- 动作电位(Action potential, AP):由单个神经元细胞膜的脉冲信号产生
- 局部场电位(Local field potential, LFP):代表电极的局部区域神经元电信号的总和
- 皮质脑电(Electrocorticography, ECoG):与局部场电位类似,但是只能记录皮层表面的电信号
- 头皮脑电(Electroencephalogram, EEG):多个局部场电位透过皮层的电信号
- 功能性近红外光谱(functional near-infrared spectroscopy,fNIRS)
- 功能性磁共振成像(fMRI,functional magnetic resonance imaging)
最理想的情况:
- 我们知道大脑里所有神经元及其连接的网络信息
- 我们知道人类每一个思想行为动作后面的神经元信号
- 我们就有可能解析智能的机制
- 我们最终能随意的操纵智能,一切皆有可能
首先,要了解这些大脑的信号数据都是如何采集的;
其次,这些数据都有哪些主流的处理方法?
最后,一般能通过这些数据得出什么结论和结果?
Handbook of fMRI Data Analysis
The Pipeline of Processing fMRI data with Python Based on the Ecosystem NeuroDebian
https://github.com/muschellij2/Neuroimaging_in_R
如何把我现在的技术和大脑信号结合研究?
genetic fMRI
参考:
黑客帝国这样实现!马斯克Neuralink发布会详解人脑实验
脑信号处理 - 微信公众号
脑人言 - 微信公众号