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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.3.2011.tde-04112011-140951
Document
Auteur
Nom complet
Lucas Massaroppe
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2011
Directeur
Jury
Baccalá, Luiz Antonio (Président)
Machado, Birajara Soares
Sato, João Ricardo
Titre en portugais
Caracterização da conectividade entre regiões cerebrais via entropia aproximada e causalidade de Granger.
Mots-clés en portugais
Análise de séries temporais
Coerência parcial direcionada
Entropia amostral
Entropia aproximada
Inferência estatística
Modelos não lineares
Teoria da informação
Resumé en portugais
Essa dissertação apresenta o desenvolvimento métodos para caracterização da conectividade entre séries temporais neurofisiológicas. Utilizam-se metodologias provenientes da Teoria da Informação Entropias Aproximada e Amostral para representar a complexidade da série no tempo, o que permite inferir como sua variabilidade se transfere a outras sequências, através do uso da coerência parcial direcionada. Para cada sistema analisado: (1) Faz-se uma transformação em outro, relacionando-o às medidas de entropia, (2) Estima-se a conectividade pela coerência parcial direcionada e (3) Avalia-se a robustez do procedimento via simulações de Monte Carlo e análise de sensibilidade. Para os exemplos simulados, a técnica proposta é capaz de oferecer resultados plausíveis, através da correta inferência da direção de conectividade em casos de acoplamento não-linear (quadrático), com número reduzido de amostras temporais dos sinais, em que outras abordagens falham. Embora de simples implementação, conclui-se que o processo mostra-se como uma extensão da causalidade de Granger para o caso não-linear.
Titre en anglais
Brain connectivity characterization via approximate entropy and Granger causality.
Mots-clés en anglais
Approximate entropy
Information theory
Nonlinear models
Partial directed coherence
Sample entropy
Statistical inference
Time series analysis
Resumé en anglais
The purpose of this work is to present the development of methods for characterizing the connectivity between nonlinear neurophysiological time series. Methodologies from Information Theory Approximate and Sample Entropies are used to represent the complexity of the series in a period of time, which allows inferring on how its variability is transferred to other sequences, using partial directed coherence. Methods: For each system under consideration, (1) It is done a transformation in another, relating it to measures of entropy, (2) The connectivity is estimated by the use of partial directed coherence and (3) The robustness of the procedure is analyzed via Monte Carlo simulations and sensitivity analysis. Results: For the simulated examples, the proposed technique is able to offer plausible results, through the correct inference of the connectivity direction, in cases of nonlinear coupling (quadratic), with a reduced number of signals samples, where other approaches fail. Conclusion: The process proves to be an extension of the Granger causality to the nonlinear case.
 
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Date de Publication
2011-12-05
 
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  • MASSAROPPE, Lucas, BACCALA, Luiz Antonio, and SAMESHIMA, Koichi. Semiparametric detection of nonlinear causal coupling using partial directed coherence [doi:10.1109/IEMBS.2011.6091466]. In 2011 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society [online], Boston, MA, USA, 2011. Boston, MA, USA : IEEE, 2011. p. 5927-5930. ISBN 978-1-4244-4122-8.
  • MASSAROPPE, Lucas, e BACCALá, Luiz Antonio. Método Semi-Paramétrico para Inferência de Conectividade Não-Linear entre Séries Temporais. In I Congresso de Matemática Aplicada e Computacional da Região Sudeste (CMAC-SE) [CD-ROM], 1, Uberlândia-MG, 2011. São Carlos : SBMAC, 2011. p. 293-296.
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