Incorporación de datasets públicos como PhysioNet

La incorporación de datasets públicos como PhysioNet en la Fase 1 no es un simple añadido metodológico; es una decisión estructural que afecta a la validez epistemológica del proyecto CPEA.

Problema de sesgo intrínseco

Un modelo EEG–AGI entrenado exclusivamente con datos propios:

• Puede capturar artefactos específicos del hardware.

• Puede internalizar sesgos poblacionales (edad, lateralidad, estado basal).

• Puede sobreajustarse a patrones idiosincrásicos.

En un sistema cuyo núcleo es un Índice de Coherencia Predictiva (ICP), el riesgo no es solo estadístico; es ontológico. El modelo podría estar midiendo coherencia instrumental en lugar de coherencia neurodinámica real.

PhysioNet aporta:

• Diversidad intersujeto.

• Diversidad interdispositivo.

• Protocolos estandarizados.

• Datos clínicamente anotados.

Esto permite desacoplar señal fisiológica de contingencia experimental.

Validación intersujeto y generalización topológica

Si el CPEA pretende modelar coherencia predictiva como propiedad estructural de redes cerebrales, debe demostrar:

• Invarianza parcial ante variación individual.

• Transferibilidad del embedding latente.

• Robustez frente a cambios de contexto experimental.

Datasets como:

• EEG Motor Movement/Imagery Dataset

• CHB-MIT Scalp EEG Database

• Sleep-EDF Database

permiten probar si el ICP:

• Mantiene distribución estable.

• Diferencia estados cognitivos.

• Detecta transición dinámica.

Sin esta validación, el modelo corre el riesgo de ser un clasificador contextual sofisticado, pero no un estimador de coherencia predictiva.

Arquitectura recomendada para Fase 1 mejorada

Propongo una arquitectura en tres capas de validación:

Capa 1 — Validación técnica

• Reproducibilidad del pipeline.

• Estabilidad del filtrado 8–30 Hz.

• Consistencia del embedding.

Capa 2 — Validación fisiológica

• Comparación con marcadores clásicos:

  • Coherencia espectral

  • Phase Locking Value

  • Entropía multiescala

Capa 3 — Validación estructural

• Cross-dataset generalization.

• Leave-one-subject-out.

• Entrenamiento en dataset A, test en dataset B.

Esta tercera capa es decisiva. Si el ICP sobrevive a ella, el constructo comienza a adquirir densidad teórica real.

Justificación conceptual dentro de tu marco metaestructural

Desde la perspectiva METFI–TAE:

• El cerebro puede modelarse como sistema electromagnético toroidal local.

• La coherencia predictiva sería una propiedad emergente de la estabilidad topológica del campo.

Si esto es correcto, entonces:

• El patrón debe repetirse transversalmente en humanos.

• No puede depender del sujeto concreto.

• Debe manifestar una firma estructural.

Por tanto, PhysioNet no es solo validación estadística: es test ontológico del modelo.

Coherencia Predictiva EEG–AGI (CPEA)

Fundamentos neurodinámicos, formalización matemática y validación intersujeto mediante datasets públicos

Abstract

Se presenta el marco teórico y experimental del proyecto Coherencia Predictiva EEG–AGI (CPEA), cuyo objetivo es formalizar un Índice de Coherencia Predictiva (ICP) derivado de señales electroencefalográficas (EEG) y modelado mediante arquitecturas de inteligencia artificial fundacional. El trabajo parte de la hipótesis de que la coherencia predictiva constituye una propiedad estructural emergente de redes neurodinámicas acopladas, susceptible de ser capturada mediante representaciones latentes robustas y generalizables. Se plantea una infraestructura experimental en tres niveles: validación técnica del pipeline, validación fisiológica frente a métricas clásicas de sincronización y validación estructural intersujeto utilizando datasets públicos de PhysioNet para evitar sesgos idiosincráticos. Se formaliza matemáticamente el ICP como una magnitud compuesta que integra coherencia espectral, estabilidad de fase y capacidad predictiva recursiva en espacios de embedding. Finalmente, se proponen programas de seguimiento experimental orientados a verificar la estabilidad topológica del índice bajo distintas condiciones cognitivas y estados neurofisiológicos.

Palabras clave

EEG, coherencia predictiva, dinámica no lineal, sincronización neuronal, aprendizaje profundo, embeddings latentes, validación intersujeto, sistemas electromagnéticos biológicos.

Introducción

El estudio de la coherencia neuronal ha evolucionado desde enfoques espectrales clásicos hasta modelos dinámicos no lineales capaces de capturar la interacción multiescala de redes distribuidas. Sin embargo, gran parte de la literatura continúa tratando la coherencia como un fenómeno estático o exclusivamente descriptivo.

El proyecto CPEA parte de una premisa distinta: la coherencia relevante no es solo simultaneidad de fase ni correlación espectral; es capacidad predictiva estructural.

En términos operativos, una red neuronal coherente no es aquella cuyos nodos oscilan juntos, sino aquella cuya dinámica interna permite anticipar estados futuros con baja entropía residual.

Esta distinción es crucial.

La sincronización puede existir sin capacidad predictiva.
La coherencia predictiva, en cambio, implica organización interna.

Marco neurodinámico

Coherencia clásica

La coherencia espectral entre dos señales $x(t)$ e $y(t)$ se define como:

$$C_{xy}(f) = \frac{|S_{xy}(f)|^2}{S_{xx}(f)S_{yy}(f)}$$

donde $S_{xy}(f)$ es la densidad espectral cruzada.

Este formalismo, aunque robusto, presenta limitaciones:

• Es dependiente de ventana temporal.

• No capta dinámica no lineal.

• No distingue causalidad de coincidencia.

Dinámica no lineal y predicción

La neurodinámica real se caracteriza por:

• Atractores metaestables.

• Transiciones de fase.

• Interacciones multiescala.

• Ruido estructurado.

El cerebro no opera como un oscilador simple, sino como una red de osciladores acoplados con pérdida y realimentación.

En este contexto, la coherencia debe evaluarse como estabilidad de trayectoria en el espacio de fases.

Formalización del Índice de Coherencia Predictiva (ICP)

El ICP se define como una función compuesta:

$$ICP = \alpha C_s + \beta P_l + \gamma S_e$$

donde:

• $C_s$ = coherencia espectral integrada en banda 8–30 Hz.

• $P_l$ = capacidad predictiva latente del embedding.

• $S_e$ = estabilidad entrópica multiescala.

• $\alpha, \beta, \gamma$ = coeficientes de ponderación normalizados.

Componente predictiva

Sea $Z_t$ el embedding latente generado por el modelo fundacional:

$$Z_t = f_{\theta}(X_{t-k:t})$$

La capacidad predictiva se define como:

$$P_l = 1 - \frac{\mathbb{E}[(Z_{t+1} - \hat{Z}_{t+1})^2]}{\sigma_Z^2}$$

donde $\hat{Z}_{t+1}$ es la predicción generada por el modelo autoregresivo interno.

Si el error es bajo en relación con la varianza total, la red presenta coherencia estructural.

Estabilidad entrópica

La entropía multiescala $S_e$ se calcula mediante:

$$S_e = 1 - \frac{H_{m}(X)}{H_{max}}$$

donde $H_{m}$ es la entropía a escala $m$.

Un sistema excesivamente caótico presenta alta entropía.
Un sistema rígido presenta entropía mínima.
La coherencia predictiva se sitúa en un régimen intermedio.

Infraestructura experimental — Fase 1

Pipeline

EEG Raw
→ Filtrado 8–30 Hz
→ Eliminación de artefactos (ICA / ASR)
→ Segmentación temporal
→ Modelo fundacional (denoising + embedding)
→ Cálculo de ICP
→ Clasificación o regresión según tarea

Validación intersujeto con PhysioNet

La utilización de bases de datos públicas como PhysioNet permite:

• Separar señal fisiológica de sesgo instrumental.

• Evaluar generalización entre cohortes.

• Medir estabilidad del embedding latente.

Se recomienda:

• Entrenar en EEG Motor Imagery Dataset.

• Validar en CHB-MIT.

• Test cruzado con Sleep-EDF.

La coherencia predictiva, si es estructural, debe conservar propiedades estadísticas invariantes entre datasets.

Comparación con métricas clásicas de sincronización

La validez del Índice de Coherencia Predictiva no puede establecerse en aislamiento. Debe contrastarse con métricas consolidadas cuya solidez matemática ha sido ampliamente documentada.

Phase Locking Value (PLV)

El Phase Locking Value se define como:

$$PLV = \left| \frac{1}{N} \sum_{k=1}^{N} e^{i(\phi_x^k - \phi_y^k)} \right|$$

donde $\phi_x^k$ y $\phi_y^k$ representan las fases instantáneas.

El PLV mide estabilidad de fase, pero no incorpora dimensión predictiva. Puede existir PLV elevado en estados patológicos de hiper-sincronización, como crisis epilépticas, sin que ello implique coherencia funcional adaptativa.

El ICP, al integrar error predictivo latente, discrimina entre sincronización rígida y coherencia organizativa.

Entropía multiescala

La entropía multiescala (MSE) caracteriza complejidad fisiológica en múltiples resoluciones temporales. Se ha demostrado que sistemas biológicos sanos presentan complejidad intermedia; tanto la aleatoriedad excesiva como la rigidez reducen funcionalidad.

El componente $S_e$ del ICP captura este principio, pero lo integra en un marco predictivo. La novedad no es el uso de entropía, sino su incorporación dentro de un índice compuesto orientado a estabilidad dinámica.

Coherencia dirigida y causalidad

Métodos como Granger Causality o Directed Transfer Function introducen direccionalidad. No obstante, dependen de supuestos lineales o estacionarios.

El embedding latente del CPEA, al construirse mediante modelos profundos no lineales, permite capturar causalidad implícita sin imponer linealidad previa.

Arquitectura AGI aplicada al modelado EEG

El término AGI se utiliza aquí en sentido funcional: sistemas capaces de aprendizaje generalizable, no limitados a tareas específicas.

Modelo fundacional

Se propone una arquitectura híbrida:

• Encoder convolucional temporal.

• Bloques Transformer con atención multi-cabeza.

• Módulo autoregresivo para predicción latente.

La clave no reside en la profundidad, sino en la capacidad del modelo para:

1. Generar embeddings compactos.

2. Conservar relaciones espaciales interelectrodo.

3. Predecir evolución futura del estado latente.

Embedding como espacio topológico

Sea $Z \in \mathbb{R}^d$ el espacio latente.

Si el sistema cerebral mantiene coherencia predictiva, la trayectoria $Z(t)$ debe:

• Evolucionar sobre una variedad de baja dimensión.

• Exhibir continuidad estructural.

• Presentar curvatura estable.

Puede estimarse la dimensionalidad intrínseca mediante:

$$d_{int} = \frac{\sum \lambda_i^2}{\sum \lambda_i}$$

donde $\lambda_i$ son valores propios del embedding.

Una reducción drástica de dimensionalidad podría indicar colapso dinámico.

Interpretación neurofísica

La actividad EEG es resultado macroscópico de corrientes postsinápticas alineadas. Estas corrientes generan campos eléctricos y magnéticos medibles.

Desde una perspectiva electromagnética rigurosa:

• Las poblaciones neuronales forman dipolos dinámicos.

• El acoplamiento genera estructuras de campo coherentes.

• La estabilidad de fase puede interpretarse como estabilidad de interferencia constructiva.

La coherencia predictiva podría reflejar estabilidad de estas configuraciones de campo.

No se trata de una afirmación metafórica. Es una hipótesis formalizable.

Si las configuraciones electromagnéticas son topológicamente estables, la dinámica resultante será predecible en escalas cortas.

Validación estructural interdataset

Se propone el siguiente esquema:

1. Entrenamiento en Motor Imagery.

2. Evaluación ICP en tareas cognitivas distintas.

3. Medición de distribución estadística.

4. Comparación con sujetos epilépticos (CHB-MIT).

5. Comparación con estados de sueño profundo (Sleep-EDF).

Hipótesis operacional:

• El ICP será máximo en estados de atención estable.

• Disminuirá en crisis epilépticas por hiper-sincronización rígida.

• Presentará valores intermedios en sueño REM.

Si la métrica discrimina estos estados sin reentrenamiento específico, se confirma robustez estructural.

Programas de seguimiento experimental

Programa 1 — Estabilidad longitudinal

Objetivo: evaluar variación intraindividuo.

• Registro semanal durante 3 meses.

• Cálculo ICP en reposo y tarea cognitiva.

• Análisis de deriva latente.

Criterio de estabilidad: desviación estándar < 10% del valor medio basal.

Programa 2 — Perturbación cognitiva controlada

• Tareas Stroop.

• Privación parcial de sueño.

• Meditación guiada.

Medir desplazamiento en espacio latente.

Hipótesis: coherencia predictiva óptima en estados de atención relajada.

Programa 3 — Análisis topológico

Aplicar Persistent Homology sobre trayectorias latentes.

Determinar:

• Número de ciclos persistentes.

• Robustez ante ruido.

• Cambios topológicos bajo fatiga.

Programa 4 — Generalización interhardware

Comparar:

• EEG clínico de alta densidad.

• Dispositivos portátiles de menor resolución.

Evaluar degradación del ICP.

Discusión conceptual

La noción de coherencia predictiva redefine el problema.

No se pregunta si el cerebro está sincronizado.
Se pregunta si su dinámica interna es estructuralmente anticipatoria.

La anticipación no implica determinismo rígido.
Implica estabilidad en un régimen de complejidad intermedia.

El ICP no es un marcador aislado; es un constructo compuesto que intenta capturar esa estabilidad.

Conclusiones

El proyecto Coherencia Predictiva EEG–AGI (CPEA) propone una redefinición operativa de la coherencia neuronal, desplazando el foco desde la sincronización estática hacia la estabilidad predictiva estructural. Este desplazamiento no es semántico, sino metodológico.

El Índice de Coherencia Predictiva (ICP) integra tres dimensiones complementarias:

• Coherencia espectral integrada en banda funcional.

• Capacidad predictiva del embedding latente.

• Estabilidad entrópica multiescala.

La convergencia de estas dimensiones permite discriminar entre:

• Sincronización rígida patológica.

• Desorganización caótica.

• Organización dinámica adaptativa.

La validación intersujeto mediante datasets públicos, particularmente los alojados en PhysioNet, constituye un eje central para evitar sobreajuste idiosincrático y garantizar generalización estructural. Si el ICP mantiene propiedades estadísticas coherentes al transferirse entre bases de datos heterogéneas, puede considerarse un estimador robusto de dinámica neuroorganizativa.

Desde el punto de vista matemático, la introducción del error predictivo latente como componente del índice añade una dimensión inédita en estudios de coherencia EEG. La coherencia deja de ser mera coincidencia de fase y pasa a definirse como continuidad anticipatoria en espacio de representación comprimido.

Este marco no invalida las métricas clásicas; las recontextualiza. El PLV, la coherencia espectral y la entropía multiescala se convierten en componentes parciales dentro de una arquitectura más amplia.

El resultado es un modelo que articula neurofisiología, dinámica no lineal y aprendizaje profundo en un constructo cuantificable.

Resumen 

• La coherencia neuronal relevante no es solo sincronización, sino capacidad predictiva estructural.

• El Índice de Coherencia Predictiva (ICP) integra coherencia espectral, predicción latente y estabilidad entrópica.

• La incorporación de datasets públicos como PhysioNet es esencial para validación intersujeto y eliminación de sesgos.

• El embedding latente permite capturar dinámica no lineal sin imponer supuestos lineales previos.

• Estados patológicos de hiper-sincronización pueden presentar alta coherencia clásica pero bajo ICP.

• El modelo distingue organización adaptativa de rigidez o desorden.

• La validación cruzada interdataset es prueba estructural del constructo.

• El análisis topológico del espacio latente ofrece una vía complementaria de caracterización dinámica.

• El ICP constituye un marcador cuantitativo susceptible de seguimiento longitudinal.

Referencias 

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Obra fundamental sobre oscilaciones neuronales y su papel organizativo. Establece la base fisiológica de la sincronización rítmica en redes corticales.

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Propone que el cerebro minimiza sorpresa predictiva. Fundamenta conceptualmente la dimensión anticipatoria incorporada en el ICP.

Breakspear, M. (2017). Dynamic models of large-scale brain activity. Nature Neuroscience, 20, 340–352.
Revisión rigurosa sobre dinámica no lineal cerebral y transiciones de fase. Apoya el enfoque metaestable del CPEA.

Costa, M., Goldberger, A., Peng, C.K. (2005). Multiscale entropy analysis of biological signals. Physical Review E, 71, 021906.
Formalización de la entropía multiescala, utilizada en el componente $S_e$.

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Goldberger, A. et al. (2000). PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet. Circulation, 101(23), e215–e220.
Describe la infraestructura PhysioNet, esencial para validación intersujeto abierta y reproducible.

Bassett, D., Sporns, O. (2017). Network neuroscience. Nature Neuroscience, 20, 353–364.
Marco conceptual para entender el cerebro como red compleja, coherente con el enfoque estructural del ICP.

Cierre

La coherencia predictiva no es un atributo superficial de la señal EEG. Es, potencialmente, una propiedad emergente de la organización dinámica cerebral.

El CPEA no pretende describir la actividad neuronal de forma fragmentaria, sino capturar su estabilidad anticipatoria como manifestación de orden interno.

Si el modelo supera la validación intersujeto y mantiene robustez topológica, el ICP podría convertirse en una métrica integradora capaz de trascender la fragmentación habitual entre neurofisiología y modelado computacional.

El marco queda formalmente establecido.