Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-12-29T17:50:30Z No. of bitstreams: 1 AlineAmabileViolBarbosa_TESE.pdf: 6434010 bytes, checksum: e3a07408423ecca8798dc99b1a3c1f71 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-01-02T20:15:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 AlineAmabileViolBarbosa_TESE.pdf: 6434010 bytes, checksum: e3a07408423ecca8798dc99b1a3c1f71 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-02T20:15:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AlineAmabileViolBarbosa_TESE.pdf: 6434010 bytes, checksum: e3a07408423ecca8798dc99b1a3c1f71 (MD5) Previous issue date: 2015-09-18 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico (CNPq) / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / O recente desenvolvimento do poder de processamento computacional vem trazendo para dentro do escopo da f?sica e outras ci?ncia exatas desafios at? ent?o considerados exclusivos de ci?ncias qualitativas. M?todos e conceitos da F?sica t?m contribu?do para avan?os em diversas ?reas, dentre elas neuroci?ncia. Vimos na presente tese de doutorado estudar o comportamento do c?rebro humano em estado alterado de consci?ncia, a partir de mapas funcionais gerados por resson?ncia magn?tica funcional (fMRI, {\it functional Magnetic Ressonance}) usando ferramentas da f?sica estat?stica e da teoria de redes complexas. Analisamos dados de fMRI do c?rebro de sujeitos em estado de repouso em duas condi??es distintas: em estado natural e em estado alterado de consci?ncia pela ingest?o de uma infus?o psicoativa, proveniente da cultura ind?gena amaz?nica, chamada Ayahuasca. Em linhas gerais fomos guiados por duas perguntas. O Ayahuasca causa diferen?as nas redes funcionais do c?rebro? Como quantificar essas diferen?as? Inicialmente constru?mos redes complexas usando os dados de fMRI para mapear informa??es das redes funcionais do c?rebro de cada sujeito em ambas condi??es. A seguir analisamos as propriedades estat?sticas e topol?gicas dessas redes. Comparando as redes geradas a partir dos dados adquiridos antes e depois da ingest?o do Ayahuasca, detectamos duas mudan?as importantes nas propriedades estat?sticas e topol?gicas. Encontramos primeiramente um aumento na entropia de Shannon da distribui??o de grau. Encontramos tamb?m uma segunda mudan?a importante: Uma varia??o na topologia que interfere nas efici?ncias das redes referentes ao estado alterado. Parte das mudan?as nas efici?ncias de rede v?o al?m do que pode ser explicado exclusivamente pelo aumento de entropia. Interpretamos e discutimos esses dois resultados no contexto de neuroci?ncia. Comentamos tamb?m sobre a como a quantifica??o de informa??es das redes funcionais pode ser melhorar nossa compreens?o do funcionamento do c?rebro humano e, consequentemente, contribuir para o desenvolvimento de novas metodologias em diagn?stico e tratamento de dist?rbios psiqui?tricos ainda pouco compreendidos. / An important problem in nonlinear dynamics and statistical physics relates to the quantitative description of the behavior of complex systems. The human brain is one such system. Methods and concepts used in physics have contributed to the development of diverse fields, including neuroscience. In this thesis, we investigate the behavior of the human brain in altered states of consciousness. We study the functional maps of the brain generated by functional magnetic resonance imaging (fMRI), using the tools of statistical physics and the theory of complex networks. We analyze resting state fMRI data of the brains of 9 human subjects under two distinct conditions: under normal waking state and in an altered state of consciousness, induced by ingestion of the psychoactive infusion known as Ayahuasca, of Amazonian indigenous origin. Our study was broadly motivated by two questions: Does Ayahuasca affect the functional brain networks? How can we quantify these effects? We initially constructed complex network models of the brain using the fMRI data, before and after ingestion of Ayahuasca. We next analyzed the statistical and topological properties of these networks. Comparing the networks generated from the data before and after Ayahuasca ingestion, we find some significant changes which we highlight: an increase in the Shannon entropy, a increase in the mean geodesic distance and changes in network efficiencies. The increase in mean distance indicates a global expansion of the brain networks. This suggests a decrease in global integration of brain regions. Moreover, the increase in the entropy of the degree distribution suggests an increase in the range of possibilities of functional patterns. The change in the network efficiencies goes beyond what can be accounted for by the changes in degree distribution. We discuss and present potential interpretations of our results in the context of neuroscience.