En este estudio, se utilizó la información mutua parcial a nivel de la fuente para construir redes funcionales cerebrales con el fin de examinar diferencias en las funciones cerebrales entre respuestas mentirosas y honestas. El estudio utilizó análisis de componentes independientes y métodos de agrupamiento para generar computacionalmente señales de fuente a partir de señales de EEG registradas de sujetos que estaban mintiendo y aquellos que estaban siendo honestos. Se calculó la información mutua parcial entre regiones de interés (ROIs) y se utilizó para construir una red cerebral funcional con ROIs como nodos y valores de información mutua parcial como conexiones entre ellos. Las conexiones de información mutua parcial que mostraron diferencias significativas entre los dos grupos de personas fueron seleccionadas como conjunto de características y clasificadas utilizando un clasificador de red de conectividad funcional (FCN), con un resultado de precisión del 88.5%. El análisis de las redes cerebrales de los grupos de mentirosos y honestos mostró que, en el estado de mentira, hubo un aumento en el intercambio de información entre el lóbulo frontal y el lóbulo temporal, y el centro motor del lenguaje del lóbulo frontal intercambió más información con otras regiones cerebrales, lo que sugiere un mayor trabajo de memoria episódica y la movilización de más recursos cognitivos.