Armonización multicéntrica de espectros y medidas en baja densidad empleando análisis multivariable. Proyecto de Investigación (2025)
El estudio de las dinámicas neurales en diferentes estados cognitivos por técnicas como la electroencefalografía, requiere fundamentalmente de métodos robustos que posibiliten la identificación de la conectividad subyacente de las diferentes regiones anatómicas del encéfalo (fuentes neurales). Este estudio aplicó el método multivariable denominado como GED a bases de datos de EEG provenientes de diferentes países, posibilitando que las señales asociadas a cada específico electrodo pudieran ser reducidas a una singular fuente espacial dominante; En consecuencia a que los registros de interés fueron adquiridos en condiciones donde los voluntarios se encontraban en estado de reposo con ojos cerrados, la banda de frecuencia alfa fue aquella en la que se enfocó el contraste espectral del método multivariable, sin embargo, los subsecuentes análisis abarcaron el espectro de frecuencias de interés cognitivo en su totalidad. Implementado proyecciones propias del método GED, fue posible generar topográficas de activaciones neurales; Para poder validar la naturaleza de estas topográficas se procedió a implementar una red neuronal de convolución (CNN). La CNN logró exitosamente clasificar las variadas topográficas derivadas del GED, reforzando la fiabilidad de las inferencias sobre la identificación de fuentes neurales. Posteriormente, se determinaron los componentes periódicos y aperiódicos del espectro de cada sujeto, para ello se usó el método specparam; Subsecuentemente las métricas espectrales de poder absoluto y relativo fueron extraídas de las señales post-GED y de los respectivos componentes espectrales. Se desarrollaron y aplicaron modelos de regresión bayesiana y regresión con procesos Guassianos para poder esclarecer las dinámicas latentes de las métricas espectrales con la edad de los voluntarios; Debido a que este es un estudio multicéntrico, hay una intrínseca variabilidad entre bases de datos (efectos de lote), para ello se armonizaron las diferentes métricas asociadas a cada dataset usando neuroHarmonize; Este estudio destaca la notable efectividad mancomunada de los diferentes métodos empleados; Los resultados obtenidos posibilitaron establecer un mejor entendimiento de las dinámicas latentes de las diferentes bandas de frecuencia con la edad, además de modelos normativos de estas dinámicas, lo que evidencia en términos generales la necesidad en el campo de la neurociencia de métodos y modelos más sofisticados.