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Enzo Tagliazucchi

• In this thesis we study the organization of spontaneous brain activity during wakefulness and all stages of human non-rapid eye movement sleep using an approach based on developments and tools from the theory of complex systems. After a brief introduction to sleep physiology and different theoretical models of consciousness, we study how the organization of cortical and sub-cortical interactions is modified during the sleep cycle. Our results, obtained by modeling global brain activity as a complex functional interaction network, show that the capacity of the human brain to integrate different segregated functional modules is diminished during deep sleep, in line with an informationintegration account of consciousness. We then show that integration is impaired not only across space but also in the temporal domain, by assesing the emergence of long-range temporal correlations in brain activity and how they are modified during sleep. We propose an encompassing explanation for this observation, namely, that the brain operatsat different dynamical regimes during different states of consciousness. Finally, we gather massive amounts of data from different collaborative projects and apply machine learning techniques to reveal that the \resting state" cannot be considered as a pure brain state and is in fact a mixture containing different levels of conscious awareness. This last result has deep implications for future attempts to develop a discovery science of brain function both in health and disease.
• In dieser Arbeit untersuchen wir die Organisation spontaner Hirnaktivität im Wachen und im NREM ("Non-Rapid Eye Movement") Schlaf und bedienen uns dabei Techniken und Entwicklungen, die auf der Theorie komplexer Systeme basieren. Nach einer kurzen Einfüuhrung in die Schlafphysiologie und verschiedene theoretische Modelle zu Bewusstsein untersuchen wir, wie sich die Organisation des kortiko-subkortikalen Wechselspiels im Verlauf des Schlafzyklus verändert. Basierend auf unserer Modellierung globaler Hirnaktivität als ein komplexes Netzwerk funktioneller Interaktion zeigen unsere Ergebnisse, dass die Fähigkeit des menschlichen Gehirns im Schlaf nachlässt, verschiedene spezialisierte funktionelle Module zu integrieren. Dies steht im Einklang mit der "Theorie der Informationsintegration" ("Information Integration Theory of Consciousness")zu Bewußtsein. Daran anschließend zeigen wir, dass diese Integrationsfähigkeit mit zunehmender Schlaftiefe nicht nur räumlich, sondern auch zeitlich beeinträchtigt ist,indem wir die Entstehung zeitlicher Autokorrelation ("Long-range temporal correlations") der Hirnaktivität untersuchen. Schließlich bedienen wir uns einer sehr umfangreichen Datensammlung verschiedener Looperationsprojekte, auf welche wir Maschinenlernalgorithmen anwenden. Diese führen zu der Erkenntnis, dass der \Ruhezustand" kein singulärer reiner Hirnzustand ist, sondern tatsächlich eine Mischung darstellt von Zuständen unterschiedlicher Stufen bewusster Wahrnehmung. Diese letztgenannte Erkenntnis birgt weitreichende Implikationen bzgl. zukünftiger Weiterentwicklungsversuche der auf großen Datenbanken sich begrüundenden "Entdeckungsforschung" ("Dis- covery Science") im Kontext von gesunder wir auch pathologischer Hirnfunktion.