Multivariate analysis of network patterns during aesthetic appreciation

  1. Juan García-Prieto Cuesta
Supervised by:
  1. Ernesto Pereda de Pablo
  2. Ricardo Bajo Breton

Defence university: Universidad de La Laguna

Year of defence: 2018

Committee:
  1. Enric Munar Roca Chair
  2. Leonides Canuet Delis Secretary
  3. Claudio Rubén Mirasso Santos Committee member
Department:
  1. Ingeniería Industrial

Type: Thesis

Teseo: 541060

Abstract

En este trabajo de investigación, enmarcado dentro de la neurociencia cognitiva, presentamos una metodología de procesamiento de datos neurofisiológicos para el estudio de la actividad cerebral. Dicha metodología se aplica al procesamiento de datos obtenidos mediante la técnica de magnetoencefalografía (MEG), basados en un paradigma de experimentación sobre la preferencia estética, dentro de la neuroestética. Se estudian con especial atención las redes funcionales como expresión del procesamiento coordinado de la información entre diferentes regiones cerebrales. La experiencia estética, la belleza y —en parte— el arte, se convierten de esta manera en la materia principal de estudio de este trabajo. Inicialmente, describimos los principales conceptos de la neuroestética. Además, trazamos una breve descripción histórica hasta llegar a describir el estado del arte. Mediante este ejercicio, comprobamos claramente como el estudio de la experiencia estética no es nuevo, y el conocimiento de las principales teorías y marcos conceptuales, permiten una mejor interpretación de los resultados del trabajo. En este sentido, y bajo una aproximación cognitiva, consideramos el modelo propuesto por H. Leder y colaboradores8, el principal modelo bajo el cual podemos proceder a una interpretación generalizada de la experiencia estética dentro de la neurociencia cognitiva. Nos unimos, de esta manera, al apoyo generalizado que este modelo recibe en la literatura actualmente. Por otro lado, atendiendo a una aproximación más neurofisiológica, el modelo propuesto por Brown y colaboradores9, representa para nosotros el punto de partida para asimilar nuestros resultados dentro de la abundante literatura sobre neuroestética. Al mismo tiempo, este trabajo, también nos permite acotar nuestro objetivo puesto y fundamental la hipótesis fundamental de trabajo. En este trabajo, damos uso a las extraordinarias propiedades de la técnica de MEG para mejorar la precisión temporal con la que son conocidas las dinámicas de procesamiento de información en el cerebro durante la experiencia estética. En especial a los modelos orientados a la caracterización de las redes cerebrales con base funcional. La MEG es una técnica neurofisiológica capaz de medir con extraordinaria precisión la dinámica temporal de la activación neuronal durante un proceso cognitivo, mientras que mantiene una satisfactoria fidelidad a la hora de localizar espacialmente dicha activación. Es una técnica exigente y razonablemente sofisticada que obliga a una alta especialización para su dominio. En este trabajo, describimos las diferentes etapas de procesamiento de los registros MEG para permitir estudiar la contribución de diferentes áreas cerebrales en cada momento de un proceso cognitivo. En primer lugar, comenzamos procesando los datos a nivel de sensores y esta información es gradualmente transformada en información sobre activación de diferentes regiones cerebrales. Seguidamente, describimos dos de las técnicas más utilizadas en la literatura en cuanto a la caracterización de la conectividad funcional o, en otras palabras, a la medida del flujo de información entre diferentes áreas cerebrales: caracterización por conectividad de fase (mediante el índice de PLV) y conectividad generalizada (índice basado en estadística basada en rankings). Los resultados muestran como durante una estimulación visual no bella los tiempos de respuesta son más cortos que durante una estimulación visual calificada como bella por el propio sujeto. Así mismo, ocurre durante la estimulación no bella, una activación de la corteza cingulada en su parte media de manera bilateral, entre 700 y 400 milisegundos antes del instante en que la respuesta tiene lugar. Los análisis de conectividad muestran la comunicación entre la ínsula derecha, la región orbitofronal derecha y la corteza cingulada anterior, como conexiones relacionadas con la experiencia estética. Mediante un algoritmo de inteligencia artificial basado en el algoritmo conocido como máquinas de vectores de soporte (SVM) hemos sido capaces de aislar diferentes regiones cuya contribución parece indicativa del proceso neuronal característico de la experiencia estética. Estos resultados suponen el primer trabajo a nivel de fuentes cerebrales que estudia experimentalmente la dinámica de las redes cerebrales durante la experiencia estética.