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 In definitiva, questo documento ha presentato una nuova metodologia per l'analisi dei dati EEG. Normalizzare i dati e trattarli come un'ampiezza di probabilità ha portato a parametri che cambiavano con la presenza o la mancanza di stimolo, stabilendo contemporaneamente un valore costante indipendente dallo stimolo. Abbiamo applicato con successo un quadro matematico basato sui formalismi della meccanica quantistica al paradigma del riposo e del compito nell'EEG (senza pretendere che il cervello sia un oggetto quantistico). Poiché la neuroscienza continua ad evolversi, anche gli strumenti analitici a sua disposizione devono progredire di conseguenza. Ci auguriamo che questo strumento analitico, insieme ai progressi nella modellazione e nell'apprendimento automatico, aiutino a comprendere la natura della coscienza.
-It is important to note that uncertainty values of this form are inherent to any Fourier conjugate variables, as a value spreads out in one variable, it localizes in the other. This suggests that after defining the square of the Hilbert transformed EEG electrode time course to be the probability and imposing the properties of a Hilbert space onto the electrode signals, an uncertainty values can be extracted. In quantum mechanics, this uncertainty sets the limit for the scales that cannot be observed. This approach was inspired from the need in neuroscience for novel models to help interpret neuroimaging data. While this is an interesting methodological step forward, we still must determine if the observed uncertainty in the EEG data is supported by a new fundamental principle like in quantum mechanics, or if it is just the outcome of having built two new Fourier conjugate variables from the EEG signal.
+È importante notare che i valori di incertezza di questa forma sono inerenti a qualsiasi variabile coniugata di Fourier, poiché un valore si diffonde in una variabile, si localizza nell'altra. Ciò suggerisce che dopo aver definito il quadrato dell'andamento temporale dell'elettrodo EEG trasformato di Hilbert come probabilità e aver imposto le proprietà di uno spazio di Hilbert sui segnali dell'elettrodo, è possibile estrarre valori di incertezza. Nella meccanica quantistica, questa incertezza stabilisce il limite per le scale che non possono essere osservate. Questo approccio è stato ispirato dalla necessità nelle neuroscienze di nuovi modelli per aiutare a interpretare i dati di neuroimaging. Sebbene questo sia un interessante passo avanti metodologico, dobbiamo comunque determinare se l'incertezza osservata nei dati EEG è supportata da un nuovo principio fondamentale come nella meccanica quantistica, o se è solo il risultato di aver costruito due nuove variabili coniugate di Fourier dal Segnale EEG.
-Further work must be done to explore this constant with respect to the rich taxonomy of tasks and stimuli and varying states of consciousness that are routinely used in cognitive neuroscience. This methodology could be extended into fMRI, where the BOLD time courses could be Hilbert transformed creating a three-dimensional analogue of the EEG model presented in this paper.
+È necessario fare ulteriore lavoro per esplorare questa costante rispetto alla ricca tassonomia di compiti e stimoli e ai vari stati di coscienza che sono abitualmente utilizzati nelle neuroscienze cognitive. Questa metodologia potrebbe essere estesa alla fMRI, dove i corsi temporali BOLD potrebbero essere trasformati da Hilbert creando un analogo tridimensionale del modello EEG presentato in questo articolo.
-Ultimately, this paper presented a novel methodology for analysing EEG data. Normalizing the data and treating it as a probability amplitude led to parameters that changed with the presence or lack of stimulus, while simultaneously establishing a constant value independent of stimulus. We have successfully applied a mathematical framework based on the formalisms of quantum mechanics to the resting and task paradigm in EEG (without claiming the brain is a quantum object). As neuroscience continues to evolve, the analytic tools at its disposal must also progress accordingly. We hope that this analytical tool, along with the advances in modelling and machine learning will aid in our understanding of the nature of consciousness.
+In definitiva, questo documento ha presentato una nuova metodologia per l'analisi dei dati EEG. Normalizzare i dati e trattarli come un'ampiezza di probabilità ha portato a parametri che cambiavano con la presenza o la mancanza di stimolo, stabilendo contemporaneamente un valore costante indipendente dallo stimolo. Abbiamo applicato con successo un quadro matematico basato sui formalismi della meccanica quantistica al paradigma del riposo e del compito nell'EEG (senza pretendere che il cervello sia un oggetto quantistico). Poiché la neuroscienza continua ad evolversi, anche gli strumenti analitici a sua disposizione devono progredire di conseguenza. Ci auguriamo che questo strumento analitico, insieme ai progressi nella modellazione e nell'apprendimento automatico, aiutino a comprendere la natura della coscienza.