Detecting information flow direction in multivariate linear and nonlinear models

International audienceIn this paper we present an approach to analyze the direction of information flow between time series involving bidirectional relations. The intuitive idea comes from a first study dedicated to the so-called phase slope index, which is a measure originally developed to detect unidirectional relations and is based on the complex coherence function. In order to detect bidirectional flows, we propose two new causality indices supplying the previous index with two other functions, the directed coherence function and the directed transfer function. Moreover, to cope with the inability of the approaches based on coherence (ordinary or directed) or on directed transfer function to distinguish between direct and indirect relations, we propose another causality index based on the partial directed coherence to identify only direct relations. Experimental results show that some challenges have promising solutions through the use of this new indicator dealing with both linear and nonlinear multivariate models

Técnicas de conectividad cerebral y transferencia de información aplicado al estudio de la esquizofrenia

Santiago Ramón y Cajal demostró que el sistema nervioso y el cerebro estaban formados por células, al igual que el resto de los tejidos vivos. Esas células fueron llamadas neuronas y las conexiones entre ellas, la sinapsis, son fundamentales para su funcionamiento y comunicación. Todo lo que ocurre dentro del cerebro puede describirse como un entramado de corrientes eléctricas y reacciones bioquímicas entre neuronas. A partir del siglo XIX, la observación y estudio de síndromes o enfermedades debidas a lesiones cerebrales jugó un papel trascendental en el desarrollo de las neurociencias. Por primera vez fue posible establecer algunas correlaciones entre determinadas áreas del cerebro y determinadas funciones mentales superiores como el lenguaje o la memoria. Sin embargo, hace tiempo que se ha superado ese modelo localizacionista. Hoy se asume que las funciones cognitivas no están localizadas en un área cerebral específica, sino que se basan en el funcionamiento de complejos sistemas funcionales. Gracias a las técnicas de neuroimagen funcional, podemos relacionar una tarea concreta con un determinado patrón de activación cerebral, es decir, un conjunto de áreas coactivadas. Uno de los grandes retos de la neurociencia en la actualidad es consolidar el conocimiento de los patrones de actividad cerebral. Por otro lado, muchas patologías tanto neurológicas como psiquiátricas, no obedecen a una lesión focal o a la alteración de una sola área cerebral. Diferentes trastornos, como la esquizofrenia o el autismo, se entienden en la actualidad como desordenes complejos de la conectividad neural. El estudio de la conectividad neural "in vivo" es uno de los principales objetivos de las técnicas de neuroimagen. Un objetivo en un futuro próximo es que estas técnicas, que se centran en el estudio de la conectividad entre distintas áreas cerebrales, permitan mejorar de forma directa los diagnósticos y de forma indirecta los tratamientos de diversas patologías neurológicas y mentalesDe La Iglesia Vayá, MDLD. (2011). Técnicas de conectividad cerebral y transferencia de información aplicado al estudio de la esquizofrenia [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/10987Palanci