Dinámica cerebral durante el proceso de ́reconocimiento de imágenes con EEG

• Autores: Vlatko, Carolina
• Año de publicación: 2024
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de grado
• Colaborador/a o director/a de tesis: Bavassi, Mariana Luz; Ponce Dawson, Silvina Martha
• Materia: ELECTROENCEFALOGRAFIA; ANALISIS DE REPRESENTACION DE SIMILARIDAD; CLASIFICADOR
• Institución: Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

En la neurociencia y la psicología cognitiva se investiga ampliamente el problema de la organización y representación de la información en el cerebro. En otros aspectos, se estudia particularmente el proceso de reconocimiento básico de objetos, ya que implica entender las relación entre los estímulos del mundo real y la codificación que realiza nuestro cerebro. En esta tesis se llevó a cabo un experimento de electroencefalografía con 7 participantes, con el cual se investigo la representación neural de objetos pertenecientes a diferentes categorías semánticas: caras, animales, frutas y verduras, ropa, lugares, instrumentos musicales, vehículos y elementos de cocina. Se implementaron dos condiciones experimentales: la de estímulos de visualización, donde se presentaron imágenes de distintas categorías, y la condición de elaboración, en donde a partir del nombre de los objetos se indico realizar un proceso de imaginería. Para investigar la señal registrada se utilizaron métodos de análisis multivariado como RSA y algoritmos de aprendizaje supervisado con enfoque en la dinámica temporal de la actividad cerebral. En los estímulos visuales se vieron los típicos potenciales relacionados a eventos (ERPs) N100 y N170, este ultimo predominante en los estímulos de caras humanas. Con el análisis de RSA, se identificaron patrones temporales en la actividad cerebral, en algunos sujetos semejantes a los ERPs pero con una latencia temporal de unos pocos milisegundos. Las curvas de similaridad presentaron variabilidad entre sujetos, y para cada sujeto presentaron semejanza entre las categorías. Se destaco la estabilidad en la representación de caras humanas y lugares, así como su consistencia entre los participantes. Se aplicaron clasificadores de aprendizaje automático para decodificar las señales cerebrales y diferenciar las categorías de caras y lugares. Los resultados mostraron una precisión significativa en la clasifica -ción con picos de exactitud de casi el 90 % entre 160 ms y 190 ms post-estímulo. Se vio que los clasificadores utilizan principalmente una señal temprana para discriminar las categorías, mientras que la distinción entre representaciones dada por RSA aparece mayormente en tiempos posteriores a los 200 ms. Además, se analizaron los coeficientes del clasificador SVM para identificar las áreas cerebrales más relevantes en la clasificación, observando cualitativamente una predominancia de la región occipital y parietal posterior derecha. Los clasificadores entrenados con la señal en la condición de visualización se utilizaron para clasificar los ensayos de la condición de elaboración. Los resultados indican que la decodificación de reconocimiento de objetos podría estar relacionada con procesos de imaginería o elaboración. A pesar de los resultados favorables, se sugiere ampliar el estudio con mas participantes y más ensayos en la condición de elaboración. Adicionalmente se plantea seguir explorando las características utilizadas para la clasificación. Por ejemplo, utilizando información sobre el espacio de frecuencias de las señal electroencefalográfica, la cual está relacionada con procesos de memoria.
Fil: Vlatko, Carolina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.