本文關鍵詞：基于認知功能連接的信息流增益計算方法及應用

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【摘要】：將網絡信息的概念引入到神經科學當中對于研究腦功能機制有著積極的作用。然而人腦網絡的復雜性對于理解有一定的困難。該文基于有向傳遞函數(Directed Transfer Function,DTF)的方法估計得到功能連接模式,進一步提出了信息流增益的計算方法,用以評價特定腦區(qū)在全腦信息傳輸過程中的作用。該方法將流入信息和流出信息結合,具有濃縮兩者信息的優(yōu)點,簡化了腦復雜網絡的辨識度,并且提高了結果的顯示標度。仿真運算和自發(fā)、誘發(fā)腦電數據的結果都顯示出通過計算分析信息流增益可以比較理想地得到各個腦區(qū)對全腦信息流的貢獻。結果證明信息流增益方法為進一步理解大腦認知機制提供了可能。
【作者單位】： 華僑大學信息科學與工程學院;清華大學生物醫(yī)學工程系;
【關鍵詞】： 腦神經網絡 認知功能連接 有向傳遞函數 信息流增益
【基金】：國家自然科學基金(61203369)資助課題
【分類號】：O157.5;R338
【正文快照】： 1引言越來越多的研究者意識到信息網絡對于認知計算研究至關重要[1-3]。研究表明人腦可通過不同腦區(qū)的集群工作和交互連接形成一個大尺度皮層通路[4,5]。區(qū)別于以往的研究方法,腦網絡分析法在思路上是一個從“功能定位”到“功能整合”的轉變�！肮δ芏ㄎ弧苯Y果的成立是在基于

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本文編號：619733