Music Induced Neurodynamics: An EEG Study
Creators: name: Μαριμπής, Αβραάμ Δημητρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2014
Subjects: Χρόνο-εξαρτώμενοι γράφοι συνδεσιμότητας
Συμβολική Δυναμική
Εγκλείδωση Φάσης
Πολυκαναλικό ΗΕΓ
Μουσική
Time-varying functional connectivity graphs
Symbolic Dynamics
Phase Locking
Multichannel EEG
Music

description: Είναι πολύ εντυπωσιακό πως οι επιδράσεις ενός καθημερινού και απλού ‘έργου’, όπως το να ακούσει κάποιος ένα μουσικό κομμάτι, μπορούν να αποτυπωθούν στους ηλεκτροφυσιολογικούς ρυθμούς ενός ατόμου. Πιο συγκεκριμένα, στους νευροφυσιολογικούς ρυθμούς, μας ενδιαφέρουν τα εγκεφαλικά κύματα καθώς επίσης και τις αλλαγές που παρατηρούνται. Στη παρούσα εργασία, θα επικεντρωθούμε στα πρότυπα συγχρονισμού που προκύπτουν από το άκουσμα ενός μουσικού κομματιού. Πιο συγκεκριμένα, εξετάσαμε την εγκεφαλική δραστηριότητα από 14 εθελοντές. Κάθε ένας εκ των οποίων έλαβε μέρος σε δύο συνεδρίες. Στην πρώτη, καταγράφηκε η εγκεφαλική δραστηριότητα αρχικά ενώ βρίσκονταν σε κατάσταση χαλάρωσης και αργότερα ενώ άκουγαν ένα ‘κοινό’ μουσικό κομμάτι. Στην δεύτερη συνεδρία, μετά την χαλάρωση, κάθε εθελοντής άκουσε ένα μουσικό κομμάτι της επιλογής του. Αναπαριστούμε την εγκεφαλική δραστηριότητα που καταγράψαμε σε μορφές γράφων, κάθε κόμβος αναπαριστά ένα ηλεκτρόδιο ενώ τα βάρη δίνονται από την συγχρονικότητα όπως υπολογίζεται μεταξύ των φάσεων. Σημαντικό μέρος της ανάλυσης μας, συνιστά η εφαρμογή του αλγορίθμου NMF μέσω του οποίου προσεγγίζουμε τους γράφους αυτούς σε μικρότερο αριθμό διαστάσεων. Μετέπειτα, κατασκευάζουμε διακριτές συμβολοσειρές μέσω του αλγορίθμου neural gas. Οι περιγραφείς μηδενικής και πρώτης τάξεως μας επιτρέπουν να ποσοτικόποιήσουμε τις διαφορές μεταξύ των εγκεφαλικών δραστηριοτήτων που καταγράφηκε στις συνεδρίες (το ‘κοινό’ κομμάτι σε σχέση με το αγαπημένο κάθε εθελοντή). Από τα ευρήματα της ανάλυσης μας, στις χαμηλότερες συχνότητες παρατηρείτε η μεγαλύτερη επίδραση του ακούσματος της μουσικής βάσει των περιγραφέων
description: It is fascinating how the impact a simple and daily “task” such as listening to music can be observed through the changes in a person’s electrophysiological rhythms. Focused on the neurophysiological rhythms; the brain waves, we are interested in the surveyed effects in the perception and cognition abilities. In the current work, we are interested in the synchronization patterns realized from the listening of a music track. More specifically, we examined the brain activity from 14 subjects. Each subject participated into a two-day recording session. In the session, we recorded each subject resting, and then listening to a “neutral” music track. In the second, after resting, each subject listened to a music track of his or hers choice. We represented the on-going brain activity in terms of functional connectivity graphs so as to quantify the interaction between the recording sites in terms of phase synchrony. The novelty of our data analysis framework lies within the utilization of NMF in order to compute a lower-dimensional approximation of these graphs and neural-gas clustering for constructing the discrete symbolic dynamics. By employing a zero-order and first-order descriptor, we are able to quantify the dissimilarities between each recording session (“neutral” track in contrast to favorite track), across all brain rhythms. Our findings indicate that in the lower frequencies (namely _), the greatest changes are observed considering the functional connectivity microstates (organization patterns) while listening to a music track.