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跨频率耦合 (CFC) 反映了不同频率信号之间的 (非线性) 相互作用。来自患者和健康参与者研究的证据表明，CFC 在神经元计算、区域间相互作用和疾病病理生理学中起着至关重要的作用。本综述讨论了 CFC 计算的方法学进展和挑战，特别强调了杂散耦合、推断目标频带中的内在节律和因果干扰的潜在解决方案。我们特别关注在认知/记忆任务、睡眠和神经系统疾病（如阿尔茨海默病、癫痫和帕金森病）背景下探索 CFC 的文献。此外，我们强调了 CFC 在侵入性和非侵入性神经调节和康复的背景下以及对优化的意义。主要是，CFC 可以支持推进对认知和运动控制的神经生理学的理解，作为疾病症状的生物标志物，并利用治疗干预措施的优化，例如闭环脑刺激。尽管 CFC 作为神经科学的研究和转化工具具有明显的优势，但仍需要进一步改进方法，以促进其在该领域的机器人和仿生系统中实际和正确的使用。
跨频耦合与智能神经调节
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