[SPA] Esta investigación titulada "Exploración de Patrones de Conectividad de Fase Fuente/Sumidero para el Estudio del Procesamiento del Lenguaje a través de la Causalidad Inter-canal de señales de EEG" se adentra en el estudio de las relaciones de causa-efecto en la red de conectividad cerebral de individuos con TL y sujetos de control. Utiliza señales de EEG y estímulos de ruido blanco como instrumentos para analizar estas relaciones. Una metodología innovadora basada en matrices de CG de los diversos canales de EEG se propone para construir modelos de conectividad causal, empleando un enfoque de fuentes/sumideros. El propósito primordial de esta investigación es identificar las regiones del cerebro que ejercen mayor influencia sobre otras (fuentes), las áreas que son más afectadas por otras (sumideros), y la actividad total para incrementar nuestra comprensión de los mecanismos subyacentes al TL. A pesar de los avances en los estudios previos, los mecanismos neuronales que subyacen al TL aún no se comprenden completamente. La necesidad de investigar más para identificar las regiones cerebrales específicas y los patrones de conectividad involucrados en este trastorno es evidente. Identificar patrones coherentes en las lecturas de EEG puede ser un gran desafío, debido a la diversidad y complejidad de las señales cerebrales que estos capturan. Además, cuando se trata de desvelar las dinámicas de conectividad en el cerebro, la tarea se vuelve aún más intrincada. En este sentido, la búsqueda de patrones en la conectividad cerebral se convierte en una tarea esencial para entender los TL. La causalidad, que se refiere a la relación entre causa y efecto, puede proporcionar un marco útil para explorar estas conexiones cerebrales. El concepto de causalidad puede ser aplicado en la neurociencia para estudiar cómo las diferentes regiones del cerebro interactúan entre sí, y cómo estas interacciones pueden influir en ciertos comportamientos o condiciones. Para ello, el principio de la CG, desarrollado por el economista Clive Granger, es una herramienta importante. Se utiliza para inferir relaciones causales entre series temporales de datos, con la idea de que si una serie puede predecir con precisión otra serie, entonces la primera "causa" a la segunda en algún sentido. En el contexto de la EEG, la causalidad de Granger puede ser utilizada para inferir patrones de conectividad entre diferentes regionales cerebrales a partir de las lecturas de EEG. Siguiendo este camino de investigación, se desarrolló un análisis basado en la causalidad intercanal de EEG para desvelar las relaciones causales entre diferentes regiones cerebrales y para identificar patrones de conectividad de fase fuente/sumidero asociados con la DD y con los TL en general. Para la realización de este estudio, se seleccionaron 48 participantes, de los cuales 16 padecían DD y 32 eran sujetos sin dificultades en el lenguaje. Todos eran hispanohablantes nativos, diestros, con visión normal o corregida a normal y sin deficiencias auditivas. Todos los integrantes del grupo con trastorno del lenguaje habían sido diagnosticados formalmente con DD en la escuela. Por otro lado, todos los participantes del grupo de control estaban libres de dificultades de lenguaje y no habían sido diagnosticados formalmente con DD. Los tutores legales de todos los participantes fueron informados, dieron su consentimiento por escrito y estuvieron presentes durante la totalidad del experimento. La experimentación se desarrolló en sesiones de 15 minutos en las que los participantes estuvieron expuestos a estímulos auditivos. El estímulo fue modulado a 4.8 Hz (frecuencia prosódica-silábica) y se realizó en segmentos de 2.5 minutos, percibiéndose como ruido blanco. Este tipo de estímulo se seleccionó con el objetivo de identificar qué patrones de sincronicidad provocaría el procesamiento auditivo de bajo nivel. La selección se basó en el conocimiento experto de los psicólogos lingüistas sobre los componentes de frecuencia principales que representan las palabras. Los resultados del estudio desvelaron diferencias significativas en los patrones de conectividad causal entre los sujetos con DD y los controles. En el escenario de áreas que más influyen en otras (fuentes), se descubrió que ciertas regiones cerebrales ejercían influencias causales más fuertes en el grupo con TL (particularmente, DD) en comparación con el grupo de control. Estos hallazgos insinúan que los sujetos con TL pueden tener patrones alterados de flujo de información y conectividad en el cerebro. La metodología propuesta también se utilizó con el objetivo de clasificar, para diferenciar entre sujetos con TL y controles en base a sus patrones de conectividad EEG. Los algoritmos de clasificación brindaron resultados prometedores, demostrando el potencial del análisis de causalidad intercanal de EEG como una herramienta diagnóstica para los TL. En resumen, este estudio contribuye a la comprensión de los mecanismos neuronales subyacentes al TL mediante la exploración de las relaciones de causa-efecto en la red de conectividad cerebral. Este trabajo enriquece nuestro conocimiento sobre la base neuronal del TL y abre caminos para más exploraciones e intervenciones estratégicas en este el campo de la investigación. [ENG] This research entitled "Exploration of Source/Sink Phase Connectivity Patterns for the Study of Language Processing through Inter-channel Causality of EEG signals" delves into the study of cause-effect relationships in the brain connectivity network of individuals with LD and control subjects. It uses EEG signals and white noise stimuli as instruments to analyze these relationships. An innovative methodology based on CG matrices of the various EEG channels is proposed to build causal connectivity models, employing a source/sink approach. The primary purpose of this research is to identify the regions of the brain that exert the greatest influence on others (sources), the areas that are most affected by others (sinks), and total activity to increase our understanding of the mechanisms underlying LD. Despite advances in previous studies, the neural mechanisms underlying LD are still not fully understood. The need for further research to identify the specific brain regions and connectivity patterns involved in this disorder is evident. Identifying coherent patterns in EEG readings can be a great challenge, due to the diversity and complexity of the brain signals they capture. Moreover, when it comes to unraveling the dynamics of connectivity in the brain, the task becomes even more intricate. In this sense, the search for patterns in brain connectivity becomes an essential task in understanding LDs. Causality, which refers to the relationship between cause and effect, can provide a useful framework for exploring these brain connections. The concept of causality can be applied in neuroscience to study how different brain regions interact with each other, and how these interactions may influence certain behaviors or conditions. For this purpose, the CG principle, developed by the economist Clive Granger, is an important tool. It is used to infer causal relationships between time series of data, with the idea that if one series can accurately predict another series, then the former "causes" the latter in some sense. In the context of EEG, Granger causality can be used to infer patterns of connectivity between different brain regions from EEG readings. Following this research path, an analysis based on EEG interchannel causality was developed to unveil causal relationships between different brain regions and to identify source/sink phase connectivity patterns associated with DD and with LDs in general. For the realization of this study, 48 participants were selected, of which 16 suffered from DD and 32 were subjects without LD. All were native Spanish speakers, right-handed, with normal or corrected to normal vision and without hearing impairments. All members of the group with language disorder had been formally diagnosed with DD at school. On the other hand, all participants in the control group were free of language difficulties and had not been formally diagnosed with DD. The legal guardians of all participants were informed, gave written consent and were present for the entirety of the experiment. The experimentation took place in 15-minute sessions in which the participants were exposed to auditory stimuli. The stimulus was modulated at 4.8 Hz (prosodic-syllabic frequency) and performed in segments of 2.5 minutes, perceived as white noise. This type of stimulus was selected with the aim of identifying which synchronicity patterns would cause low-level auditory processing. The selection was based on the linguistic psychologists' expert knowledge of the main frequency components that words represent. The results of the study revealed significant differences in the patterns of causal connectivity between subjects with DD and controls. In the scenario of areas that most influence others (sources), certain brain regions were found to exert stronger causal influences in the LD group (particularly, DD) compared to the control group. These findings hint that subjects with LD may have altered patterns of information flow and connectivity in the brain. The proposed methodology was also used with the aim of classifying, to differentiate between subjects with LD and controls based on their EEG connectivity patterns. The classification algorithms provided promising results, demonstrating the potential of EEG interchannel causality analysis as a diagnostic tool for LDs. In summary, this study contributes to the understanding of the neural mechanisms underlying LD by exploring cause-effect relationships in the brain connectivity network. This work enriches our knowledge about the neural basis of LD and opens paths for further explorations and strategic interventions in this field of research.

Escuela Internacional de Doctorado de la Universidad Politécnica de Cartagena

Programa Doctorado en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones

Universidad Politécnica de Cartagena