机构名称：
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人脑网络的结构和功能的特征是神经物理活性中的同步[15]。该同步超越二极管或成对相互作用的基础的神经元相互作用，主要由多层或高阶相互作用驱动[15]。人脑网络中的周期嵌入了这些高阶相互作用[3，15]。此外，大脑中的周期与信息的传播和随附的反馈回路以及冗余和信息瓶颈问题有关[11]。这将周期视为传播共享或共同激活神经功能的信号的通信通道。一个自然的问题是，如何在减少噪声效果的同时识别这些信号的有意义的特征？要探索这个问题，我们建议使用拓扑数据分析（TDA）[1，6，7，13]中的工具和概念。TDA的主要工具之一是持续的同源性（PH），它允许在不同空间分辨率下计算空间的拓扑特征[7]。以前，pH已应用于建立拓扑特征的代数和统计证词[3]。这些研究的中心主题是开发有关拓扑特征的推论程序，这些特征持续存在于广泛的空间尺度上，这些尺度可能是信号。要从pH的构造中研究脑网络中的周期，首先将大脑网络铸造为简单复合物，这是TDA中用于表示复杂数据的基本构建块。大脑
脑网络中周期的注册和联合鉴定
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