Трансферная энтропия — свободная от модели мера эффективной связанности в нейронауках

Понимание причинно-следственных связей, или эффективной связанности, между отделами мозга имеет чрезвычайно важное значение, поскольку считается, что значительная часть активности мозга генерируется внутренними процессами; следовательно, одной лишь количественной оценки взаимосвязей между стимулом и ответом недостаточно для полного описания динамики мозга. Предыдущие попытки определить эффективную связанность в основном основывались на модельных подходах, таких как причинность по Грейнджеру или динамическое причинное моделирование. Трансферная энтропия (ТЭ) представляет собой альтернативную меру эффективной связанности, основанную на теории информации. Для ТЭ не требуется модель взаимодействия, и она изначально учитывает нелинейность. Мы исследовали применимость ТЭ в качестве показателя при проверке эффективной связанности на электрофизиологических данных, полученных с помощью моделирования и магнитно-энцефалографических (МЭГ) записей во время простой двигательной задачи. В частности, мы показали, что ТЭ повышает выявляемость эффективной связанности при нелинейных взаимодействиях, а также для сигналов МЭГ на уровне датчиков, для которых линейные методы ограничены перекрёстными помехами сигналов, обусловленными объёмной проводимостью.