Whole-brain modeling to predict optimal deep brain stimulation targeting

神经影像学 神经科学 脑刺激 大脑活动与冥想 脑深部刺激 人脑 心理学 计算机科学 脑电图 刺激 医学 病理 疾病 帕金森病
作者
Henrique M. Fernandes,Gustavo Deco,Morten L. Kringelbach
出处
期刊:Elsevier eBooks [Elsevier]
卷期号:: 543-559
标识
DOI:10.1016/b978-0-12-821861-7.00011-7
摘要

Over the last decades, important advances in neuroimaging have prompted remarkable progress in mapping the human brain; from characterizing the structural scaffolds underlying brain communication to revealing the signatures of spatiotemporal dynamics underlying different brain states. In particular, statistical descriptions of brain states have started to show promise as robust biomarkers of brain functioning. Increasing evidence of the strong link between specific patterns of brain network disruption and the symptoms of different brain disorders combined with causal whole-brain modeling have raised great expectations of bringing about rational, novel ways to predict optimal rebalancing of affected brain circuitry.
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