脑功能网络建模及分析研究进展

发布时间：2021-05-11 05:07

　　大脑是一种典型的复杂系统,理解大脑的结构以及运作机制对生命科学、医药工程、人工智能等领域重大问题的研究具有重要意义.功能核磁共振成像（fMRI）等技术可以实现比较精细的大脑神经活动信号的无创采集,是观察和分析大脑功能活动的重要辅助技术;同时,复杂网络理论与方法则为探索大脑的工作机制提供了重要的理论和技术基础.本文回顾了近年来基于fMRI等大脑神经活动信号采集技术进行脑功能网络建模与分析的研究进展,包括脑功能连接的相关性、因果性分析,白质纤维束投射连接分析,脑活动状态空间的能量图景分析等.文中介绍了这些方法的原理、适用性及局限性.目前基于数据分析的脑网络建模研究已经取得了丰硕的成果,然而,随着神经影像技术的不断发展及高质量神经活动数据的不断积累,复杂系统理论在脑科学领域的应用仍然具有广阔的前景. 

【文章来源】：中国科学:物理学 力学 天文学. 2020,50(01)北大核心CSCD

【文章页数】：13 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于感兴趣脑区LASSO-Granger因果关系的脑电特征提取算法[J]. 佘青山,陈希豪,高发荣,罗志增.  电子与信息学报. 2016(05)

博士论文
[1]阿尔茨海默症和轻度认知障碍患者脑结构与功能特征的磁共振影像研究[D]. 蔡素平.西安电子科技大学 2017



本文编号：3180782