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基于神经元集群模型的动态因果模型算法综述
被引量：
1
1
作者
李双燕
岳宣雅
+1 位作者
王龙龙
徐桂芝
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期740-749,共10页
大脑是人体最复杂的器官,各个脑区之间的连接构成了复杂的功能性网络系统,脑网络连接特征的变化与脑的生理病理状态密切相关。近年来,脑网络构建与分析算法成为计算神经科学领域的研究热点之一。在众多脑网络分析方法中,动态因果模型(D...
大脑是人体最复杂的器官,各个脑区之间的连接构成了复杂的功能性网络系统,脑网络连接特征的变化与脑的生理病理状态密切相关。近年来,脑网络构建与分析算法成为计算神经科学领域的研究热点之一。在众多脑网络分析方法中,动态因果模型(DCM)由于具有生物物理合理性在探索神经网络的有效连接特性中得到了广泛关注。从基本原理、神经元集群模型和应用等方面对DCM进行综述。首先,介绍DCM的基本原理,并以基于卷积和基于电导的两类神经元集群模型为例,对DCM算法的关键组成——神经生物学模型的建模思想、原理及发展进程进行回顾;然后,综述近年来DCM在认知功能和疾病病理等相关神经信号分析领域的应用,指出DCM有望成为探索脑功能整合机制的方法;最后,结合近几年DCM算法的研究进展及其局限性进行总结和展望。
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关键词
动态因果
模型
神经元集群模型
有效连接
神经
信号
脑网络
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职称材料
题名
基于神经元集群模型的动态因果模型算法综述
被引量：
1
1
作者
李双燕
岳宣雅
王龙龙
徐桂芝
机构
河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室
河北工业大学天津市生物电工与智能健康重点实验室
河北工业大学河北省生物电磁与神经工程重点实验室
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期740-749,共10页
基金
河北省引进留学人员资助项目(C20200315)
国家自然科学基金(51737003)。
文摘
大脑是人体最复杂的器官,各个脑区之间的连接构成了复杂的功能性网络系统,脑网络连接特征的变化与脑的生理病理状态密切相关。近年来,脑网络构建与分析算法成为计算神经科学领域的研究热点之一。在众多脑网络分析方法中,动态因果模型(DCM)由于具有生物物理合理性在探索神经网络的有效连接特性中得到了广泛关注。从基本原理、神经元集群模型和应用等方面对DCM进行综述。首先,介绍DCM的基本原理,并以基于卷积和基于电导的两类神经元集群模型为例,对DCM算法的关键组成——神经生物学模型的建模思想、原理及发展进程进行回顾;然后,综述近年来DCM在认知功能和疾病病理等相关神经信号分析领域的应用,指出DCM有望成为探索脑功能整合机制的方法;最后,结合近几年DCM算法的研究进展及其局限性进行总结和展望。
关键词
动态因果
模型
神经元集群模型
有效连接
神经
信号
脑网络
Keywords
dynamic causal modeling
neuronal population model
effective connectivity
neural signal
brain network
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于神经元集群模型的动态因果模型算法综述
李双燕
岳宣雅
王龙龙
徐桂芝
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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