Resumen de Exploración de patrones de conectividad de fase fuente/sumidero para el estudio del procesamiento del lenguaje a través de la causalidad inter-canal en señales de EEG
- español
Resumen de la tesis:
Los trastornos del lenguaje son alteraciones que afectan la capacidad de comunicación de las personas. Entre ellos se encuentran problemas tanto en la expresión como en la comprensión del lenguaje. Las causas pueden ser diversas, incluyendo daños neurológicos, retrasos del desarrollo, déficits auditivos, o condiciones psiquiátricas. A nivel cerebral, el lenguaje depende principalmente de áreas frontales y temporales del hemisferio izquierdo. Por ejemplo, el área de Broca en el lóbulo frontal izquierdo está involucrada en la producción del habla, mientras que el área de Wernicke en el lóbulo temporal izquierdo participa en la comprensión. Cuando estas áreas se ven afectadas, surgen afasias que impiden el uso normal del lenguaje. Otras regiones y las conexiones interhemisféricas también juegan papeles importantes. El estudio de trastornos específicos del lenguaje, como la Dislexia Evolutiva, permite entender mejor las redes neuronales relacionadas en el cerebro. Mediante técnicas como electroencefalografía y conectividad funcional, es posible caracterizar alteraciones en el procesamiento lingüístico, lo cual tiene aplicaciones importantes para el diagnóstico y tratamiento de estos problemas.
La Dislexia Evolutiva se ha relacionado con un déficit fonológico causado por una codificación neural atípica del habla a bajas frecuencias relacionados con la prosodia. Bajo el marco del muestreo temporal (Temporal Sampling Framework), esto se debe a mecanismos de acoplamiento de fase atípicos entre oscilaciones neuronales en ciertas bandas de frecuencia. Se emplean señales EEG bajo estímulo auditivo de ruido blanco modulado a 4,8 Hz, frecuencia prosódica-silábica.
La novedad del estudio es modelar la conectividad como fuentes y sumideros, identificando canales EEG donde la actividad predice a otros (fuentes) o es predicha por otros (sumideros). Para ello, tras una etapa de preprocesado que incluye filtrado en bandas y análisis de componentes independientes para eliminar artefactos, se aplica la transformada de Hilbert para obtener la fase instantánea de cada canal. Luego se calcula la causalidad de Granger sobre la sincronización de fase entre pares de canales, obteniendo matrices de causalidad.
A partir de éstas, se generan para cada sujeto tres conjuntos de características: uno considerando la actividad causal de cada canal como fuente, otro como sumidero, y un tercero con la actividad total. Se seleccionan las mejores características mediante un algoritmo de votación sobre distintos métodos (información de valor, importancia de variables en Random Forest, eliminación recursiva de características, Chi-cuadrado, regularización L1).
Finalmente, se aplica un clasificador basado en Gradient Boosting, optimizando mediante validación cruzada. Los resultados muestran mayor actividad causal en personas con dislexia, sobre todo en sumideros y en las bandas theta y gamma. Esto confirma la anomalía lateralizada derecha theta descrita previamente en la literatura, que afecta a la red de procesamiento prosódico-silábico. También se observan diferencias relevantes en el acoplamiento theta-gamma.
Se logran buenos resultados de clasificación entre el grupo de personas con dislexia y controles considerando la actividad como fuentes, sumideros o total, especialmente para sumideros en theta (84% precisión) y gamma (88%). El área bajo la curva ROC llega a 0.93 en gamma. Los tests de permutación validan la significancia estadística de los resultados.
Se concluye que el enfoque fuente/sumidero basado en causalidad de Granger permite tanto clasificación como análisis exploratorio de la conectividad, confirmando alteraciones en personas con dislexia durante el procesamiento auditivo relacionadas con el marco del muestreo temporal, y aportando nuevas perspectivas sobre su neurobiología. Se pretende continuar esta línea aplicando estímulos de más altas frecuencias para evaluar el procesamiento silábico-fonético y fonético.
Así, se presenta una metodología novedosa basada en el análisis de causalidad de Granger y modelado de fuentes/sumideros aplicada a señales EEG bajo estímulos auditivos prosódicos, que permite caracterizar alteraciones en la conectividad funcional cerebral en personas con dislexia. Los resultados confirman las teorías del muestreo temporal sobre el origen de estos trastornos y su relación con procesamiento prosódico atípico. El método propuesto muestra un alto potencial para clasificación y entendimiento de la neurobiología de la Dislexia Evolutiva.
http://repositorio.bib.upct.es/dspace/
- English
This research entitled "Exploration of Source/Sink Phase Connectivity Patterns for the Study of Language Processing through Inter-channel Causality of EEG signals" delves into the study of cause-effect relationships in the brain connectivity network of individuals with LD and control subjects. It uses EEG signals and white noise stimuli as instruments to analyze these relationships. An innovative methodology based on CG matrices of the various EEG channels is proposed to build causal connectivity models, employing a source/sink approach. The primary purpose of this research is to identify the regions of the brain that exert the greatest influence on others (sources), the areas that are most affected by others (sinks), and total activity to increase our understanding of the mechanisms underlying LD. Despite advances in previous studies, the neural mechanisms underlying LD are still not fully understood. The need for further research to identify the specific brain regions and connectivity patterns involved in this disorder is evident. Identifying coherent patterns in EEG readings can be a great challenge, due to the diversity and complexity of the brain signals they capture. Moreover, when it comes to unraveling the dynamics of connectivity in the brain, the task becomes even more intricate. In this sense, the search for patterns in brain connectivity becomes an essential task in understanding LDs. Causality, which refers to the relationship between cause and effect, can provide a useful framework for exploring these brain connections. The concept of causality can be applied in neuroscience to study how different brain regions interact with each other, and how these interactions may influence certain behaviors or conditions. For this purpose, the CG principle, developed by the economist Clive Granger, is an important tool. It is used to infer causal relationships between time series of data, with the idea that if one series can accurately predict another series, then the former "causes" the latter in some sense. In the context of EEG, Granger causality can be used to infer patterns of connectivity between different brain regions from EEG readings. Following this research path, an analysis based on EEG interchannel causality was developed to unveil causal relationships between different brain regions and to identify source/sink phase connectivity patterns associated with DD and with LDs in general. For the realization of this study, 48 participants were selected, of which 16 suffered from DD and 32 were subjects without LD. All were native Spanish speakers, right-handed, with normal or corrected to normal vision and without hearing impairments. All members of the group with language disorder had been formally diagnosed with DD at school. On the other hand, all participants in the control group were free of language difficulties and had not been formally diagnosed with DD. The legal guardians of all participants were informed, gave written consent and were present for the entirety of the experiment. The experimentation took place in 15-minute sessions in which the participants were exposed to auditory stimuli. The stimulus was modulated at 4.8 Hz (prosodic-syllabic frequency) and performed in segments of 2.5 minutes, perceived as white noise. This type of stimulus was selected with the aim of identifying which synchronicity patterns would cause low-level auditory processing. The selection was based on the linguistic psychologists' expert knowledge of the main frequency components that words represent. The results of the study revealed significant differences in the patterns of causal connectivity between subjects with DD and controls. In the scenario of areas that most influence others (sources), certain brain regions were found to exert stronger causal influences in the LD group (particularly, DD) compared to the control group. These findings hint that subjects with LD may have altered patterns of information flow and connectivity in the brain. The proposed methodology was also used with the aim of classifying, to differentiate between subjects with LD and controls based on their EEG connectivity patterns. The classification algorithms provided promising results, demonstrating the potential of EEG interchannel causality analysis as a diagnostic tool for LDs. In summary, this study contributes to the understanding of the neural mechanisms underlying LD by exploring cause-effect relationships in the brain connectivity network. This work enriches our knowledge about the neural basis of LD and opens paths for further explorations and strategic interventions in this field of research.
