Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/21549
Título: Entropia de Shannon e propriedades topológicas de redes funcionais do cérebro humano sob efeito de Ayahuasca
Autor(es): Barbosa, Aline Amabile Viol
Palavras-chave: Cérebro humano;Redes funcionais;Entropia de Shannon;Ayahuasca;DMT;Estado alterado de consciência;Neurociência;Sistemas complexos
Data do documento: 18-Set-2015
Citação: BARBOSA, Aline Amabile Viol. Entropia de Shannon e propriedades topológicas de redes funcionais do cérebro humano sob efeito de Ayahuasca. 2015. 80f. Tese (Doutorado em Física) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2015.
Resumo: An important problem in nonlinear dynamics and statistical physics relates to the quantitative description of the behavior of complex systems. The human brain is one such system. Methods and concepts used in physics have contributed to the development of diverse fields, including neuroscience. In this thesis, we investigate the behavior of the human brain in altered states of consciousness. We study the functional maps of the brain generated by functional magnetic resonance imaging (fMRI), using the tools of statistical physics and the theory of complex networks. We analyze resting state fMRI data of the brains of 9 human subjects under two distinct conditions: under normal waking state and in an altered state of consciousness, induced by ingestion of the psychoactive infusion known as Ayahuasca, of Amazonian indigenous origin. Our study was broadly motivated by two questions: Does Ayahuasca affect the functional brain networks? How can we quantify these effects? We initially constructed complex network models of the brain using the fMRI data, before and after ingestion of Ayahuasca. We next analyzed the statistical and topological properties of these networks. Comparing the networks generated from the data before and after Ayahuasca ingestion, we find some significant changes which we highlight: an increase in the Shannon entropy, a increase in the mean geodesic distance and changes in network efficiencies. The increase in mean distance indicates a global expansion of the brain networks. This suggests a decrease in global integration of brain regions. Moreover, the increase in the entropy of the degree distribution suggests an increase in the range of possibilities of functional patterns. The change in the network efficiencies goes beyond what can be accounted for by the changes in degree distribution. We discuss and present potential interpretations of our results in the context of neuroscience.
metadata.dc.description.resumo: O recente desenvolvimento do poder de processamento computacional vem trazendo para dentro do escopo da física e outras ciência exatas desafios até então considerados exclusivos de ciências qualitativas. Métodos e conceitos da Física têm contribuído para avanços em diversas áreas, dentre elas neurociência. Vimos na presente tese de doutorado estudar o comportamento do cérebro humano em estado alterado de consciência, a partir de mapas funcionais gerados por ressonância magnética funcional (fMRI, {\it functional Magnetic Ressonance}) usando ferramentas da física estatística e da teoria de redes complexas. Analisamos dados de fMRI do cérebro de sujeitos em estado de repouso em duas condições distintas: em estado natural e em estado alterado de consciência pela ingestão de uma infusão psicoativa, proveniente da cultura indígena amazônica, chamada Ayahuasca. Em linhas gerais fomos guiados por duas perguntas. O Ayahuasca causa diferenças nas redes funcionais do cérebro? Como quantificar essas diferenças? Inicialmente construímos redes complexas usando os dados de fMRI para mapear informações das redes funcionais do cérebro de cada sujeito em ambas condições. A seguir analisamos as propriedades estatísticas e topológicas dessas redes. Comparando as redes geradas a partir dos dados adquiridos antes e depois da ingestão do Ayahuasca, detectamos duas mudanças importantes nas propriedades estatísticas e topológicas. Encontramos primeiramente um aumento na entropia de Shannon da distribuição de grau. Encontramos também uma segunda mudança importante: Uma variação na topologia que interfere nas eficiências das redes referentes ao estado alterado. Parte das mudanças nas eficiências de rede vão além do que pode ser explicado exclusivamente pelo aumento de entropia. Interpretamos e discutimos esses dois resultados no contexto de neurociência. Comentamos também sobre a como a quantificação de informações das redes funcionais pode ser melhorar nossa compreensão do funcionamento do cérebro humano e, consequentemente, contribuir para o desenvolvimento de novas metodologias em diagnóstico e tratamento de distúrbios psiquiátricos ainda pouco compreendidos.
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/21549
Aparece nas coleções:PPGFIS - Doutorado em Física

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
AlineAmabileViolBarbosa_TESE.pdf6,31 MBAdobe PDFThumbnail
Visualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.