Over the last decades sleep research has focused on epidemiological studies of how different factors affect sleep, and how sleep influences other physiologic and cognitive functions. However, the complex dynamics of sleep stage transitions and arousals which occur at time scales of seconds to minutes during healthy sleep and constitute the sleep micro-architecture are not yet understood. I analyze long-term continuous EEG recordings in rats and human, and dissect emergent signatures of criticality in the dynamics of cortical rhythm bursts in relation to their correlation properties and reciprocal coupling. I show that active states durations follow a power-law distribution while the quiet states durations follow an exponential-like behavior. Such emerging bursting activity in the brain rhythm dynamics described by power-laws and exhibiting long-range spatio-temporal correlations has been proposed as an indication of self-organized criticality (SOC). To have a deeper understanding of SOC in cortical rhythm bursting dynamics, it is essential to study the dynamical evolution of an entire network of physiologic interactions in the context of different physiologic states and pathologic conditions. The human organism comprises various physiological systems, each with its own structural organization and dynamic complexity, leading to transient, fluctuating and nonlinear signals. Understanding integrated physiologic function as emergent phenomena from complex interactions among diverse organ systems is the main focus of a new field, Network Physiology. I apply Network Physiology approach and the novel concept of time delay stability (TDS), and I demonstrate their utility to study transient synchronous bursts in systems dynamics as a fundamental form of physiologic network communications. My results demonstrate that during a given physiological state, the physiological network is characterized by a specific topology and coupling strength between systems. Probing physiological network connectivity and the stability of physiological coupling across physiological states provide new insights on integrated physiological function. / 2023-03-04T00:00:00Z

A inferência do curso temporal da atividade neural a partir do efeito BOLD é um importante problema, ainda em aberto. A forma da curva BOLD não reflete diretamente as características temporais da atividade eletrofisiológica dos neurônios. Nessa tese, é introduzido o conceito de tempo de processamento neural (TPN) como um dos parâmetros do modelo biofísico da função de resposta hemodinâmica (HRF). O objetivo da introdução desse conceito é obter estimativas mais acuradas da duração da atividade neural a partir do efeito BOLD, que possui auto grau de nãolinearidade. Duas formas de estimar os parâmetros do modelo do efeito BOLD foram desenvolvidas. A validade e aplicabilidade do conceito de TPN e das rotinas de estimação foram avaliadas por simulações computacionais e análise de séries temporais experimentais. Os resultados das simulações e da aplicação foram comparados com medidas da forma da HRF. O experimento analisado consistiu em um paradigma de tomada de decisão na presença de distratores emocionais. Esperase que o TPN em áreas sensoriais primárias seja equivalente ao tempo de apresentação de estímulos. Por outro lado, o TPN em áreas relacionadas com a tomada de decisão deve ser menor que a duração dos estímulos. Além disso, o TPN deve depender da condição experimental em áreas relacionadas ao controle de distratores emocionais. Como predito, o valores estimados do TPN no giro fusiforme foram equivalentes à duração dos estímulos e o TPN no giro do cíngulo dorsal variou com a presença de distrator emocional. Observou-se ainda lateralidade do TPN no córtex pré-frontal dorsolateral. As medidas da forma da HRF obtidas por um método convencional não dectectaram as variações observadas no TPN / The extraction of information about neural activity dynamics related to the BOLD signal is a challenging task. The temporal evolution of the BOLD signal does not directly reflect the temporal characteristics of electrical activity of neurons. In this work, we introduce the concept of neural processing time (NPT) as a parameter of the biophysical model of the hemodynamic response function (HRF). Through this new concept we aim to infer more accurately the duration of neuronal response from the highly nonlinear BOLD effect. We describe two routines to estimate the parameters of the HRF model. The face validity and applicability of the concept of NPT and the estimation procedures are evaluated through simulations and analysis of experimental time series. The results of both simulation and application were compared with summary measures of HRF shape. We analysed an experiment based on a decision-making paradigm with simultaneous emotional distracters. We hypothesize that the NPT in primary sensory areas is approximately the stimulus presentation duration. On the other hand, the NPT in brain areas related to decisionmaking processes should be less than the stimulus duration. Moreover, in areas related to processing of an emotional distracter, the NPT should depend on the experimental condition. As predicted, the NPT in fusiform gyrus is close to the stimulus duration and the NPT in dorsal anterior cingulate gyrus depends on the presence of an emotional distracter. Interestingly, the estimated NPTs in the dorsolateral prefrontal cortex indicate functional laterality of this region. The analysis using standard measures of HRF did not detect the variations observed in our method (NPT)

A inferência do curso temporal da atividade neural a partir do efeito BOLD é um importante problema, ainda em aberto. A forma da curva BOLD não reflete diretamente as características temporais da atividade eletrofisiológica dos neurônios. Nessa tese, é introduzido o conceito de tempo de processamento neural (TPN) como um dos parâmetros do modelo biofísico da função de resposta hemodinâmica (HRF). O objetivo da introdução desse conceito é obter estimativas mais acuradas da duração da atividade neural a partir do efeito BOLD, que possui auto grau de nãolinearidade. Duas formas de estimar os parâmetros do modelo do efeito BOLD foram desenvolvidas. A validade e aplicabilidade do conceito de TPN e das rotinas de estimação foram avaliadas por simulações computacionais e análise de séries temporais experimentais. Os resultados das simulações e da aplicação foram comparados com medidas da forma da HRF. O experimento analisado consistiu em um paradigma de tomada de decisão na presença de distratores emocionais. Esperase que o TPN em áreas sensoriais primárias seja equivalente ao tempo de apresentação de estímulos. Por outro lado, o TPN em áreas relacionadas com a tomada de decisão deve ser menor que a duração dos estímulos. Além disso, o TPN deve depender da condição experimental em áreas relacionadas ao controle de distratores emocionais. Como predito, o valores estimados do TPN no giro fusiforme foram equivalentes à duração dos estímulos e o TPN no giro do cíngulo dorsal variou com a presença de distrator emocional. Observou-se ainda lateralidade do TPN no córtex pré-frontal dorsolateral. As medidas da forma da HRF obtidas por um método convencional não dectectaram as variações observadas no TPN / The extraction of information about neural activity dynamics related to the BOLD signal is a challenging task. The temporal evolution of the BOLD signal does not directly reflect the temporal characteristics of electrical activity of neurons. In this work, we introduce the concept of neural processing time (NPT) as a parameter of the biophysical model of the hemodynamic response function (HRF). Through this new concept we aim to infer more accurately the duration of neuronal response from the highly nonlinear BOLD effect. We describe two routines to estimate the parameters of the HRF model. The face validity and applicability of the concept of NPT and the estimation procedures are evaluated through simulations and analysis of experimental time series. The results of both simulation and application were compared with summary measures of HRF shape. We analysed an experiment based on a decision-making paradigm with simultaneous emotional distracters. We hypothesize that the NPT in primary sensory areas is approximately the stimulus presentation duration. On the other hand, the NPT in brain areas related to decisionmaking processes should be less than the stimulus duration. Moreover, in areas related to processing of an emotional distracter, the NPT should depend on the experimental condition. As predicted, the NPT in fusiform gyrus is close to the stimulus duration and the NPT in dorsal anterior cingulate gyrus depends on the presence of an emotional distracter. Interestingly, the estimated NPTs in the dorsolateral prefrontal cortex indicate functional laterality of this region. The analysis using standard measures of HRF did not detect the variations observed in our method (NPT)