EEG patterns during ‘cognitive’ tasks. I. Methodology and analysis of complex behaviors

• Published in: Electroencephalography and clinical neurophysiology Vol. 47; no. 6; pp. 693 - 703
• Main Authors: Gevins, A.S, Zeitlin, G.M, Yingling, C.D, Doyle, J.C, Dedon, M.F, Schaffer, R.E, Roumasset, J.T, Yeager, C.L
• Format: Journal Article
• Language: English
• Published: Ireland Elsevier Ireland Ltd 01.12.1979
• Subjects: Adult; Alpha Rhythm; Analog-Digital Conversion; Beta Rhythm; Cerebral Cortex - physiology; Cognition - physiology; Electroencephalography - instrumentation; Female; Humans; Male; Pattern Recognition, Automated; Pattern Recognition, Visual; Statistics as Topic; Theta Rhythm
• ISSN: 0013-4694; 1872-6380
• DOI: 10.1016/0013-4694(79)90296-7

This paper presents a methodology which uses nonlinear pattern recognition to study the spatial distribution of EEG patterns accompanying higher cortical functions. The multivariate decision rules reveal the essential EEG patterns which differentiate performance of two tasks. Cross-validation classification accuracy measures the generality of the findings. Using this method, EEG patterns were derived from a group of 23 adults during performance of several complex tasks, including Koh's block design, writing sentences, mental paper folding, and reading silently. These patterns discriminate between the tasks, are consistent with, and extend the results of, visual EEG interpretations and univariate analysis of spectral intensities. Since writing sentences could not be distinguished from mere scribbling, it is unclear whether the EEG patterns found to distingiush complex behaviors were related to the cognitive components of tasks, or to sensory-motor and performance-related factors. Ce travail présente une méthodologie que utilise un pattern non linéaire de reconnaissance pour étudier la distribution spatiale de pattern EEG accompagnant les fonctions corticales supérieures. Les règles de décision multi-variée révèlent les patterns EEG essentiels qui différencient la performance de deux tâches. La précision de classification par cross-validation mesure le caractère général des données. A l'aide de cette méthode, les patterns EEG sont obtenus dans un groupe de 23 adultes au cours de la réalisation de plusiers tâches complexes incluant: la reproduction des cubes de Koh, le fait d'écrire des phrases, le fait de plier mentalement du papier, et le fait de lire silencieusement. Ces patterns discriminent les tâches et en même temps qu'ils en étendent les résultats, sont conformes aux interprétations EEG visuelles et à l'analyse uni-variée de puissance spectrale. Puisque écrire des phrases ne pouvait pas être distingué du fait de gribouiller, il n'est pas clairement établi que le pattern EEG caractérisant ces comportements complexes soit lié aux composantes cognitives des tâches ou aux facteurs sensori-moteurs et aux facteurs liés à la performance.