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- URN to cite this document:
- urn:nbn:de:bvb:355-epub-528286
- DOI to cite this document:
- 10.5283/epub.52828
| Item type: | Thesis of the University of Regensburg (PhD) |
|---|---|
| Open Access Type: | Primary Publication |
| Date: | 30 August 2022 |
| Referee: | Prof. Dr. Thilo Hinterberger |
| Date of exam: | 26 August 2022 |
| Institutions: | Medicine > Abteilung für Psychosomatische Medizin |
| Keywords: | Self-organised criticality, correlates of consciousness, neural dynamics, phase transition, complexity, optimal information processing, meditation, sensory processing sensitivity, EEG |
| Dewey Decimal Classification: | 500 Science > 500 Natural sciences & mathematics 600 Technology > 610 Medical sciences Medicine |
| Status: | Published |
| Refereed: | Yes, this version has been refereed |
| Created at the University of Regensburg: | Yes |
| Item ID: | 52828 |
Abstract (English)
Background and Objectives This thesis was based on the hypothesis that the physics-derived theoretical framework of self-organized criticality can be applied to the neuronal dynamics of the human brain. From a consciousness science perspective, this is especially appealing as critical brain dynamics imply a vicinity a phase transition, which is associated with optimized information processing ...
Abstract (English)
Background and Objectives
This thesis was based on the hypothesis that the physics-derived theoretical framework of self-organized criticality can be applied to the neuronal dynamics of the human brain. From a consciousness science perspective, this is especially appealing as critical brain dynamics imply a vicinity a phase transition, which is associated with optimized information processing functions as well as the largest repertoire of configurations that a system explores throughout its temporal evolution. Hence, self-organised criticality could serve as a neurodynamical correlate for consciousness, which provides the possibility of deriving empirically testable neurophysiological indices suitable to characterise and quantify states of consciousness. The purpose of this work was to experimentally examine the feasibility of the self-organized criticality theory as a correlate for states of consciousness. Therefore, it was aimed at answering the following research questions based on the analysis of three 64 channel EEG datasets:
(i) Can signatures of self-organized criticality be found on the level of the EEG in terms of scale-free distribution of neuronal avalanches and the presence of long-range temporal correlations (LRTC) in neuronal oscillations?
(ii) Are criticality features suitable to differentiate state of consciousness in the spectrum of wakefulness?
(iii) Can the neuronal dynamics be shifted towards the critical point of a phase transition associated with optimized information processing function by mind-body interventions?
(iv) Can an explicit relationship to other nonlinear complexity features and power spectral density parameter be identified?
(v) Do EEG-based criticality features reflect individual temperament traits?
Material and Methods
(1): Re-analysis: Thirty participants highly proficient in meditation (mean age 47 years, 11 females/19 males, meditation experience of at least 5 years practice or more than 1000 h of total meditation time) were measured with 64-channel EEG during one session consisting of a task-free baseline resting, a reading condition and three meditation conditions, namely thoughtless emptiness, presence monitoring and focused attention.
(2): 64-channel EEG was recorded from 34 participants (mean age 36.0 ±13.4 years, 24 females/ 10 males) before, during and after a professional singing bowl massage. Further, psychometric data was assessed including absorption capacity defined as the individual’s capacity for engaging attentional resources in sensory and imaginative experiences measured by the Tellegen-Absorption Scale (TAS-D), subjective changes in in body sensation, emotional state, and mental state (CSP-14) as well as the phenomenology of consciousness (PCI-K).
(3): Electrophysiological data (64 channels of EEG, EOG, ECG, skin conductance, and respiration) was recorded from 116 participants (mean age 40.0 ±13.4 years, 83 females/ 33 males) – in collaboration with the Institute of Psychology, Bundeswehr University Munich - during a task-free baseline resting state. The individual level of sensory processing sensitivity was assessed using the High Sensitive Person Scale (HSPS-G).
The datasets were analysed applying analytical tools from self-organized criticality theory (detrended fluctuation analysis, neuronal avalanche analysis), nonlinear complexity algorithms (multiscale entropy, Higuchi’s fractal dimension) and power spectral density. In study 1 and 2, task conditions were contrasted, and effect sizes were compared using a paired two-tailed t-test calculated across participants, and features. T-values were corrected for multiple testing using false discovery rate. To calculate correlations between the EEG features, Spearman’s rank correlation was applied after determining that the distribution was not appropriate for parametric testing by the Shapiro-Wilk test. In addition, in study 1, a discrimination analysis was carried out to determine the classification performance of the EEG features. Here, partial least squares regression and receiver operating characteristics analysis was applied. To determine whether the EEG features reflect individual temperament traits, the individual level of absorption capacity (study 2) and sensory processing sensitivity (study 3) was correlated with the EEG features using Spearman’s rank correlation.
Results
Signatures of self-organized criticality in the form of scale-free distribution of neuronal avalanches and long-range temporal correlations (LRTCs) in the amplitude of neural oscillations were observed in three distinct EEG-datasets. EEG criticality as well as complexity features were suitable to characterise distinct states of consciousness. In study 1, compared to the task-free resting condition, all three meditative states revealed significantly reduced long-range temporal correlation with moderate effect sizes (presence monitoring: d= -0.49, p<.001; thoughtless emptiness: d= -0.37, p<.001; and focused attention: d= -0.28, p=.003). The critical exponent was suitable to differentiate between focused attention and presence monitoring (d= -0.32, p=.02). Further, in study 2, the criticality features significantly changed during the course of the experiment, whereby values indicated a shift towards the critical regime during the sound condition. Both analyses of the first and second dataset revealed that the critical exponent was significantly negatively correlated with the sample entropy, the scaling exponent resulting from the DFA denoting the amount of long-range temporal correlations as well as Higuchi’s fractal dimension in each condition, respectively. In addition, the critical scaling exponent was found to be significantly negatively correlated with the trait absorption (Spearman's ρ= -0.39, p= .007), whereas an association between critical dynamics and the level of sensory processing sensitivity could not be verified (study 3).
Conclusion
The findings of this thesis suggest that neuronal dynamics are governed by the phenomena of self-organized criticality. EEG-based criticality features were shown to be sensitive to detect experimentally induced alterations in the state of consciousness. Further, an explicit relationship with nonlinear measures determining the degree of neuronal complexity was identified. Thus, self-organized criticality seems feasible as a neurodynamical correlate for consciousness with the potential to quantify and characterize states of consciousness. Its agreement with the current most influencing theories in the field of consciousness research is discussed.
Translation of the abstract (German)
Hintergrund und Zielsetzung Diese Arbeit basiert auf der Hypothese, dass der aus der Physik stammende theoretische Ansatz der selbs-torganisierten Kritikalität auf die neuronale Dynamik des menschlichen Gehirns angewendet werden kann. Aus der Perspektive der Bewusstseinsforschung ist dies besonders attraktiv, da die kritische Gehirndynamik eine Nähe zu einem Phasenübergang impliziert, der mit ...
Translation of the abstract (German)
Hintergrund und Zielsetzung
Diese Arbeit basiert auf der Hypothese, dass der aus der Physik stammende theoretische Ansatz der selbs-torganisierten Kritikalität auf die neuronale Dynamik des menschlichen Gehirns angewendet werden kann. Aus der Perspektive der Bewusstseinsforschung ist dies besonders attraktiv, da die kritische Gehirndynamik eine Nähe zu einem Phasenübergang impliziert, der mit optimierten Informationsverarbeitungsfunktionen sowie dem größten Repertoire an Konfigurationen verbunden ist, die ein System während seiner zeitlichen Entwicklung durchläuft. Daher könnte die selbst-organisierte Kritikalität als neurodynamisches Korrelat für das Bewusstsein dienen, das die Möglichkeit bietet, empirisch überprüfbare neurophysiologische Indizes abzuleiten, die zur Charakterisierung und Quantifizierung von Bewusstseinszuständen geeignet sind. Ziel dieser Arbeit war es, die Anwendbarkeit der selbs-torganisierten Kritikalität als hypothetisches Korrelationsmaß für das Bewusstsein experimentell zu untersuchen. Zu diesem Zweck sollten auf der Grundlage der Analyse von drei 64-Kanal-EEG-Datensätzen die folgenden Forschungsfragen beantwortet werden:
(i) Lassen sich auf der Ebene des EEGs Signaturen selbst-organisierter Kritikalität in Form einer skalenfreien Verteilung neuronaler Lawinen und des Vorhandenseins temporaler Autokorrelationen (LRTC) in der Amplitude neuronaler Oszillationen finden?
(ii) Sind Kritikalitätsmerkmale geeignet, um Bewusstseinszustände im Spektrum des Wachseins zu differenzieren?
(iii) Kann die neuronale Dynamik durch mind-body Interventionen in Richtung des kritischen Punktes eines Phasenübergangs verschoben werden, der mit einer optimierten Informationsverarbeitungsfunktion verbunden ist?
(iv) Kann eine eindeutige Beziehung zu anderen nichtlinearen Komplexitätsmerkmalen und Leistungsspektraldichteparametern identifiziert werden?
(v) Spiegeln EEG-basierte Kritikalitätsmerkmale individuelle Persönlichkeitsmerkmale wider?
Material und Methoden
Studie (1): Reanalyse: Dreißig meditationserfahrene Teilnehmer (Durchschnittsalter 47 Jahre, 11 Frauen/19 Männer, Meditationserfahrung von mindestens 5 Jahren Praxis oder mehr als 1000 Stunden Gesamtmeditationszeit) wurden mit 64-Kanal-EEG während einer Sitzung gemessen, die aus einem aufgabenfreien Ruhezustand, einer Lesebedingung und drei Meditationsbedingungen (gedankenlose Leere, Präsenz und fokussierte Aufmerksamkeit) bestand.
Studie (2): 64-Kanal-EEG wurde von 34 Teilnehmern (Durchschnittsalter 36,3 ±13,4 Jahre, 24 Frauen/10 Männer) vor, während und nach einer professionellen Klangschalenmassage aufgezeichnet. Darüber hinaus wurden psychometrische Daten erhoben, darunter die Absorptionskapazität, definiert als die Fähigkeit Aufmerksamkeitsressourcen für sensorische und imaginative Erfahrungen einzusetzen, gemessen mit der Tellegen-Absorptionsskala (TAS-D), subjektive Veränderungen des Körpergefühls, des emotionalen Zustands und des mentalen Zustands (CSP-14) sowie die Phänomenologie des Bewusstseins (PCI-K).
Studie (3): Elektrophysiologische Daten (64 Kanäle von EEG, EOG, EKG, Hautleitwert und Atmung) wurden von 116 Teilnehmern (Durchschnittsalter 40,0 ±13,44 Jahre, 83 Frauen/ 33 Männer) – in Zusammenarbeit mit dem Institut für Psychologie, Bundeswehruniversität München -während eines aufgabenfreien Ruhezustands aufgezeichnet. Das individuelle Level der sensorischen Verarbeitungssensibilität wurde mit der High Sensitive Person Scale (HSPS-G) bewertet.
Die Datensätze wurden mit Analysewerkzeugen aus der Theorie der selbst-organisierten Kritikalität (trendbereinigende Fluktuationsanalyse, neuronale Lawinenanalyse), nichtlinearen Komplexitätsalgorithmen (Multiskalenentropie, fraktale Dimension nach Higuchi) und der Leistungsspektraldichte analysiert. In Studie 1 und 2 wurden die Aufgabenbedingungen kontrastiert und die Effektstärken mit einem gepaarten zweiseitigen t-Test verglichen. Die t-Werte wurden anhand der Falscherkennungsrate für multiples Testen korrigiert. Zur Berechnung der Korrelationen zwischen den EEG-Merkmalen wurde die Spearman- Rangkorrelation verwendet, nachdem mit dem Shapiro-Wilk-Test festgestellt worden war, dass die Verteilung nicht für parametrische Tests geeignet war. Darüber hinaus wurde in Studie 1 eine Diskriminanzanalyse durchgeführt, um die Klassifizierungsleistung der EEG-Merkmale zu bestimmen. Hier wurden eine partielle Kleinste-Quadrate-Regression (Englisch: Partial Least Squares Regression) und eine Analyse der Grenzwertoptimierungskurve (Englisch: receiver operating charactersitic, ROC) angewandt. Um festzustellen, ob die EEG-Merkmale individuelle Charaktereigenschaften widerspiegeln, wurde das individuelle Level der Absorptionskapazität (Studie 2) und der sensorischen Verarbeitungssensibilität (Studie 3) mit den EEG-Merkmalen unter Verwendung der Spearman- Rangkorrelation korreliert.
Ergebnisse
Signaturen selbst-organisierter Kritikalität in Form einer skalenfreien Verteilung neuronaler Lawinen und zeitlichen Autokorrelationen (LRTCs) in der Amplitude neuronaler Oszillationen wurden in drei verschiedenen EEG-Datensätzen nachgewiesen. Sowohl EEG-Kritikalität als auch Komplexitätsmerkmale waren geeignet, unterschiedliche Bewusstseinszustände zu charakterisieren. In Studie 1 zeigten alle drei meditativen Zustände im Vergleich zum Ruhezustand signifikant reduzierte Autokorrelationen mit moderaten Effektgrößen (Präsenz: d= -0,49, p<.001; gedankenlose Leere: d= -0,37, p<.001; und fokussierte Aufmerksamkeit: d= -0,28, p=.003). Der kritische Exponent war geeignet, um zwischen fokussierte Aufmerksamkeit und Präsenz zu unterscheiden (d= -0,32, p=.02). In Studie 2 änderten sich die Kritikalitätsparameter im Verlauf des Experiments signifikant, wobei die Werte eine Verschiebung in Richtung des kritischen Regimes während der Klangbedingung suggerieren. Beide Analysen des ersten und zweiten Datensatzes ergaben, dass der kritische Exponent signifikant negativ mit Werten der Entropie, dem aus der trendbereinigende Fluktuationsanalyse resultierenden Skalierungsexponenten, der das Ausmaß der zeitlichen Autokorrelationen angibt, sowie der fraktalen Dimension nach Higuchi in jeder Bedingung korreliert war. Darüber hinaus wurde festgestellt, dass der kritische Skalierungsexponent signifikant negativ mit dem Persönlichkeitsmerkmal der Absorption korreliert (Spearman's ρ= -0,39, p= .007), während ein Zusammenhang zwischen der kritischen Dynamik und dem Level der sensorischen Verarbeitungssensitivität nicht nachgewiesen werden konnte (Studie 3).
Schlussfolgerung
Die Ergebnisse dieser Arbeit legen nahe, dass die neuronale Dynamik durch das Phänomen der selbst-organisierten Kritikalität reguliert wird. EEG-basierte Kritikalitätsmerkmale erwiesen sich als sensitiv, um experimentell induzierte Veränderungen des Bewusstseinszustandes zu erfassen. Darüber hinaus wurde ein eindeutiger Zusammenhang mit weiteren nichtlinearen Maßen, die den Grad der neuronalen Komplexität - in Form von statistischer Selbstähnlichkeit - bestimmen, festgestellt. Somit scheint die selbst-organisierte Kritikalität als Korrelate für das Bewusstsein geeignet zu sein, mit dem Potential Bewusstseinszuständen zu quantifizieren und zu charakterisieren. Die Übereinstimmung des Modells mit den derzeit einflussreichsten Theorien auf dem Gebiet der Bewusstseinsforschung wird diskutiert.
Metadata last modified: 13 Sep 2022 10:11
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