Electroencephalographic fingerprints of statistical model selection by the brain (2022)
- Authors:
- Autor USP: NAJMAN, FERNANDO ARAUJO - BIOINFORMÁTICA
- Unidade: BIOINFORMÁTICA
- DOI: 10.11606/T.95.2022.tde-02032022-151157
- Subjects: ELETROENCEFALOGRAFIA; SELEÇÃO DE MODELOS; INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
- Keywords: Cérebro estatístico; Electroencephalography; Eletroencefalografia; Seleção estatística de modelos; Statistical modelselection; Statistician brain
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Uma conjectura clássica é a de que o cérebro comprime dados atribuindo modelos probabilísticos à sequências de estímulos. Uma questão importante associada a essa conjectura é identificar classes de modelos usados pelo cérebro para realizar sua tarefa de compressão. Abordamos esse problema introduzindo dois novos métodos estatísticos para dados funcionais. O primeiro método é um procedimento de seleção estatística de modelos para dados de EEG registrados usando o paradigma da árvore de contexto. Esta metodologia recupera um modelo de dendrograma de dados de EEG. Apresentamos novos resultados com dados de EEG simulados e experimentais obtidos usando esta metodologia que mostram que nosso método pode discriminar entre diferentes conjecturas sobre quais informações da sequência de estímulos são codificadas na atividade elétrica do cérebro, mesmo que as informações codificadas não sejam bem descritas por um modelo de árvore de contexto. O segundo método é um novo procedimento gráfico para dados funcionais. Este procedimento nos dá uma representação visual do domínio do tempo em que dois conjuntos de dados funcionais diferem. Discutimos como este procedimento gráfico pode ser usado como uma ferramenta exploratória para melhor compreender a variância interindividual observada em dados experimentais de EEG e como diferentes participantes codificam as informações da sequência de estímulos
- Imprenta:
- Data da defesa: 22.02.2022
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
-
ABNT
NAJMAN, Fernando Araujo. Electroencephalographic fingerprints of statistical model selection by the brain. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-02032022-151157/. Acesso em: 19 abr. 2024. -
APA
Najman, F. A. (2022). Electroencephalographic fingerprints of statistical model selection by the brain (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-02032022-151157/ -
NLM
Najman FA. Electroencephalographic fingerprints of statistical model selection by the brain [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-02032022-151157/ -
Vancouver
Najman FA. Electroencephalographic fingerprints of statistical model selection by the brain [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-02032022-151157/
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.95.2022.tde-02032022-151157 (Fonte: oaDOI API)
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