大腦信號數據處理 | AP | LFP | ECoG | EEG | fNIRS | fMRI

• 動作電位（Action potential, AP）：由單個神經元細胞膜的脈沖信號產生
• 局部場電位（Local field potential, LFP）：代表電極的局部區域神經元電信號的總和
• 皮質腦電（Electrocorticography, ECoG)：與局部場電位類似，但是只能記錄皮層表面的電信號
• 頭皮腦電（Electroencephalogram, EEG）：多個局部場電位透過皮層的電信號
• 功能性近紅外光譜（functional near-infrared spectroscopy，fNIRS）
• 功能性磁共振成像（fMRI，functional magnetic resonance imaging）

 

最理想的情況：

• 我們知道大腦里所有神經元及其連接的網絡信息
• 我們知道人類每一個思想行為動作后面的神經元信號
• 我們就有可能解析智能的機制
• 我們最終能隨意的操縱智能，一切皆有可能

 

首先，要了解這些大腦的信號數據都是如何采集的；

其次，這些數據都有哪些主流的處理方法？

最后，一般能通過這些數據得出什么結論和結果？

 

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

與腦電（EEG）相關的書籍

 

如何把我現在的技術和大腦信號結合研究？

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

 

 

參考：

黑客帝國這樣實現！馬斯克Neuralink發布會詳解人腦實驗

腦信號處理 - 微信公眾號

腦人言 -  微信公眾號