大脑信号数据处理 | AP | LFP | ECoG | EEG | fNIRS | fMRI

  • 动作电位(Action potential, AP):由单个神经元细胞膜的脉冲信号产生
  • 局部场电位(Local field potential, LFP):代表电极的局部区域神经元电信号的总和
  • 皮质脑电(Electrocorticography, ECoG):与局部场电位类似,但是只能记录皮层表面的电信号
  • 头皮脑电(Electroencephalogram, EEG):多个局部场电位透过皮层的电信号
  • 功能性近红外光谱(functional near-infrared spectroscopy,fNIRS)
  • 功能性磁共振成像(fMRI,functional magnetic resonance imaging)

 

最理想的情况:

  • 我们知道大脑里所有神经元及其连接的网络信息
  • 我们知道人类每一个思想行为动作后面的神经元信号
  • 我们就有可能解析智能的机制
  • 我们最终能随意的操纵智能,一切皆有可能

 

首先,要了解这些大脑的信号数据都是如何采集的;

其次,这些数据都有哪些主流的处理方法?

最后,一般能通过这些数据得出什么结论和结果?

 

Handbook of fMRI Data Analysis

The Pipeline of Processing fMRI data with Python Based on the Ecosystem NeuroDebian

https://github.com/muschellij2/Neuroimaging_in_R

与脑电(EEG)相关的书籍

 

如何把我现在的技术和大脑信号结合研究?

genetic fMRI

Combining fMRI and SNP Data to Investigate Connections Between Brain Function and Genetics Using Parallel ICA

A hybrid machine learning method for fusing fMRI and genetic data: combining both improves classification of schizophrenia

Imaging Genetics with fMRI

 

 

参考:

黑客帝国这样实现!马斯克Neuralink发布会详解人脑实验

脑信号处理 - 微信公众号

脑人言 -  微信公众号

 

posted @ 2020-06-06 10:19  Life·Intelligence  阅读(5717)  评论(0编辑  收藏  举报
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