动态的大脑网络的审美价值word资料24页
大脑神经网络建模及其功能意义
大脑神经网络建模及其功能意义简介：人类大脑是一个复杂且神秘的器官，其中神经元通过复杂的网络连接和相互作用，构成了一个庞大的神经网络系统。
大脑神经网络建模是研究人脑结构和功能的重要手段之一。
通过模拟和探索神经网络的构建和工作原理，我们可以更好地理解大脑在认知、感知、学习等方面的功能意义。
一、大脑神经网络建模方法1. 静态建模静态建模是一种将大脑神经网络表示为静态连接模式的方法。
这种方法可以通过扫描和图像处理技术，将大脑的结构和连接关系转化为图像或网络拓扑图。
静态建模的优点是简单易懂，可以提供有关大脑区域之间连接性的信息。
然而，它无法揭示大脑的动态特性和信息传递过程。
2. 动态建模动态建模是一种模拟大脑神经网络活动的方法。
通过建立数学模型、仿真计算等手段，可以模拟大脑神经元之间的相互作用和信息传递过程。
这种方法可以更加真实地模拟和理解大脑的动态功能。
然而，由于大脑神经网络的复杂性，动态建模需要大量的计算资源和高级的算法支持。
二、大脑神经网络建模的功能意义1. 深入理解大脑运作机制大脑神经网络建模可以帮助我们深入理解大脑的运作机制。
通过模拟和分析神经网络的动态特性，可以揭示神经元之间的相互影响和信息传递过程。
这有助于我们更好地理解大脑在认知、感知、学习等方面的机制和原理。
2. 解释认知功能与行为大脑神经网络建模还可以帮助我们解释人类的认知功能和行为。
通过与实际观测和实验结果进行比对，我们可以验证和验证神经网络模型的准确性和可靠性。
这有助于我们探索和理解认知功能与行为的本质。
3. 治疗神经系统疾病大脑神经网络建模对于治疗神经系统疾病也具有重要意义。
通过建立神经网络模型，我们可以模拟疾病对大脑神经网络的影响，从而更好地理解并设计相关的治疗方法。
这为神经系统疾病的治疗和康复提供了重要的依据和指导。
4. 辅助人工智能设计大脑神经网络建模还可以为人工智能的设计和开发提供有益的启示。
人脑作为高度智能的系统，具有强大的信息处理能力。
神经科学中的脑网络动态：探索大脑神经网络的动态特性与认知功能的关系
神经科学中的脑网络动态：探索大脑神经网络的动态特性与认知功能的关系摘要大脑是一个极其复杂的系统，由数十亿个神经元通过复杂的网络连接而成。
理解大脑神经网络的动态特性及其与认知功能的关系，是神经科学领域的核心问题之一。
本文将深入探讨脑网络动态的研究进展，包括研究方法、主要发现以及对认知功能的启示。
我们将讨论静态和动态脑网络模型的差异，强调动态模型在捕捉大脑功能变化方面的优势。
此外，本文还将探讨脑网络动态在不同认知任务中的作用，以及其在神经精神疾病研究中的应用前景。
1. 引言大脑神经网络的复杂性一直是神经科学研究的焦点。
传统上，我们通过静态的脑网络模型来描述大脑的连接模式，但这种模型无法捕捉大脑功能的动态变化。
近年来，随着神经影像技术和计算方法的进步，我们开始认识到脑网络的动态特性，即神经元之间的连接强度和网络拓扑结构在时间和任务上的变化。
这种动态特性被认为与认知功能的灵活性密切相关。
2. 研究方法2.1 神经影像技术功能磁共振成像（fMRI）、脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）等神经影像技术为研究脑网络动态提供了关键工具。
这些技术可以实时监测大脑活动，揭示神经元之间的动态相互作用。
2.2 计算方法图论、时间序列分析和机器学习等计算方法被广泛应用于分析神经影像数据，构建动态脑网络模型。
这些模型可以量化脑网络的拓扑属性、连接强度和时间变化模式。
3. 主要发现3.1 静态与动态脑网络模型静态脑网络模型描述了大脑的平均连接模式，但忽略了时间上的变化。
动态脑网络模型则可以捕捉到神经元之间连接强度的波动和网络拓扑结构的重组，更准确地反映大脑功能的动态特性。
3.2 脑网络动态与认知功能研究表明，脑网络动态与多种认知功能密切相关，包括注意力、记忆、决策和执行控制等。
例如，在执行任务时，大脑的不同区域会形成动态的功能网络，以支持特定的认知过程。
3.3 脑网络动态与神经精神疾病脑网络动态异常可能与多种神经精神疾病有关，如精神分裂症、抑郁症和自闭症等。
面向时序信息认知规律的动态脑功能网络方法
类脑智能算法
借鉴大脑处理时序信息的机制，发展类脑智能算法，推动人工智能 领域的发展。
THANKS
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研究成果
已有研究在揭示脑功能网络动态性、拓扑结构、模块性等方面取得了一系列重要成果， 为深入理解大脑工作机制提供了有力工具。
挑战与问题
然而，现有研究在面向时序信息认知规律的动态脑功能网络方面仍存在诸多挑战和问题 ，如数据获取与处理难度、模型复杂性与解释性不足等。
研究目的与意义
目的
本研究旨在针对现有研究中的不足和挑战，提出一种面向时序信息认知规律的动态脑功能网络方法，以揭示大脑 在处理时序信息时的动态变化和内在机制。
意义
本研究的意义主要体现在以下几个方面：1）推动动态脑功能网络研究领域的发展与创新；2）为神经科学、心理 学和人工智能等领域提供新的研究视角和方法；3）有助于深入理解大脑工作机制，提高人类对时序信息的认知 能力和利用效率。
02
动态脑功能网络构建方法
数据采集与预处理
数据采集
利用神经影像技术（如fMRI、 EEG等）采集大脑活动数据，确 保数据质量和分辨率。
分析节点度数、介数中心性等指标， 识别网络中具有关键作用的节点（脑 区）。
03
时序信息认知规序列的表示
将时序信息转换为时间序列数据，便于进行数学处理和统计分析 。
基于图谱的表示
构建时序信息的图谱表示，能够揭示事件之间的关联和演化规律。
基于深度学习的表示
利用深度学习模型，自动学习时序信息的有效表示，提高特征提取 能力。
预处理步骤
包括去除噪声、标准化、空间平 滑等，以提高数据信噪比和可靠 性。
动态脑网络与创造力
动态脑网络与创造力创造性思维对于艺术，科学和日常生活至关重要。
大脑如何产生创造性思维？最近发表的一系列文章已经开始提供关于此问题的见解，报告了在从创造性思维到诗歌创作再到音乐即兴创作等一系列创造性任务和领域中，大脑活动和连接性的惊人相似模式。
这项研究表明，创造性思维涉及大规模大脑系统的动态交互作用，最令人信服的发现是，表现出对立关系的默认控制和执行控制网络在创造性认知和艺术表演中趋于合作。
这些发现对于理解大脑网络如何相互作用以支持复杂的认知过程具有重要意义，尤其是那些涉及目标导向的(goal-directed)，自我思考过程的过程。
本文发表在Trends in Cognitive Sciences（可添加微信号siyingyxf或189****9082获取原文）趋势最近的几项神经影像学研究发现，创造性认知涉及默认网络和执行控制网络，这些网络与自我思考过程相关的大脑系统和认知控制之间的合作增强。
默认网络-控制网络交互发生在涉及创意的产生和评估的认知任务中。
这种大脑网络连接的模式已有跨领域的报告——包括：一般创造性问题解决（例如发散思维）和特定领域的艺术表演（例如诗歌创作，音乐即兴创作和视觉艺术创作）。
创造性认知过程中的默认网络活动似乎反映了候选想法的自发产生，或者来自长期记忆的潜在有用信息。
控制网络可以在想法生成或评估期间与默认网络耦合，以约束认知来满足特定的任务目标。
1.创造力，认知控制力和自我思考过程在这篇文章中，我们重点介绍了创造性认知神经科学的最新发展，重点是理解认知控制和自我思考过程的作用。
创造力是一个广义的概念，但通常认为它涉及到一些既新颖又有用的产品产生。
因此，创造性认知可以理解为支持产生新颖和有用想法的认知过程。
在这里，我们主要关注与创造性领域的产生和评估有关的创造性思维过程。
自我思考过程来自于内部集中的精神活动，这种活动在很大程度上独立于外部输入。
虽然自我思考过程可以在头脑中自发产生，但它们也已经被证明受益于目标导向的处理和认知控制。
大脑功能连接网络与认知神经科学
大脑功能连接网络与认知神经科学在人类进化的过程中，大脑功能连接网络扮演了非常重要的角色。
通过神经元之间的相互连接和信息传递，大脑可以实现复杂的认知功能。
认知神经科学研究了大脑的工作机制，以及这些连接是如何影响我们的思维、情感和行为的。
首先，我们需要了解大脑网络的基本组成部分。
在人脑中，有数十亿个神经元，它们通过神经突触相互连接。
这些突触传递信息的方式是通过电传导和化学递质的释放。
这样一个庞大而复杂的网络使得大脑能够进行信息的传递和处理。
大脑功能连接网络是分布式的，不同的区域负责不同的功能。
在认知神经科学中，有一种理论被广泛接受，即大脑的功能特定性原则。
这个原则认为，不同的认知过程由不同的大脑区域完成。
例如，视觉信息处理主要发生在大脑的视觉皮层，而语言加工则发生在语言相关的区域。
然而，最近的研究表明，大脑的功能连接网络并不像我们过去所认为的那样静态不变。
相反，这个网络是非常动态和弹性的。
随着人们的经验和学习，大脑的连接会发生改变。
这种现象被称为可塑性。
可塑性使得大脑能够适应环境的变化和个体的需求。
例如，音乐家在练习过程中，会有特定的脑区连接增强，这使得他们在音乐领域表现出突出的能力。
大脑功能连接网络对我们的认知行为有重要影响。
一种常见的研究方法是通过功能磁共振成像技术（fMRI）来研究大脑的连接。
这种技术可以在监测大脑活动的同时，测量不同区域之间的功能连接。
通过观察不同任务下的大脑连接模式，研究人员可以了解不同认知过程的大脑机制。
例如，一项研究发现，执行工作记忆任务时，大脑的连接模式会发生改变。
工作记忆是一种短期存储和处理信息的能力，它对于学习和决策制定非常重要。
这项研究发现，在执行工作记忆任务时，前额叶和顶叶之间的连接会增强。
这两个区域在工作记忆过程中扮演着重要的角色，前额叶负责信息的控制和处理，顶叶负责信息的存储。
此外，大脑功能连接网络还可以帮助我们理解一些神经科学上的难题，比如意识。
意识是一个非常复杂的现象，迄今为止还没有一个统一的理论来解释它。
人脑神经网络的结构与功能
人脑神经网络的结构与功能人脑神经网络的结构主要包括大脑皮层、脑下核、脑干和脊髓等部分。
其中，大脑皮层是人脑功能最为复杂的部分，控制着感知、思维、情绪等高级认知和行为；脑下核包括丘脑、基底核、边缘系统等，主要负责控制运动、情绪和自主神经系统的调节；脑干通过连接大脑和脊髓，起着稳定和调节大脑功能的作用；脊髓负责感觉和运动的中转过程。
在人脑神经网络的功能方面，主要包括感知、运动、认知和情绪调节等。
感知是指人脑通过接收和解释感觉器官传来的信息来感知外部世界，包括视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉等。
运动是人脑对外部世界进行反应和动作输出的过程，包括意志性运动和无意识运动。
认知是指人脑对信息进行处理、存储和使用的能力，包括注意力、记忆、学习、思维、判断和解决问题等。
情绪调节是指人脑对自身内部体验和外部环境的情感反应和调节，包括愉悦、悲伤、愤怒、恐惧等情绪状态。
人脑神经网络的功能实现主要依赖于神经元之间的信息传递和神经网络的连接强度。
神经元是神经网络的基本单位，通过树突接收来自其他神经元的信号，通过轴突传递信号给其他神经元。
当神经元接收到的输入信号超过一些阈值时，就会产生兴奋传递信号；反之，如果输入信号不足以触发兴奋，神经元则处于抑制状态。
这种兴奋与抑制之间的传递和调节，形成了神经网络中信号的传递和神经元之间的连接。
这些连接会根据输入信号的频率和强度的不同，调节和改变神经网络的连接强度，从而影响信息的传递和处理过程。
此外，人脑神经网络的功能还受到神经递质的调节和突触可塑性的影响。
神经递质是神经元之间传递信号的化学物质，通过调节神经元之间的连接和传递信息的方式，影响神经网络的整体功能。
突触可塑性指的是神经元之间连接强度的可变性，可以通过训练和学习来增强或减弱神经元之间的连接，从而改变神经网络的功能。
总的来说，人脑神经网络的结构和功能是高度复杂和多样化的，涉及到多个脑区和神经元之间的连接和调节。
对人类和其他生物的认知、行为和情绪等方面具有重要作用，对于研究人脑的结构和功能、认知科学以及神经科学等领域具有重要意义。
大脑神经网络的认知功能
大脑神经网络的认知功能人的大脑是一个非常复杂而神奇的器官，拥有许多神经元细胞通过神经网络相互连接而形成。
这个庞大而复杂的神经网络控制着我们的思维、感知和行为。
在我们的日常生活中，大脑对于我们的认知功能起着关键作用。
认知功能包括知觉、注意力、记忆、思维和语言等方面。
本文将探讨大脑神经网络在认知功能中的重要角色。
大脑的神经网络可以被看作是由数十亿个神经元和它们之间的连接组成的。
这些连接形成了一个高度复杂的网络，使得信息在大脑中传递和处理。
大脑的认知功能是通过这个神经网络的动态活动来实现的。
知觉是我们感知和理解外界环境的能力。
大脑神经网络中的神经元接收来自感官器官的输入，并将其转化为我们可以理解的信息。
例如，当我们看到一只猫时，视觉信息被传递给大脑的视觉皮层，神经网络通过对这个信息的处理和解读，帮助我们认识到这是一只猫。
注意力是我们过滤和选择信息的能力。
大脑神经网络可以通过调控神经元之间的连接强度和传递信号的路径来调整我们的注意力。
通过选择性地关注某些感官输入，并抑制其他干扰性的信息，大脑使得我们能够集中注意力去处理关键的信息。
例如，当我们在嘈杂的环境中聊天时，大脑的神经网络可以帮助我们聚焦于对话的内容，而忽略其他噪音。
记忆是我们存储和检索信息的能力。
大脑神经网络中的神经元通过形成突触连接和调整连接的强度来实现记忆的存储。
当我们学习新知识时，神经网络中的神经元之间的连接会发生变化，这种变化被称为突触可塑性。
它使得我们能够在需要时检索并回忆起过去学习的内容。
例如，当我们尝试回忆一个朋友的名字时，大脑神经网络会调动相应的神经元，将存储在记忆中的信息带回我们的意识。
思维是我们进行推理和问题解决的能力。
大脑的神经网络可以通过激活不同区域之间的连接来实现思考和分析。
当我们面临一个复杂的问题时，大脑的神经网络会自动调整连接和激活正确的区域来帮助我们找到解决方案。
例如，当我们尝试解决数学题时，大脑的神经网络会激活与数学计算和推理相关的区域，帮助我们找到正确的答案。
人类大脑神经元连接网络建模及其动态模式分析
人类大脑神经元连接网络建模及其动态模式分析人类大脑是自然界中最为复杂的生物系统之一，其中神经元起着关键的作用。
神经元之间通过突触相连，形成了一个复杂的网络结构。
了解人类大脑神经元连接网络的建模和动态模式分析对于我们理解大脑功能和神经系统疾病的发生机制具有重要意义。
建立人类大脑神经元连接网络模型需要从多个层面进行研究。
首先，需要获取大脑神经元连接的解剖数据，例如神经元的位置、突触连接的形式等。
通过现代神经科学技术，如电镜扫描和跨尺度成像，可以获得高分辨率的神经元网络数据。
其次，需要构建一个可行的计算模型来模拟神经元之间的连接关系。
常用的网络模型包括随机网络模型、小世界网络模型和尺度自由网络模型等。
这些模型可以基于实际的神经元连接数据进行参数化，并通过计算机仿真来模拟神经元网络的动态行为。
神经元网络的动态模式分析是研究人类大脑运作方式的重要手段之一。
通过模拟大脑神经元网络的动力学过程，可以揭示其复杂的信息传递和处理机制。
一种常用的分析方法是利用动力学模型来模拟神经元之间的相互作用。
例如，震荡模型可以用来分析大脑中的同步现象，如γ波和θ波的产生机制。
另外，耦合模型也可以用来研究神经元网络中的信号传播速度和时空动态特性等。
神经元连接网络的动态模式分析还可以应用于探索神经系统疾病的发生机制。
许多神经系统疾病，如帕金森病和癫痫，与神经元网络中的异常连接和功能紊乱有关。
通过比较正常人脑与疾病患者的神经元连接网络模型，可以发现异常连接和功能模式，并揭示其疾病发生的机制。
这为神经系统疾病的早期诊断和治疗提供了关键线索。
此外，神经元连接网络的动态模式分析还对于人工智能领域具有重要意义。
人脑作为一种智能系统，其神经元网络的复杂结构和动态模式可能提供了一种启示，有助于设计更加高效的人工智能算法和模型。
例如，可以借鉴神经元网络的同步和异步机制，设计用于解决优化和学习问题的算法。
此外，神经元网络的拓扑结构和信息传递模式也可以启发我们构建更加智能化的通信网络和分布式系统。
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动态的大脑网络的审美价值aEvocog集团、物理研究所和一个复杂系统(大学)IFISC巴群岛和高级委员会科学研究,07122手掌、西班牙马略卡岛;生物医学技术代表大学、大学和实施,西班牙马德里,28223;和cIFISC,07122手掌、西班牙马略卡岛由约翰·c·Avise编辑,加州大学欧文分校,CA,和2013年4月3日批准,(2013年2月13日收到审查)神经影像学实验已经基本确定积极的大脑网络。
在认知任务,如。
、审美appre ciation,这样的网络包括区域属于默认模式网络(静)。
理论上,静息活动应该是国际米兰- rupted认知tasksdemandingattention的casefor审美。
分析功能连通性dy - namicsalongthreetemporalwindow s和twoconditions,漂亮和不漂亮刺激,在这里,我们报告实验支持假设审美依赖于两个不同网络的激活,最初的审美网络和延迟审美网络,在不同的时间框架。
激活静息的可能主要是网络延迟的审美相对应。
我们将讨论自适应和进化论解释为静息和美学之间存在的关系网络,并提供独特的大脑精神/交互输入的辩论。
自从第一个神经影像美学上的文章(1 - 3),相当数量的研究已经引起了一个复杂的神经过程底层人们的审美偏爱视觉和听觉刺激。
许多大脑区域似乎与美学相关apprecia -。
然而,三组在实验报告的地区往往results-those有关(1)奖励/快乐和情感,(2)判断/决策,以及(3)感知(SI方法和表S1和S2)。
大多数实验旨在识别大脑区域随审美体验的活动。
一些研究,然而,像雅各布森等。
(4)和船舶et al。
(5),大脑活动报道的公认的网络,指着一个网络组成的内侧额叶皮质(FMC)的部分地区,楔前叶(PCUN)和后扣带皮层(PCC)等地区。
这些相互联系的区域部分匹配的默认模式网络(静),共同应对人类大脑的基线状态清醒但休息条件(静息状态)(6)。
大脑连通性与静息相关大脑网络存在的争论在于假设所涉及的领域之间存在某种连接。
Von der Malsburg和施耐德(7)后,连接与神经元的可能有的同步——semblies-synchronous”射击。
最终,“分布式本地网络的神经元会暂时处于动态连接与互惠（8）功能连通性(9、10)被定义为统计时间依赖的神经激活模式anatom -分离、大脑区域(11)。
发现这样的依赖,颞一系列激活/失活的假设syn - chronized大脑区域必须相比。
可以获得此类时间系列,例如,通过检测血氧变化——创内容(血氧水平依赖信号)(12)抚养1神经活动。
Raichle et al。
(6),使用正电子发射断层扫描(PET),能够确定静,随后证实与功能性磁共振成像(fMRI)(13)。
几个变量影响DMNactivity,如年龄、经验、和疾病。
尽管这种可变性,resting-state研究使用不同的主题,不同的方法,和不同类型的收购协议一直报道,静由leastoftheprecuneus,内侧额叶,inferiorparietal,内侧颞区域(11)。
静的广度已经扩展到包括腹侧前扣带皮层,双边劣质pa - rietal皮层,离开下侧的颞叶皮层(14),甚至海马体(14、15)。
稍后我们将看到,一些静之间的关系和行政tasks-particularly涉及memory-exist工作,静的活动是减少当参与者执行要求很苛刻的,有目的的活动(6、13、16)。
任务要求雅各布森等。
(4)和船舶等。
(5)的参与者需要依赖注意力资源的认知过程。
因此,静在审美的接触似乎令人惊讶。
过程与审美有关在neuroaesthetic实验中,参与者的任务通常需要涉及至少(我)看刺激的过程,(2)欣赏他们的审美品质,(iii)评定其价值,(iv)制定响应。
这些认知过程同时发生。
通过electroencephalogra - phy(EEG),雅各布森等人报道,描述性的判断对称执行速度比评价欣赏他们的美(17)。
反过来,洛克et al .,借鉴——havioral实验和语义判断、解释,感知艺术的“始于快速生成依据重新行动紧随其后的是审查图象特征”(ref。
18日,55页)。
同样,Winkielman和Cacioppo(19)认为,美丽的对象,至少,引起积极的情绪主题之前做出的判断。
在不同的领域,Haidt提出存在的道德判断快,无意识,和非盟- tomatic评价(道德直觉),紧随其后的是后推理过程中,受试者寻找理由的直观判断(道德推理)(20)。
虽然海德特的模型是建立在行为实验,这是特别有趣,因为几个authors-including 雅各布森等。
(4)——提出大脑机制的最终存在共享的审美和道德判断(21 - 24日)。
因此,符合道德和审美之间的大脑网络可能发生。
本文的结果阿瑟·m·萨克讨论会的国家科学院”的进化七:人类的心理机制,“1月10 - 12日举行2013年阿诺德和梅布尔贝克曼中心的国家科学和工程学院的欧文。
大多数了的完整的程序和音频文件,可用在NAS上网站在/evolution_vii.关于美感,下面空假设可以表达：i)初始,审美素质的一般评价,包括- - -荷兰国际集团(ing)的感知视觉刺激的“漂亮”或“不美丽,”执行得很快。
这种审美的神经来往——尖吻鲈属构成网络。
我们称之为通用过程”审美只是篇”和网络它依赖于“初步审美网络。
”ii)特定的详细评估方面的美,如刺激正在测量的程度,是否有趣的或原创的,如何评价它,它吸引人的原因考虑,等等,稍后执行。
我们称这些详细流程”审美只是lato。
“假定网络形成的神经关联的细节方面可能减少到只有一个:“延迟审美网络。
”网络将静对应:最初,推迟,,还是没有?给一个答案,有必要根据经验确定大脑网络参与审美,以及时间,他们是活跃的。
一旦这是澄清,静之间的可能的巧合和一个或多个审美网络可以确定。
实验对大脑连接在审美我们的零假设是指认知过程发生在很短的时间尺度上,而相对稳定的条件在静息状态的受试者的大脑活动。
一些研究集中在大脑网络的动态变化,利用功能磁共振成像(25),但是,当整个大脑被认为是,他们的时间窗口覆盖几秒钟。
因此,测试我们的假设我们被迫使用更高temporal-resolution技术。
毫秒的时间分辨率,magnetoencepha lography(MEG),它检测到的变化磁场产生的突触后神经元的活动,是这样的技术之一。
梅格的通过,我们获得颞一系列大脑活动期间24参与者在静息状态和审美的视觉刺激。
先后四百刺激计划和参与者决定是否每个刺激很漂亮或不漂亮(SI)的方法。
梅格的信号被分为三个时间窗口和两个评价条件。
Artifact-free 500毫秒的时间窗口,刺激投影手动提取进一步的连通性分析,构成时间窗(TW0)。
每次刺激后发病,1500 - ms artifact-free时代被分成两个额外的时间窗口:TW1,250 - 750 ms;和TW2,1000 - 1500 ms(图1,上)。
窗户的长度是由考虑到大脑活动的时间跨度可达额在审美领域(3)女士在250年之前,认知过程与审美鉴赏下主要依靠visual-processing枕区域(26)。
反过来MEG信号对应于参与者的升值刺激组合,构成美丽的而不是美丽的条件。
两种不同的策略进行了比较。
国际米兰- windows比较评估不同的连接是二层颞窗以及每个条件(图1,左下)。
Interconditions评估差异比较漂亮和不漂亮刺激之间的连接在每一个时间窗口(图1,右下)。
我们估计的时间系列的syn - chronizationβ频带的皮尔森相关系数和锁相的价值(PLV)(27、28)(一个乐队的理由选择参见SI方法,乐队部分;PLV算法也被描述在SI冰毒- ods)。
在所有情况下,P < 0.05。
结果我们分析测量相位同步和振幅之间的相关性的时间激活梅格传感器的痕迹。
在我们的例子中,连接是有界(0 - 1)表达的重量,相关的channel-wise同步。
我们从这些措施推断功能连通性。
因此,“连接”和“同步”在这里可以等价的概念从大脑的角度沟通,尽管缺乏解剖连接神经膜-罗纳地区之间的信息和精确的定位。
虽然相关考虑信号的振幅,相位synchroniza,可以观察到即使没有振幅同步——电离作用(SI)的方法。
Interwindows分析。
同步的差异出现在表1(S3的完整结果,见表)。
TW0与TW1。
与TW1相比,TW0显示同步,明显对梅格传感器在这两种情况(表1)。
高TW0连接扩展contralaterally前枕前壁,连接两半球(图2、上)。
反过来,TW1 > TW0显示类似的数字完全条件(表1),与高TW1连接放置在枕叶区域(图2,降低)。
TW0和TW2。
连接的差异在TW0 > TW2少而TW0 >(表1 andFig TW1情况。
S1上)。
TW2 > TW0不会显示任何差异(表1和图S1、降低)。
TW1和TW2。
TW1 > TW2连接是不漂亮更明显刺激(表1)。
高等TW1同步-电离作用出现在occipital-parietal con -条件下链接。
此外,状况不佳的枕叶和顶叶延伸到前额区域(图3,右上角)。
TW2 > TW1同步显示相反的趋势:链接的数量和传感器,更激活更高的美丽的条件(表1)。
同时,同步的模式不同。
TW2 > TW1双边揭示高同步共享以及颞顶叶区域。
在美丽的条件,更一般地,正面放置。
不佳的状况,除了减少,更外侧放置(图3,降低)。
Interconditions分析。
同步的差异出现在表2(完整的结果出现在表S4)。
TW0。
Intercondition比较显示最低价格fi斜面dif -等在美丽>不佳或相反的情况(表2和图S2)。
TW1。
同时,intercondition比较显示最小显著差异在美丽>不佳或相反的情况(表2和图S2)。
TW2。
在TW2美丽>美丽不显化dif -神经等。
相反,美丽>不美丽的分析显示19个传感器连接(表2),与扩展的枕叶和顶叶,额叶区域左半球(图4,降低)。
讨论如果我们比较interwindows和interconditions分析,最明显的区别出现在传感器的数量和链接隐含(表1和2和无花果。
3和4)。
Interwindows差异影响扩展网络在所有情况下,而国际米兰——条件差异很少。
这是一个预期的结果。
Interwindows分析指的是动态的认知,转运,欣赏美丽的,正如我们的假设,可能会出现相当大的变化在不同的时间窗口。