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申请/专利权人：复旦大学
摘要：本发明公开了一种基于孪生脑模型的静息态脑活动数据同化方法；该方法步骤如下：1利用刻画大脑基本工作活动过程的脉冲神经元方程组为过程模型，以大脑真实生物结构耦合，并设计不同时刻观测全脑过程模型的输出结果的观测模型；2以不同区域不同分布的初始化孪生脑模型的所有神经元参数；3以丘脑区域作为仅有的可被观测区域与同化区域，通过粒子集合演化与修正来表示同化过程。本发明通过同化隐式的分布的超参而得到具体的神经元参数，且仅利用丘脑区域活动信号作为观测信号，在保证数据同化的精度和条件下，实现了同化效率的大幅度提升。本发明规范化了孪生脑模型的静息态数据同化过程，操作便捷且易于实现。
主权项：1.一种基于孪生脑模型的静息态脑活动数据同化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：以建立好的孪生脑模型作为过程模型，通常利用刻画大脑基本工作活动过程的脉冲神经元方程作为基本动力学过程，以大脑真实生物结构耦合，以得到不通时刻的所有神经元的状态演化；S2：根据研究区域不同时刻过程模型的模拟和观测结果构建不同时刻观测全脑过程模型的输出结果的观测模型；S3：以不同区域不同分布的方法初始化孪生脑模型的所有神经元参数，且不同区域间分布的超参数不同；S4：以丘脑Thalamus区域作为被观测区域与同化区域，通过粒子集合演化与修正来表示同化过程，过程模型中考虑加入超参游走误差模拟得到不同时刻不同脑区的状态变演变结果，以集合卡尔曼滤波EnKF为基础，在不同时刻计算该区域的同化量，利用现实中的真实丘脑区域活动信号对每个时刻的丘脑区域的状态变量进行同化，输出同化后的丘脑区域神经元参数服从的分布的超参数演变序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学 基于孪生脑模型的静息态脑活动数据同化方法
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