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同步脑电图-功能磁共振融合推断宏观脑动力学

同步脑电-功能性磁共振成像(EEG-fMRI)的仪器和信号处理技术的进步,为人类大脑的高时空神经动力学研究提供了更近一步的方法。脑电图-功能磁共振神经成像系统的核心功能是融合两种数据,在这个过程中,机器学习发挥着关键作用。这些方法可以分为对称和不对称两种融合方式。使用这些方法的研究表明,融合产生了对大脑功能的新认识。随着技术的进步和融合方法变得更加复杂,脑电图-功能磁共振成像(EEG-fMRI)为无创脑动力学测量带来了许多新的启示,包括:基于目标扰动的神经成像、利用深度学习发现电生理和血流动力学测量之间的非线性表征等新的研究领域。本文发表在Annual Review of Neuroscience杂志。。

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