Revealing brain network dynamics during the emotional state of suspense using topological data analysis

Abstract

Suspense is an affective state ubiquitous in human life, from art to quotidian events. However, little is known about the behavior of large-scale networks during suspenseful experiences. To address this question, we examined the continuous brain responses of participants watching a suspenseful movie along with a reported level of suspense from viewers. We employed sliding window analysis and Pearson correlation to measure functional connectivity states along time. Then, we used Mapper, a tool of Topological Data Analysis, to obtain a graphical representation capturing the brain’s dynamical transitions across states. Our analysis revealed changes in the functional connectivity within and between Salience, Fronto-Parietal, and Default networks associated with suspense. In particular, the functional connectivity between Salience and Fronto-Parietal networks increased with the level of suspense. In contrast, the connections of both networks with the Default network decreased. Together, our findings expose the dynamical changes of functional connectivity at the network level associated with the variation of suspense and reveal topological analysis as a potentially powerful tool for studying dynamic brain networks.

El suspenso es un estado emocional omnipresente en la vida humana, desde el arte hasta los eventos cotidianos. Sin embargo, se sabe poco sobre el comportamiento de las redes cerebrales a gran escala durante las experiencias de suspenso. Para abordar esta pregunta, examinamos continuamente las respuestas cerebrales de participantes que ven una película de suspenso junto a un reporte de los espectadores ds su nivel de suspenso. Empleamos el análisis de ventana deslizante y el índice de correlación de Pearson para medir los estados de conectividad funcional a lo largo del tiempo. Luego, usamos Mapper, una herramienta del análisis topologico de datos, para obtener una representación gráfica que captura las transiciones dinámicas del cerebro a través de los estados. Nuestro análisis reveló cambios en la conectividad funcional dentro y entre las redes saliente, fronto-parietal y por defecto asociadas con el suspenso. En particular, la conectividad funcional entre las redes saliente y fronto-parietal aumentó con el nivel de suspenso. Por el contrario, las conexiones de ambas redes con la red por defecto disminuyeron. Nuestros resultados muestran los cambios dinámicos de la conectividad funcional a nivel de red asociados con la variacion de suspenso y revelan al análisis topológico de datos como una herramienta potencialmente poderosa para estudiar la redes dinámicas del cerebro. (Texto tomado de la fuente)