Ανάλυση Εγκεφαλογραφήματος Μαθηματικών Διεργασιών με Τεχνικές Διερευνητικής Ανίχνευσης Μοτίβων και Συμβόλων:
Creators: name: Κωσταβέλης, Ιωάννης Δημητρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2011
Subjects: Μοτίβα
Σύμβολα
Ηλεκτροεγκεφαλογράφημα
Motifs
Symbols
Electroencephalogram

description: Η κατανόηση της εγκεφαλικής δραστηριότητας κατά την διάρκεια ορισμένων πνευματικών λειτουργιών είναι ένας ενεργός και συνεχόμενα αναπτυσσόμενος τομέας της γνωστικής νευροφυσιολογίας. Η νευροφυσιολογία και η επιστήμη της πληροφορικής είναι ικανές να δώσουν απαντήσεις σε πολλά ερωτήματα που αφορούν τον τρόπο λειτουργίας του ανθρώπινου εγκεφάλου. Πιο συγκεκριμένα σκοπός τους είναι η επεξήγηση της συμπεριφοράς του εγκεφάλου όταν αυτός εκτελεί ορισμένες πνευματικές δραστηριότητες. Οι πνευματικές δραστηριότητες μπορούν να είναι ποικίλου περιεχομένου. Στην παρούσα εργασία μελετώνται μαθηματικές δραστηριότητες. Τα υποκείμενα τα οποία έχουν υποβληθεί στην πειραματική διαδικασία έπρεπε να εκτελέσουν συγκεκριμένες μαθηματικές διεργασίες. Η πρώτη δραστηριότητα περιελάμβανε την σύγκριση δύο τετραψήφιων αριθμών ως προς το μέτρο τους ενώ η δεύτερη δραστηριότητα περιελάμβανε τον πολλαπλασιασμό δύο διψήφιων αριθμών μεταξύ τους. Επίσης καταγράφηκε και μία τρίτη κατάσταση ελέγχου σαν σημείο αναφοράς του εγκεφάλου του κάθε υποκειμένου. Σκοπός της παρούσας εργασίας είναι η εύρεση μίας μεθόδου που να μπορεί να διαχωρίσει επιτυχώς τις τρεις αυτές καταστάσεις. Σαν εργαλείο για την εργασία αυτή υιοθετήθηκε η ανάλυση των χρονοσειρών σε σύμβολα (Symbolic time series analysis). Σύμφωνα με την ανάλυση αυτή αναπτύσσονται μέθοδοι καθορισμού μοτίβων στις χρονοσειρές οι οποίες έχουν καταγραφεί, με στόχο να ανακαλυφθούν κάποιες εσωτερικές τους δομές. Οι δομές αυτές είναι μοναδικές και μπορούν να διαφοροποιήσουν τις χρονοσειρές στις τρεις καταστάσεις. Στα πλαίσια αυτής της ανάλυσης εφαρμόστηκαν μέθοδοι καθορισμού μοτίβων τόσο σε μονοκαναλικό σήμα όσο και σε πολυκαναλικό σήμα. Για την επίλυση του συγκεκριμένου προβλήματος αναπτύχθηκαν όλες οι γνωστές από τη βιβλιογραφία μέθοδοι καθορισμού μοτίβων Ωστόσο καμία από τις μεθόδους αυτές δεν κρίθηκε απολύτως ικανή να καθορίσει μοτίβα τα οποία διαχωρίζουν επαρκώς τις μαθηματικές δραστηριότητες. Για το λόγο αυτό κρίθηκε αναγκαία η ανάπτυξη μίας νέας μεθόδου η οποία θα ήταν ικανή να διαχωρίσει τις μαθηματικές δραστηριότητες. Στα πλαίσια της πολυκαναλικής μελέτης των καταγεγραμμένων χρονοσειρών υλοποιήθηκε μία νέα μέθοδος καθορισμού συμβόλων η οποία συμπεριλαμβάνει γνωστές μαθηματικές τεχνικές και επιτυγχάνει να διαφοροποιήσει τις τρεις καταστάσεις με μεγάλη στατιστική σημαντικότητα.
description: Understanding cerebral activity during the mental processes is an active research area in Cognitive Neuroscience. In this work, based on human Electroencephalographic measurements, we focused on the analysis of brain activity underlying mathematical calculations. More specifically, participants had to perform two mathematical tasks. The first one was a four-digit number comparison and the second one was the two-digit number multiplication. In addition, signal were also registered from a control (baseline) resting condition, in the subjects were simply fixated at the center of the computer screen, on a small star. The main purpose of this work was to identify the appropriate method that, by working at the EEG signal-level, would be able to distinguish the three different processes. Hence, tools from symbolic time series analysis were exploited. The main idea was to determine distinct dynamical patterns in the recorded time series, that could uniquely signify the two mathematical processes and differentiate them from the control condition. This kind analysis was developed both in single-channel and multi-channel ways. However, none of the tested methodologies was proved of high discriminatory power. For that reason, we proposed a multivariate extension of the well-known approach of ordinal pattern analysis. The implemented method is tailored to the vectorial nature of the problem and managed to mark out the differences in the dynamic structure of the three mental processes with important statistical significance.