神经影像数据的能量景观分析

计算神经科学模型已被用于理解大脑中的神经动力学，以及它们如何因生理或其他条件变化而改变。我们回顾并发展了一种数据驱动的神经影像数据分析方法，称为能量景观分析。该方法植根于统计物理理论，特别是伊辛模型，也称为（成对）最大熵模型和玻尔兹曼机。这些方法应用于神经科学中的电生理数据拟合已有十年，但在神经影像数据中的应用仍处于起步阶段。我们首先回顾这些方法，并讨论一些算法和技术方面。然后，我们将这些方法应用于健康个体记录的功能磁共振成像数据，以考察拟合精度、待分析脑系统的大小以及数据长度之间的关系。