Nonlinear electrical activity stability in basal, eyes closed conditions

Authors

Keywords:

electroencephalography, nonlinear mathematics, Hurst index, resting state, closed eyes

Abstract

Introduction: Electroencephalography makes it possible to record brain electrical activity at rest and during the performance of cognitive tasks. 

Objective: Determine whether brain activity analyzed as nonlinear dynamics remains stable during various time windows in basal, eyes closed conditions. 

Methods: Electroencephalographic records of 14 male university students were taken during two minutes. Hurst's index means (H) were then compared in time windows of 60, 30 and 10 seconds. 

Results: H index means are stable throughout the various time windows in the prefrontal, temporal and occipital regions. 

Conclusions: Electroencephalographic records in basal, eyes closed conditions are valid to compare experimental protocols for cognitive problem solving using the Hurst exponent in subjects from the sample as well as others of similar characteristics. 

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Author Biographies

Fernando Maureira Cid, Universidad Metropolitana de Ciencias de la Educación, Departamento de Educación Física, Deportes y Recreación. Santiago de Chile.

Universidad Metropolitana de Ciencias de la Educación, Departamento de Educación Física, Deportes y Recreación. Santiago de Chile.

Elizabeth Flores Ferro, Universidad Bernardo O´Higgins, Escuela de Educación Física, Deportes y Recreación. Santiago de Chile.

Escuela de Educación Física, Deporte y Recreación.

References

1. Maureira F. ¿Qué es la inteligencia? Madrid: Bubok Publishing; 2017.

2. Maureira F, Flores E. Principios de neuropsicobiología para estudiantes de educación. Valencia: Obrapropia; 2016.

3. Buzsaki G. Rhythms of the brain. London: Oxford University Press; 2006.

4. Díaz H, Maureira F, Otárola J, Rojas R, Alarcón O, Cañete L. EEG Beta band frequency domain evaluation for assessing stress and anxiety in resting, eyes closed, basal conditions. Procedia Computer Science 2019;162:974-81.

5. Pikovsky A, Rosenblum M, Kurths J. Synchronization: a universal concept in nonlinear sciences. Cambridge: Cambridge University Press; 2001.

6. Kumar J, Bhuvaneswari P. Analysis of electroencephalography (EEG) signals and its categorization-a study. Procedia Engineering 2012;38:2525-36.

7. Díaz H, Maureira F, Córdova F. Temporal scaling and inter-individual hemispheric asymmetry of chaos estimation from EEG time series. Procedia Computer Science 2017;122: 339-45.

8. Díaz H, Maureira F, Cohen E, Córdova F, Palominos F, Otárola J, et al. Individual differences in the orden/chaos balance of the brain self-organization. Annals of Data Science 2015;2(4):421-38.

9. Díaz H, Maureira F, Córdova F, Palominos F. Long-range linear correlation and nonlinear chaos estimation differentially characterizes functional conectivity and organization of the brain EEG. Procedia Computer Science 2017;122:857-64.

10. Cerquera A, Arns M, Buitrago E, Gutiérrez R, Freund J. Nonlinear dynamics measures applied to EEG recordings of patients with attention deficit/hyperactivity disorder: quantifying the effects of a neurofeedback treatment. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2012;2012:1057-60.

11. Geng S, Zhou W, Yuan Q, Cai D, Zeng Y. EEG non-linear feature extraction using correlation dimension and Hurst exponent. Neurol Res. 2011;33(9):908-12.

12. Nurujjaman M, Narayanan R, Iyengar AS. Comparative study of nonlinear properties of EEG signals of normal persons and epileptic patients. Nonlinear Biomed Phys. 2009;3(1):6.

13. Acharya U, Faust O, Kannathal N, Chua T, Laxminarayan S. Non-linear analysis of EEG signals at various sleep stages. Comput Methods Programs Biomed. 2005;80(1):37-45.

14. Chang K, Lo P. Hurst exponents and linear regression with an application to low-power beta characterization in meditation EEG. Am J Electroneurodiagnostic Technol. 2005;45(2):130-8.

15. Natarajan K, Acharya U, Alias F, Tiboleng T, Puthusserypady S. Nonlinear analysis of EEG signals at different mental states. BioMedical Engineering Online 2004 [acceso: 20/12/2019]. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC400247/

16. Rahmani B, Wong C, Norouzzadeh P, Bodurka J, McKinney B. Dynamical Hurst analysis identifies EEG channel differences between PTSD and healthy controls. Plos One. 2018 [acceso: 15/12//2019]. Disponible en: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0199144

17. Maureira F, Flores E, Díaz H, Barroso H, Rueff C, Bravo P, et al. Efectos de una sesión de ejercicio físico sobre la actividad no lineal de las ondas cerebrales en estado basal. Retos 2020;38:180-7.

18. Montero F, Moran F. Biofísica: procesos de autoorganización en biología. Madrid: EUDEMA; 1992.

19. Portnova G, Atanov M. Age-dependent changes of the EEG data: comparative study of correlation dimension D2, spectral analysis, peak alpha frequency and stability of rhythms. International Journal of Innovative Research in Computer Science & Technology 2016;4(2):5661.

20. Rosales M. Resonancia magnética funcional: una nueva herramienta para explorar la actividad cerebral y obtener un mapa de su corteza. Revista Chilena de Radiología 2003;9(2):86-91.

21. Rivera J. Análisis de series temporales diarias de aperturas, máximos, mínimos y cierres de activos financieros a través del exponente de Hurst [tesis doctoral]. Cataluña: Universidad Central de Cataluña; 2016.

22. Contreras-Troya T, Morales-Matamoros O, Trueba-Ríos B, Tejeida-Padilla R, Balankin A. Análisis fractal de la epilepsia. Científica 2009;13(2):85-94.

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Published

2020-07-30

How to Cite

1.
Maureira Cid F, Flores Ferro E. Nonlinear electrical activity stability in basal, eyes closed conditions. Rev Cubana Inv Bioméd [Internet]. 2020 Jul. 30 [cited 2025 Jul. 12];39(3). Available from: https://revibiomedica.sld.cu/index.php/ibi/article/view/e626

Issue

Vol. 39 No. 3 (2020): Julio-Septiembre

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