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Doctoral Thesis
DOI
10.11606/T.95.2009.tde-07062011-115256
Document
Author
Full name
Daniel Yasumasa Takahashi
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2009
Supervisor
Committee
Sameshima, Koichi (President)
Amaro Júnior, Edson
Morettin, Pedro Alberto
Nakano, Fábio
Vencio, Ricardo Zorzetto Nicoliello
Title in Portuguese
Medidas de fluxo de informação com aplicação em neurociência
Keywords in Portuguese
causalidade
causality
fluxo de informação
frequency domain
information
neurociência
neuroscience
Abstract in Portuguese
Inferência da força de interação nos fenômenos físicos/biológicos é objetivo comum a diversas áreas da ciência. Em particular, nas neurociências tem-se assistido a uma mudança no paradigma experimental em que a atenção tem-se voltado à compreensão da interação entre grupamentos neuronais. Em vista desta demanda surgiram naturalmente diversos métodos estatísticos de medida de dependência entre grupamentos neurais. Alguns foram desenhados para inferência de fluxo de informação, sem contudo precisar o que se entende por fluxo de informação, gerando consequentemente controvérsias na literatura. O principal objetivo deste trabalho é aplicar os conceitos da Teoria da Informação na análise de processos estacionários de segunda ordem para precisar as idéias de fluxo de informação utilizadas na literatura de forma ad hoc e obter um melhor entendimento da relação existente entre as diferentes medidas de dependência propostas.
Title in English
Measure of information flow with application in neuroscience
Keywords in English
causality
flow
information
neuroscience
partial directed coherence
time series
Abstract in English
We study the relationship between different measures of causality or information flow. We show that the concept of partial measures of dependence are related to the definition of inverse random variables.
 
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TeseDYTFinal.pdf (920.79 Kbytes)
Publishing Date
2011-06-07
 
WARNING: The material described below relates to works resulting from this thesis or dissertation. The contents of these works are the author's responsibility.
  • DZIRASA, K., et al. Hyperdopaminergia and NMDA Receptor Hypofunction Disrupt Neural Phase Signaling [doi:10.1523/JNEUROSCI.1773-09.2009]. Journal of Neuroscience [online], 2009, vol. 29, n. 25, p. 8215-8224.
  • SATO, Joao Ricardo, et al. Frequency domain connectivity identification: An application of partial directed coherence in fMRI [doi:10.1002/hbm.20513]. Human Brain Mapping [online], 2009, vol. 30, n. 2, p. 452-461.
  • TAKAHASHI, Daniel Yasumasa, BACCALA, Luiz Antonio, and SAMESHIMA, Koichi. Information theoretic interpretation of frequency domain connectivity measures [doi:10.1007/s00422-010-0410-x]. Biological Cybernetics [online], 2010, vol. 103, n. 6, p. 463-469.
  • TAKAHASHI, Daniel Yasumasa, BACCALA, Luiz Antonio, and SAMESHIMA, Koichi. Partial directed coherence asymptotics for VAR processes of infinite order. International Journal of Bioelectromagnetism [online], 2008, vol. 10, n. 1, p. 31-36. [cited 2012-05-06]. Available from : <www.ijbem.org>
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