Temporal dynamics of early brain activity explored using EEG and computational models
Notice bibliographique
Résumé
This thesis considers the temporal structure of burst dynamics in early brain activity through the analysis of human very preterm electroencephalograph (EEG) recordings and computational neural network models. A novel algorithm for the detection of the discontinuous bursts of activity in the preterm EEG is developed and the temporal structure of burst occurrence, size and duration are assessed. The dynamics are shown to exhibit long-range temporal correlations (LRTCs) indicating a temporal complexity within early brain activity not previously appreciated. This result is replicated in a larger population of preterm children and the effect of gestational age and postnatal age on the degree of LRTCs is examined. A possible mechanism underlying the generation of burst activity that exhibits LRTCs is investigated in a stochastic excitatory neural network model. It is shown that burst dynamics occur in the model when there is a balance between the activity of an individual neuron and the number of neurons it in turn activates. Furthermore, it is shown that correlations in the temporal statistics of these bursts exist over a wide range and extend across an infinite range in the limit of system size. The behaviour of the model with respect to different network topologies is also investigated. In summary, it is shown that complex temporal dynamics exist even in early brain activity and such dynamics can be observed in a simple model. In light of this, the evidence that the brain exhibits self-organised criticality - a theoretical framework suggested by previous authors as an explanation for LRTCs in a systems dynamics - is discussed. Overall, the observation of complex temporal structure of activity in the early developing brain suggests that the temporal organisation of this activity may play an important developmental role. This thesis therefore provides strong motivation for future work in this area.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».