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Granger causality analysis methods on brain functional signals

格兰杰因果关系 因果关系(物理学) 向量自回归 计量经济学 脑磁图 自回归模型 计算机科学 人工智能 脑电图 数学 神经科学 心理学 物理 量子力学
作者
Wei-Na Li,Xiaolin Zheng,Wensheng Hou,Guo-Cai Wu,Hua Feng
出处
期刊:International Journal of Biomedical Engineering 卷期号:34 (06): 375-379
标识
DOI:10.3760/cma.j.issn.1673-4181.2011.06.013
摘要

How does brain select and adjust the distributed neural activities to achieve its function? To address this problem,researchers introduce Granger causality analysis method to brain functional study,which deals with the estimation of causal influences among multi-variables.First,basic principles of Granger Causality and its improved algorithm structural vector autoregression (SVAR) are introduced.Then several technical problems are reviewed which should be noted when analyzing brain functional signals by Granger Causality Methods.In the end,the application foreground of Granger Causality in epilepsy localization is introduced by taking idiopathic generalized epilepsy as the example. Key words: Granger causality analysis;  Structural vector autoregression;  Magnetoencephalography/electro encephalography;  Functional MRI;  Epilepsy
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