Resumen

El análisis de redes complejas se ha convertido en un estándar de oro para investigar la conectividad funcional en el cerebro humano. Enfoques populares para cuantificar el acoplamiento funcional entre series temporales de fMRI son los métodos de correlación lineal sin desfase; sin embargo, podrían revelar solo aspectos parciales de los vínculos funcionales entre áreas cerebrales. En este trabajo, proponemos un enfoque novedoso para evaluar el acoplamiento funcional entre series temporales de fMRI y construir redes cerebrales funcionales. Se utiliza un marco de espacio de fases para mapear parejas de señales explotando sus diagramas de recurrencia cruzada (CRPs) para comparar las trayectorias de los sistemas en interacción. Se extrae una métrica de sincronización del CRP para evaluar el comportamiento de acoplamiento de las series temporales. Dado que se espera que las comunidades funcionales de una población sana sean altamente consistentes para la misma tarea, definimos redes funcionales de datos de fMRI relacionados con la tarea de

• Materias:Simulación dinámica Toma de decisiones Regresión lineal Cargas controladas Seguridad multimedia
• Subjects:Dynamic simulation Decision making Linear regression Controlled loads Multimedia safety
• Palabras claves:Análisis de redes complejas; Conectividad funcional; Series temporales de fMRI; Acoplamiento funcional; Redes cerebrales; Métrica de sincronización
• Keywords:Complex network analysis; Functional connectivity; FMRI time series; Functional coupling; Brain networks; Synchronization metric