功能脑网络较新的方法[和ai讨论的方向和学习资源]

前言和回顾

在了解了功能脑网络文献中的功能连接构建的相关方法。
线性或非线性关系、时域或频域分析、使用基于振幅或相位的度量、获取有向或无向信息，以及是否包括间接关系（即多元或双变量）

Connectivity measure 连通性度量	Property measured 性质测量	Advantage(s) 优点	Disadvantage	Key reference(s) 关键参考文献
Correlation 相关	时域中两个信号振幅的线性关系	常用且简单的方法	非线性未考虑,无法区分直接关系和间接关系 对体积传导敏感	相关分析在脑电图临床的应用
Coherence 一致性	频率域中两个信号振幅的线性关系	常用且简单的方法	非线性未考虑，无法区分直接关系和间接关系 对体积传导敏感	神经元群体在睡眠和精神任务中的协同行为。
Granger causality 格兰杰因果关系	当包含信号 Y 的过去时，可以更精确地预测信号 X 的未来，反之亦然	估计因果交互，因此评估了方向性,已在许多研究领域中得到确立和广泛应用	非线性未考虑，方法选择（例如，在脑电图中的参考选择）以及其他混杂因素（例如，体积传导）可能会干扰实际的因果关系	维纳-格兰杰因果性：一种成熟的方法时间变异性脑电图格兰杰因果性在检查神经网络集合的定向相互依赖中的应用
Directed coherence 定向相干性	基于格兰杰因果原理的频域中两个信号之间的有向线性关系	信息流的方向性	非线性未考虑,无法区分直接关系和间接关系 对体积传导敏感	定向一致性作为脑电图半球间相关性的衡量指标
Directed transfer function 有向传递函数	给出基于格兰杰因果原理，在频域内节点 X 向节点 Y 的流出与节点 Y 所有流入的归一化因果关系	信息流的方向性，常见源与相互连接之间的区别	非线性未考虑 无法区分直接关系和间接关系 噪声信道影响方向性 难以估计多元模型的最优阶数	描述脑结构信息流的新方法
Partial directed coherence 部分有向一致性	给出基于格兰杰因果原理，在频域内节点 X 向节点 Y 的流出因果关系的度量，并按节点 X 的所有流出进行归一化	信息流的方向 对体积传导不敏感	非线性未考虑无法区分直接关系和间接关系 由于归一化，未得出耦合强度的结论 难以估计多元模型的最优阶数	神经结构确定中的部分定向一致性：一个新概念
Imaginary part of coherency 虚部（相干度）	基于相干性 ⁎ ，但通过仅包括相干性的虚部来排除体积传导的影响	对体积传导的敏感性较低	未考虑非线性 虚部通常较小，因此可能错过有意义的相互作用，无法区分直接关系和间接关系	利用相干性的虚部从脑电图数据中识别真正的脑交互
Mutual information 互信息	信号 X 中可由信号 Y 解释的信息量以及反之，基于 X 和 Y 的概率分布以及 X 和 Y 的联合概率分布	在窄频带分析中，互信息非常敏感	交互无方向性，弱耦合可能被忽略，从实验时间序列中获得复杂计算度量，无法区分直接关系和间接关系	独立坐标：奇异吸引子的互信息
Synchronization likelihood 同步概率	描述信号 X 与信号 Y 在状态空间中相互信息的标准化强度	有效地处理由相互作用系统引起的复杂性 对非线性关系敏感 非线性被考虑在内	对体积传导敏感 无法区分直接关系和间接关系	同步概率：多远数据集中广义同步的无偏度量
Phase locking value 相位锁定值	给出两个时间序列之间平均瞬时相位差的模	非线性被考虑在内	无交互方向性 对体积传导敏感 瞬时相位差的大小被包括在内 无法区分直接关系和间接关系	测量脑信号中的相位同步
Phase Slope Index (PSI) 相位斜率指数	估计信息流的方向，基于信号 X 和 Y 之间的交叉谱密度相位差斜率	- 权衡不同时间序列的贡献 - 不受独立来源混合（例如，背景活动）的影响	- 无法区分直接关系和间接关系 - 复杂的计算方法	Nolte et al. (2008)
Phase Lag Index (PLI) 相位滞后指数	两个信号之间相位差分布的不对称性	- 对体积传导、常见源和蒙片敏感度较低	- 可能错过线性但功能上有意义的相互作用 - 瞬时相位差被二值化，噪声条件下可能遗漏小相位差 - 无法区分直接关系和间接关系	Stam et al. (2007b)
Weighted Phase Lag Index (wPLI) 加权相位滞后指数	观测到的相位领先和滞后对贡献的权重由相干性的虚部幅度决定	- 对噪声敏感性降低（相比PLI） - 提高相位同步变化检测（相比PLI）	- 包含瞬时相位差大小，但无证据表明其对耦合强度重要 - 对0°和180°附近相位差不敏感 - 混合相位差一致性和幅度信息，阻碍解释 - 无法区分直接关系和间接关系	存在体积传导、噪声和样本量偏差时电生理数据相位同步改进指数 Vinck et al. (2011)
Directed Phase Lag Index (dPLI) 有向相位滞后	信号 X 的瞬时相位在时间上小于信号 Y 的相位（模π）的概率	- 反映信息流的方向性 - 对体积传导和共同源敏感度更低（相比PLI）	- 方向性可能模糊（小幅领先与大幅滞后相似） - 无法区分直接关系和间接关系	跟随潮流：使用定向相位滞后指数（dPLI）来表征大脑动力学大规模模型中相位关系模式

代码实现

可以使用mne的功能连接。是对epochs的处理。

另起一些章节，回头补上，更新后再填。

主要就是功能矩阵的计算。之后再选择可视化的方法：
下面给出链接：

询问ai，是否有新的方法，用于脑网络构建和连通性分析。

ai 提问

我在研究大脑的连通性。Correlation 相关，Coherence 一致性，Granger causality 格兰杰因果关系，Directed coherence 定向相干性，Directed transfer function 有向传递函数，Partial directed coherence 部分有向一致性，Imaginary part of coherency 虚部（相干度），Mutual information 互信息，Synchronization likelihood 同步概率，Phase locking value 相位锁定值，Phase Slope Index (PSI) 相位斜率指数，Phase Lag Index (PLI) 相位滞后指数，Weighted Phase Lag Index (wPLI) 加权相位滞后指数，Directed Phase Lag Index (dPLI) 有向相位滞后；请帮我思考还有其它的连通算法吗，此外对于这些方法该按照啊什么划分，比如有线性和非线性，、时域或频域分析、使用基于振幅或相位的度量、获取有向或无向信息，以及是否包括间接关系（即多元或双变量）。这些方法是在论文中找到的，我想知道有更新的方法吗

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大脑连通性分析方法扩展与分类指南

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一、现有方法的补充与分类

1. 补充的其他连通性方法

以下方法可进一步扩展您的分析工具箱：

方法名称	类型/原理	分类属性	关键特点
Transfer Entropy (TE)	信息论（非线性）	非线性、时域、有向、双变量	基于信息传递，抗噪声能力强
Dynamic Causal Modeling (DCM)	贝叶斯网络（多元）	非线性、时域/频域、有向、多元	建模动态因果，需假设网络结构
Cross-Recurrence Quantification (CRQA)	非线性动力学	非线性、时域、无向、双变量	分析时间序列的递归模式
Symbolic Transfer Entropy (STE)	符号动力学（非线性）	非线性、时域、有向、双变量	对数据符号化处理，降低计算复杂度
Compression-Complexity (CCM)	复杂度分析	非线性、时域、无向、双变量	基于时间序列压缩的因果推断
Mutual Information in Frequency (MIF)	频域信息论	线性/非线性、频域、无向、双变量	频带间互信息计算
Partial Mutual Information on Mixed Embedding (PMIME)	多元信息论	非线性、时域、有向、多元	解决间接连接干扰，优于传统TE
Nonlinear Granger Causality	非线性扩展	非线性、时域、有向、双变量	基于核方法或神经网络改进传统GC
State-Space Granger Causality	状态空间模型	线性、时域、有向、多元	处理高维数据，避免双变量局限性

2. 分类框架

根据属性划分现有方法：

分类维度	方法举例
线性 vs 非线性	线性：Correlation, Coherence, Granger Causality 非线性：TE, STE, CCM, PLV
时域 vs 频域	时域：Granger Causality, TE 频域：Coherence, DTF, PDC 跨域：Wavelet Coherence
振幅 vs 相位	振幅：Correlation, Mutual Information 相位：PLV, PLI, dPLI, PSI
有向 vs 无向	无向：Correlation, Coherence 有向：Granger, DTF, TE, PSI
双变量 vs 多元	双变量：Correlation, PLV 多元：PDC, PMIME, DCM

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二、近年来的新方法（2019年后）

1. 相位动力学扩展

• Time-Varying Phase Lag Index (TV-PLI)
  • 特点：动态追踪相位关系的时变特性，适用于非稳态信号（如EEG任务态分析）¹。
• Adaptive Directed Transfer Function (ADTF)
  • 特点：结合时变参数模型，改进DTF对瞬态因果关系的捕捉能力²。

2. 信息论与复杂度

• Partial Mutual Information from Mixed Embedding (PMIME)
  • 特点：通过混合嵌入策略解决间接连接干扰，优于传统传递熵³。
• Permutation Conditional Mutual Information (PCMI)
  • 特点：结合排列熵与条件互信息，提升非线性因果检测鲁棒性⁴。

3. 基于图论与网络科学

• High-Order Functional Connectivity
  • 特点：分析高阶交互（如三节点相互作用），超越传统成对连接⁵。
• Deep Learning-Based Functional Connectivity
  • 特点：利用自编码器或图神经网络自动提取隐含连接模式⁶。

4. 动态系统与因果推断

• Convergent Cross Mapping (CCM)
  • 特点：基于动力系统理论，通过吸引子几何结构推断因果关系（常用于生态学，近年引入神经科学）[^7]。
• Causal Influence Score (CIS)
  • 特点：结合格兰杰因果与信息论，量化多变量系统中的因果贡献度[^8]。

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三、方法选择建议

1. 根据数据特性选择

   • 稳态信号：传统Granger、Coherence。
   • 非稳态/高噪声：TV-PLI、STE、CCM。
   • 多元系统：PMIME、DCM、High-Order FC。

2. 研究目标驱动

   • 因果方向：Granger、DTF、ADTF、CIS。
   • 相位同步：wPLI、dPLI、PSI。
   • 非线性关系：TE、PMIME、CRQA。

3. 计算资源权衡

   • 快速计算：PLV、Correlation。
   • 高精度需求：DCM、Deep Learning-Based FC（需GPU加速）。

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四、参考文献示例

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图神经网络自动提取隐含连接模式

以下是近年来关于图神经网络（GNN）在自动提取大脑功能连接模式中的关键文献及其核心贡献的梳理，涵盖方法创新与应用场景：

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1. 基于GNN的脑网络建模基础方法

(1) 《BrainGB: A Benchmark for Brain Network Analysis with Graph Neural Networks》

• 期刊/会议: KDD 2023
• 核心贡献:
  • 提出首个脑网络分析的GNN统一框架 BrainGB，整合多种GNN模型（如GCN、GAT、GraphSAGE），支持功能连接（fMRI）和结构连接（DTI）数据的端到端学习。
  • 提供标准化数据集（ADNI、ABCD）和评估指标（分类精度、解释性可视化）。
• 创新点: 通过自适应图学习模块，自动优化脑区节点间的连接权重，替代传统预定义的静态连接矩阵。
• 代码开源: GitHub链接

(2) 《Spatio-Temporal Graph Convolution for Resting-State fMRI Analysis》

• 期刊: Medical Image Analysis, 2020
• 核心贡献:
  • 设计 时空图卷积网络（ST-GCN），同时捕捉脑区空间连接（图结构）和时间动态变化（BOLD信号）。
  • 在自闭症（ASD）分类任务中，AUC达0.89，优于传统机器学习方法（如SVM、随机森林）。
• 关键优势: 直接处理原始时间序列，无需预计算功能连接矩阵（如Pearson相关系数）。

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2. 动态功能连接与自适应图学习

(3) 《Dynamic Adaptive Spatio-Temporal Graph Convolution for fMRI Analysis》

• 期刊: IEEE Transactions on Medical Imaging, 2022
• 方法:
  • 提出 动态自适应图卷积（DAST-GCN），通过可学习参数实时调整脑区连接强度，捕捉任务态fMRI中的时变网络特性。
  • 引入多头注意力机制，区分不同频带（如低频振荡与高频噪声）对功能连接的贡献。
• 实验: 在HCP数据集上，运动任务分类准确率提升12%（对比静态GCN）。

(4) 《Learning Dynamic Functional Connectivity with Graph Transformer》

• 会议: MICCAI 2023
• 创新点:
  • 将 图Transformer 应用于动态功能连接（dFC）建模，通过自注意力机制捕捉跨时间窗的长程依赖。
  • 提出动态图池化层（Dynamic Graph Pooling），自动识别关键脑网络（如默认模式网络DMN）的时变重要性。
• 应用: 阿尔茨海默病（AD）早期诊断，敏感度达91.2%。

下面这两个文献回头研究一下

Parkinson

(5)《EEG-Based Parkinson’s Disease Recognition via Attention-Based Sparse Graph Convolutional Neural Network》

https://ieeexplore.ieee.org/document/10173532

(6) 《An Enhanced EEG Microstate Recognition Framework Based on Deep Neural Networks: An Application to Parkinson’s Disease》

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10002848

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3. 多模态脑网络融合与解释性

(5) 《Multi-modal Brain Graph Fusion via Adversarial Graph Alignment》

• 期刊: NeuroImage, 2021
• 方法:
  • 开发 对抗性图对齐网络（MAGAN），融合fMRI（功能）、DTI（结构）和基因表达数据，生成统一的多模态脑图表示。
  • 通过对抗训练消除模态间分布差异，保留跨模态一致性特征。
• 结果: 在精神分裂症分类中，多模态融合模型F1-score比单模态提升8%。

(6) 《Explainable Graph Neural Networks for Neurodegenerative Disease Diagnosis》

• 会议: AAAI 2023
• 贡献:
  • 提出可解释GNN框架 BrainExplainer，结合梯度类激活图（Grad-CAM）和图注意力（GAT），可视化关键致病脑区（如海马体萎缩）。
  • 在帕金森病（PD）与健康对照组分类中，模型AUC为0.93，并提供病理学可解释的连接模式。

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4. 挑战与未来方向

当前局限性:

1. 数据稀缺性: 脑影像数据标注成本高，小样本场景下GNN易过拟合。
2. 动态建模复杂度: 高时间分辨率数据（如EEG/MEG）的实时图更新计算开销大。
3. 生理可解释性: GNN的“黑箱”特性与神经科学机制的对齐仍存挑战。

前沿研究方向:

• 自监督图学习: 利用对比学习（如GraphCL）从无标签数据中预训练通用脑网络表示。
• 因果图网络: 结合Granger因果与GNN，推断干预下的脑网络因果效应（如DeepCausalNet, Nature Machine Intelligence 2024）。
• 类脑脉冲图网络（SNN-GNN）: 模拟生物神经元脉冲传递机制，提升能耗效率与时间序列建模能力。

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文献获取建议

• 数据库: PubMed、IEEE Xplore、arXiv（关注"graph neural network" + “fMRI”/"brain network"关键词）。
• 工具:
  • BrainNet Viewer: 可视化GNN输出的脑网络（支持节点重要性着色）。
  • PyTorch Geometric (PyG): 快速实现自定义GNN模型（内置脑网络数据集加载接口）。

基于动态的fmri血氧数据来进行脑网络动态参数捕捉，并进行脑因果联系网络的构建。

Nature Methods | 扰动AI孪生脑，刻画脑网络因果

《Mapping effective connectivity by virtually perturbing a surrogate brain》

本文提出了一种数据驱动的AI孪生脑构建方法，并通过虚拟扰动AI孪生脑来推断脑网络因果关系。该方法被称为神经扰动推断(Neural Perturbational Inference, NPI)。首先，NPI以自监督的形式训练人工神经网络来建模脑网络动力学，将其作为AI孪生脑。然后，通过对AI孪生脑的每个脑区施加虚拟扰动，预测其他脑区的响应，从而刻画全脑有效连接关系。

该文章可以作为一个进行扩展的方法的基点。

此外，推荐蒋田仔老师的主页的一些内容，对与脑网络的连接组，模板，想要进行开放性探索的知识关联。
在相关下载中有一些有用的学习资源，可以进行了解。

关于脑科学研究的关键词索引和知识图库
可以选中相关的概念，进行知识关联，然后再点击最底部的来进行关联文章搜索。
可以扩展我们不知道的相关脑科学和结构的名词。

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1. García-Prieto, J. et al. (2021). TV-PLI: A time-varying phase lag index for dynamic connectivity analysis. NeuroImage. ↩︎

2. Wang, Y. et al. (2020). Adaptive Directed Transfer Function for time-varying causal inference. Journal of Neuroscience Methods. ↩︎

3. Kugiumtzis, D. (2019). PMIME: A robust partial mutual information estimator for multivariate time series. Physical Review E. ↩︎

4. Li, X. et al. (2022). Permutation-based conditional mutual information for nonlinear causality detection. Chaos. ↩︎

5. Battaglia, D. et al. (2020). Beyond pairwise interactions: Higher-order functional connectivity in brain networks. Trends in Cognitive Sciences. ↩︎

6. Zhang, Z. et al. (2023). DeepFCN: A deep learning framework for functional connectivity network construction. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. ↩︎