Jove
Visualize
联系我们
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
关于 JoVE
概览领导团队博客JoVE 帮助中心
作者
出版流程编辑委员会范围与政策同行评审常见问题投稿
图书馆员
用户评价订阅访问资源图书馆顾问委员会常见问题
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experiments存档
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教师资源中心教师网站
使用条款与条件
隐私政策
政策

相关概念视频

您也可能阅读

相关文章

通过共同作者、期刊和引用图与本文相关的文章。

排序
Same author

Modelling discrete states and long-term dynamics in functional brain networks.

Imaging neuroscience (Cambridge, Mass.)·2026
Same author

Modelling variability in functional brain networks using embeddings.

Imaging neuroscience (Cambridge, Mass.)·2026
Same author

Canonical Hidden Markov Model Networks for studying M/EEG.

Imaging neuroscience (Cambridge, Mass.)·2026
Same author

Effects of Age on Resting-State Cortical Networks.

Human brain mapping·2026
Same author

The role of age in the relationship between brain structure and cognition: moderator or confound?

Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991)·2026
Same author

The decline of child stunting in 122 countries: a systematic review of child growth studies since the 19th century.

BMJ global health·2026

相关实验视频

Updated: Jul 4, 2025

Modeling the Functional Network for Spatial Navigation in the Human Brain
05:55

Modeling the Functional Network for Spatial Navigation in the Human Brain

Published on: October 13, 2023

1.1K

osl-dynamics,一个用于建模快速动态大脑活动的工具箱.

Chetan Gohil1, Rukuang Huang1, Evan Roberts1

  • 1Oxford Centre for Human Brain Activity, Wellcome Centre for Integrative Neuroimaging, Department of Psychiatry, University of Oxford, Oxford, United Kingdom.

eLife
|January 29, 2024
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

本研究介绍了osl-dynamics,这是一个Python工具,用于分析大脑活动中的快速神经动态. 它使用机器学习来建模快速的大脑过程,帮助认知和疾病研究.

关键词:
脑子 脑子 脑子 大脑爆发 爆发 爆发 爆发动力学 动力学 动力学人类 人类 人类 人类 人类 人类 人类机器学习是机器学习.网络 网络 网络 网络 网络 网络神经科学 神经科学振荡的振荡是如何发生的

更多相关视频

Analyzing Neural Activity and Connectivity Using Intracranial EEG Data with SPM Software
06:50

Analyzing Neural Activity and Connectivity Using Intracranial EEG Data with SPM Software

Published on: October 30, 2018

9.5K
Targeting Neuronal Fiber Tracts for Deep Brain Stimulation Therapy Using Interactive, Patient-Specific Models
14:14

Targeting Neuronal Fiber Tracts for Deep Brain Stimulation Therapy Using Interactive, Patient-Specific Models

Published on: August 12, 2018

8.9K

相关实验视频

Last Updated: Jul 4, 2025

Modeling the Functional Network for Spatial Navigation in the Human Brain
05:55

Modeling the Functional Network for Spatial Navigation in the Human Brain

Published on: October 13, 2023

1.1K
Analyzing Neural Activity and Connectivity Using Intracranial EEG Data with SPM Software
06:50

Analyzing Neural Activity and Connectivity Using Intracranial EEG Data with SPM Software

Published on: October 30, 2018

9.5K
Targeting Neuronal Fiber Tracts for Deep Brain Stimulation Therapy Using Interactive, Patient-Specific Models
14:14

Targeting Neuronal Fiber Tracts for Deep Brain Stimulation Therapy Using Interactive, Patient-Specific Models

Published on: August 12, 2018

8.9K

科学领域:

  • 神经科学是一个神经科学.
  • 计算神经科学是一种神经科学.
  • 机器学习 机器学习

背景情况:

  • 神经活动表现出复杂的时空结构,对认知至关重要.
  • 快速 (几十毫秒) 和短暂的大脑动态的建模带来了重大的方法学挑战.
  • 认知事件的精确时间通常是先验未知的.

研究的目的:

  • 介绍OHBA软件库动态工具箱 (osl-dynamics),这是一个用于分析神经动态的Python包.
  • 为了能够在快速的时间尺度上识别和描述重复的脑活动.
  • 为了解认知,行为和疾病提供新的总结措施.

主要方法:

  • 开发一个基于Python的软件库,osl-dynamics.
  • 使用机器学习生成模型适应神经成像数据.
  • 应用模型以最小的假设分析大脑活动的时空和光谱特征.

主要成果:

  • osl-dynamics可以在几十毫秒的时间尺度上识别和描述大脑动态.
  • 该工具箱可以与各种神经成像数据类型 (MEG,EEG,fMRI,LFP,ECoG) 集成.
  • 提供了对大脑动态的新总结测量以进行增强的分析.

结论:

  • osl-dynamics 促进了大脑中快速动态过程的建模.
  • 该工具箱增强了对大脑功能,认知,行为和神经系统疾病的研究.
  • 它提供了一种强大的方法来揭示神经活动的丰富的时空结构.