多尺度脑网络
通过使用计算方法提出一种层次化模块分解大量高分辨率脑功能网络的方法,探讨人类大脑功能网络的层次化模块组织及模块内模块结构,揭示了模块间连接的关键作用,为研究大脑的适应性提供了基础。
Apr, 2010
该论文回顾了过去十年来小世界网络和权重网络分析在神经连接学领域的发展,并指出权重图的拓扑分析对于更复杂的脑连接数据更为重要,结合实例探讨了人类和小鼠的解剖神经网络拓扑结构,并探讨了未来对加权小世界拓扑结构更深层次、更广泛理解的趋势。
Aug, 2016
通过自然进化形成的人脑复杂而独特的神经网络拓扑结构使其能够同时执行多个认知功能,本文通过引入模块化结构和全局互连性来进化脉冲神经网络的架构,同时提出一种高性能、高效能、低能耗的多目标进化算法,通过对静态数据集和神经形态数据集的广泛实验证明了所提出模型的能效提升和稳定优异的性能,并初步探索了人脑生物神经网络的进化机制。
Sep, 2023
该研究论文介绍了一种新的模型 MNGL(Multi-state Network Graphical Lasso),通过将 CGL(coherent graphical lasso)与 GMM(Gaussian Mixture Model)相结合,成功地建模了多状态脑网络,通过使用合成和真实的 ADHD 200 fMRI 数据集,证明 MNGL 比最新的最先进替代方案发现更多解释性和逼真的结果。
Nov, 2023
提取多尺度因果骨架与大脑连接在因果机制、多尺度因果结构学习、休息状态脑成像数据以及大脑连接的因果指纹等方面的关键词,并使用多尺度因果结构验证了大脑连接的因果指纹,从而支持现有关于大脑连接指纹的广泛研究。
Oct, 2023
本文旨在研究计算模型对处理脑组织中复杂连接模式的作用,我们找到了几类计算模型可以有效探索多尺度时空领域中异质性神经元相互作用和复杂网络连接带来的潜在功能性和后果。
Mar, 2022
本文综述了当前关于空间约束如何影响网络结构和属性的认识,包括空间网络的拓扑结构、空间网络模型,以及在该类网络上发生的各种过程,如相变、随机漫步、同步、导航、弹性和疾病传播等。
Oct, 2010
通过采用分层贝叶斯高斯图模型,该研究方法能够利用结构连接知识来估计功能网络,从而提高了功能大脑网络估计的准确性和拓扑特征在扫描会话间的可重复性。
Feb, 2018