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脑状态的定义仍然难以捉摸，从麻醉中的觉醒水平到本性神经元的活性，脑电图中的电压和fmri的血流，都在不同的子场上进行了不同的解释。这种缺乏共识给精确的神经动力学模型的发展带来了重大挑战。然而，在动态系统理论的基础上，定义了系统的“状态”，即对系统未来的规范。在这里，我们建议通过将动态因果建模（DCM）应用于静止和任务状况fMRI数据的低维嵌入，以在神经影像学的时间表中建立大脑状态。我们发现，在休息条件下约90％的受试者是通过一阶模型更好地描述的，而在任务条件下约55％的受试者可以通过二阶模型更好地描述。我们的工作质疑几乎完全在计算神经科学中使用一阶方程的现状，并在神经成像数据集中提供了一种建立大脑状态及其相关相位空间表示的新方法。
在神经影像学数据中建立大脑状态
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