Optimización de la Clusterización de Tensores para Analizar Transiciones entre Microestados de Electroencefalografía

Abstract

[ES] El análisis por microestados de la señal electroencefalográfica es una técnica muy utilizada en la actualidad, tanto en la clínica como en investigación, interfaces persona-computador, neuromarketing y entretenimiento. Analizando su dinámica se logra un grafo en el que se pueden apreciar caminos únicos entre nodos. En el presente trabajo se pretende optimizar la clusterización de los tensores resultado de las transiciones entre microestados para que se puedan estudiar desde ordenadores de uso común, facilitando la accesibilidad computacional al estudio de la información contenida en estas transiciones. Para ello se emplean métodos numéricos de descomposición tensorial y diferentes herramientas de computación de altas prestaciones.

[EN] Microstate analysis of the electroencephalographic signal is a technique widely used nowadays, both in the clinic and in research, human-computer interfaces, neuromarketing and entertainment. By analyzing its dynamics, a graph is obtained in which unique paths between nodes can be seen. The aim of the present work is to optimize the clustering of the tensors resulting from the transitions between microstates so that they can be studied from common computers, facilitating the computational accessibility to the study of the information contained in these transitions. For this purpose, numerical methods of tensor decomposition and different parallelization tools are used.