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神经活动包含与认知相对应的丰富时空结构。这包括跨大脑区域网络的振荡爆发和动态活动，所有这些活动都可能发生在数十毫秒的时间尺度上。虽然可以通过大脑记录和成像访问这些过程，但建模它们会由于其快速和短暂的性质而提出了方法论挑战。此外，有趣的认知事件的确切时机和持续时间通常是先验未知的。在这里，我们介绍了OHBA软件库Dynamics Toolbox（OSL-Dynamics），这是一个基于Python的软件包，可以识别和描述在时间尺度上的功能神经影像学数据中的复发动力学，就像数十毫秒一样。的核心是机器学习生成模型，能够适应数据并了解大脑活动的时机以及空间和光谱特征，几乎没有假设。OSL动力学结合了可以并且已被用来阐明各种数据类型中的大脑动力学的最先进方法，包括磁/电脑术，功能磁共振成像，侵入性的地方局部效果潜在的潜在记录和皮质图。它还提供了大脑动力学的新摘要措施，可用于告知我们对认知，行为和疾病的理解。我们希望OSL动力学能够通过增强快速动态过程的建模来进一步了解大脑功能。
用于建模快速动态大脑活动
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