典型文献
数据驱动的脑网络结构与动力学推理
文献摘要：
神经元之间的联接结构和脑网络动力学是探究脑原理的两个重要视角,也是进行脑模拟不可或缺的两个重要元素.学界已通过实验和算法成功描绘了线虫以及果蝇中部脑区的神经元层次联接图谱,但构建其他动物的全脑神经联接图谱仍需时日.得益于近年来脑成像技术在分辨率、速度、深度和视场等方面取得的快速进步,学界积累了越来越多的神经活动数据.因此,通过数据驱动的方式,从神经活动数据逆向推理神经联接网络的结构和动力学模式正成为一个重要的研究方向.本文将从网络科学的角度,梳理基于节点活动数据的有向网络结构和动力学推理方法,并简述该方向上的研究进展,最后讨论仍面临的困难和挑战.
文献关键词：
脑网络;神经动力学;数据驱动建模;因果推理
中图分类号：
作者姓名：
张鑫洁;高婷婷;严钢
作者机构：
同济大学物理科学与工程学院,上海200092;同济大学上海自主智能无人系统科学中心,上海201210;中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心,上海200031
文献出处：
引用格式：
[1]张鑫洁;高婷婷;严钢-.数据驱动的脑网络结构与动力学推理)[J].人工智能,2022(06):74-80
A类：
B类：
脑网络,联接,网络动力学,脑模拟,和算,线虫,果蝇,脑区,全脑,脑神经,时日,脑成像,视场,逆向推理,网络科学,有向网络,推理方法,困难和挑战,神经动力学,数据驱动建模,因果推理
AB值：
0.468076
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