Brain network analysis for capturing transitions between perceptual states
PN-III-P4-PCE-2021-0408
Contract number: PCE13/2022
Sponsored by the Romanian National Authority for Scientific Research CNCS-UEFISCDI and the European Comission
Project Coordinator: Dr. Mária-Magdolna Ercsey-Ravasz, Babeș-Bolyai University, Cluj-Napoca
Period: 02 June 2022 - 31 December 2024
E-mail: ercsey.ravasz@phys.ubbcluj.ro, maria.ercsey@ubbcluj.ro
Research topic:
Both network science and nonlinear dynamics play a crucial role in a variety of scientific domains from physics to biology, and recently also in neuroscience, where studying networks of brain regions gained high popularity. These can be structural networks, where links describe the actual wiring, or functional networks (FNs) describing the dynamics of the brain. Countless evidence suggest that FNs are not static, but evolve in time, being reconfigured on the fly as, for example, a perceptual process unfolds in time. Our goal is to capture the transitions between perceptual states. We will focus on a human EEG dataset involving a visual task, where object recognizability was manipulated from very hard to easy and the goal is to capture the so-called “aha” moment when the stimulus is recognized. We hypothesize that a dramatic FN reorganization appears at these moments. 1) We will study the evolution of FNs extracted as correlation measures between the activity of different regions, comparing the network properties before and after recognition, or between cases where conscious recognition did or did not occur. 2) We will use state transition networks (applying methods we recently developed) to process these EEG signals and study the dynamics at these key moments. While this interdisciplinary project may result in highly valuable results in understanding visual perception, by generalizing these methods, they can become useful tools in analysing all kinds of time signals.
Objectives:
- To study the evolution of functional brain networks: 1.) a longitudinal comparison of pre- and postdecision FNs and 2.) a cross-sectional comparison of both pre- and post-decision FNs in case of different responses (“nothing”, “uncertain”, “seen”).
- To use state transition networks and the Lyapunov-type measure previously developed by our group to study the dynamics at these key moments to capture the moment of stimulus recognition.
Estimated results:
Functional networks extracted with different methods
- properties of these networks and their comparison between different situations and conditions (pre- and post-decision, and different responses)
- identifying sensible properties that change at the "aha" moment of stimuli recognition
- transforming the EEG signals into state transition networks
- the Lyapunov exponent on these networks and comparison between different conditions and responses
Progress:
Phase I (2 June 2022 - 31 December 2022):
Task 1.1 Extraction of functional networks from EEG signals
Task 1.2 Analyzes of the obtained functional networks - Part 1
Executive summary (RO)
Atât știința rețelelor, cât și dinamica neliniară joacă un rol crucial într-o varietate de domenii științifice, de la fizică la biologie și,
recent, și în neuroștiințe, unde studierea rețelelor formate de regiunile creierului a câștigat popularitate. Acestea pot fi rețele structurale,
în care legăturile descriu conexiunile reale sau rețele funcționale (RF) care descriu dinamica creierului. Nenumărate dovezi sugerează că RF
nu sunt statice, ci evoluează în timp real, de exemplu asemenea unui proces perceptual care se derulează în timp.
În acest proiect în scopul captării tranzițiilor dintre stările perceptive analizăm un set de date EEG uman care implică o sarcină vizuală,
în care recunoașterea obiectelor a fost manipulată de la greu la ușor și scopul este de a surprinde așa-numitul moment „aha” când stimulul este
recunoscut. Ipoteza este că apare o reorganizare dramatică a RF în aceste momente. Proiectul se concnetrează pe două linii majore:
1) Vom studia evoluția RF extrase ca măsuri de corelație între activitatea diferitelor regiuni, comparând proprietățile rețelei înainte și
după recunoaștere sau între cazurile în care recunoașterea conștientă a avut loc sau nu. 2) Vom folosi rețele de tranziție de stare
(aplicând metodele noastre dezvoltate recent) pentru a procesa aceste semnale EEG și a studia dinamica în aceste momente cheie.
În prima etapă am avut următoarele rezultate: 1) Am implementat metoda SCA cu care extragem rețelele funcționale. Avem baza de date cu
rețelele funcționale extrase pentru fiecare individ, pre- și post-decizie, fiecare răspuns (recunoscut, nesigur, nimic).
Am analizat câteva proprietăți ale rețelelor: distribuția ponderilor și distribuția distanțelor între noduri.
Comparând aceste distribuții între pre- și post-decizie pentru fiecare răspuns și individ, rezultatele preliminare arată că în cele mai multe
cazuri diferențele sunt cele mai mari în cazul când subiectul recunoaște stimulul, și scad când nu recunoaște.
Diferențele când subiectul nu este sigur pot varia mult din cauza numărului mic de astfel de cazuri.
Există câțiva indivizi unde diferențele sunt mult mai mici și arată o tendință diferită.
2) Am mai dezvoltat un algoritm de clusterizare care va fi utilizat anul viitor pe datele experimentale. Vrem să detectăm cum se schimbă structura
modulelor în grafuri între diferite stări perceptive. 3) Am rescris și am optimizat codurile cu care vom analiza rețelele de tranziții de stare din
partea a doua a proiectului începând din anul viitor.
Acest proiect interdisciplinar poate duce la rezultate valoroase în înțelegerea percepției vizuale, prin generalizarea acestor metode,
ele pot deveni utile și în analiza altor tipuri de semnale.
Book chapters:
The Oxford Handbook of EEG Frequency, Editura Oxford Academics, Philip A. Gable (ed.) et al.
Chapter 17. Frequency Characteristics of Sleep, Alpar S. Lazar, Zsolt I. Lazar, Robert Bodizs. 2022, September. https://doi.org/10.1093/oxfordhb/9780192898340.013.17
Conferences, Workshops, Invited seminars:
Maria Ercsey-Ravasz, The brains functional connectivity backbone and the impact of AUD, ISBRA & ESBRA 2nd World Congress on Alcohol and Alcoholism, 2022 September 17-20, Cracow, Poland.
B. Sándor, Cs. Harko, A. Herczeg, M. Nowak, C. Gros: Phase-locked neural oscillators generate self-organized locomotion for hexapods, Intelligent Machines? – Self-organized Nonlinear Dynamics of Machines across Scales, Dresden/Online, Germany, 20-24. June 2022
B. Sándor: Toy models for self-organized robotic locomotion via proprioception, The Neuro-physics of Locomotion, Kavli Institute for Theoretical Physics, Santa Barbara, CA, USA, 15.Aug. 2022
B. Sándor, Ágnes Herczeg, Csanád Harkó, Michael Nowak, Claudius Gros: Self-organized hexapod locomotion via phase-locked neural oscillators, 47th Conference of the Middle European Cooperation in Statistical Physics, Erice, Italy, 12-16. June 2022
Zsolt I. Lázár visited University of East England, scientific collaboration, November 2022, UK
B. Sándor was invited for an exchange program in the “Neuro-physics of Locomotion” project, organized by the Kavli Institute for Theoretical Physics, UCSB, Santa Barbara, CA, USA, 17.07.2022-19.08.2022
Echoes in the media:
Maria Ercsey-Ravasz, Interviu la TVR Cluj - limba maghiară, emisiunea Summa: https://www.facebook.com/534716723271172/videos/1201329150720553
Maria Ercsey-Ravasz will give a talk at Studium Generale of the STAR-UBB Institute on December 8, 2022: Modelling and analysing structural and functional brain networks
BBU Research group
Dr. Mária Ercsey-Ravasz
Project director
After obtaining Ph.D. in Physics and Information Technology, Dr. Ercsey-Ravasz have spent 3 years as a postdoctoral researcher at the University of Notre Dame, IN, USA. She returned to Romania to the Babes-Bolyai University with a Marie Curie Fellowship in 2012.
homepage
