010. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2009.10.003 DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2009.10.003

B. Schelter, M. Winterhalder, M. Eichler, M. Peifer, B. Hellwig, B. Guschlbauer, C. H. Lücking, R. Dahlhaus, and J. Timmer, “Testing for directed influences among neural signals using partial directed coherence,” Journal of Neuroscience Methods, vol. 152, no. 1-2, pp. 210-219, 2006. DOI: 10.1016/j.jneumeth.2005.09.001 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2005.09.001

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Publicado

2025-07-16

Cómo citar

[1]
D. Gutiérrez Ruiz, «La coherencia parcialmente dirigida y su uso en la caracterización de la conectividad funcional cerebral», sahuarus, vol. 9, n.º 1, pp. 1–10, jul. 2025.

Número

Sección

Artículos

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