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Das Arbeitsgedächtnis (WM) ist ein verteilter kognitiver Prozess, der Kommunikation zwischen dem präfrontalen Kortex und posterioren Gehirnregionen in Form von Kreuzfrequenzkopplung zwischen Theta (θ) und Hochalpha (α2) Gehirnwellen nutzt. Eine neuartige Methode zur Ableitung kausaler Wechselwirkungen zwischen Gehirnwellen unterschiedlicher Frequenzen ist entscheidend für ein besseres Verständnis der neuronalen Dynamik solch komplexer kognitiver Prozesse. Hier schlagen wir eine neuartige Methode zur Schätzung der Übertragungse Entropie (TE) durch ein Symbolisierungschema vor, das auf einem Neural-Gas-Algorithmus (NG) basiert und eine bivariate Zeitreihe in Form von zwei symbolischen Sequenzen codiert. Gegebenen die symbolischen Sequenzen wird die verzögerte symbolische Übertragungse Entropie (dSTENG) definiert. Unser Ansatz ähnelt der standardmäßigen symbolischen Übertragungse Entropie (STE), die die Ordinalmuster (OP) Symbolisierungstechnik einbezieht. Wir haben die vorgeschlagene Methode in einem WM-ausgelösten Paradigma bewertet, das eine mentale Rechenaufgabe mit verschiedenen Schwierigkeitsgraden beinhaltete. Effektive Wechselwirkungen zwischen Frontalθ (Fθ) und Formel: siehe Text (POα2) Gehirnwellen wurden in Multikanal-EEG-Aufzeichnungen von 16 Probanden detektiert. Im Vergleich zu herkömmlichen Methoden war unsere Technik weniger empfindlich gegenüber Rauschen und zeigte eine verbesserte rechnerische Effizienz bei der Quantifizierung der dominierenden Richtung der effektiven Konnektivität zwischen Gehirnwellen unterschiedlichen spektralen Inhalts. Darüber hinaus entdeckten wir ein efferentes Fθ-Konnektivitätsmuster und ein afferentes POα2-Muster in allen Schwierigkeitsgraden der Aufgabe. Weitere statistische Analysen zeigten eine zunehmende dSTENG-Stärke in Abhängigkeit vom Schwierigkeitsgrad der Aufgabe.
Feramisco et al. (Tue,) untersuchten diese Frage.