文件名称:
大规模并行非线性相互依赖性分析的多元神经信号全局同步测量
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上传时间: 2021-03-03
详细说明：多个大脑区域之间的同步估计是理解大脑功能的关键问题。 缺少一种合适的方法，该方法能够（1）测量多个大脑区域活动同步的方向和强度，以及（2）适应Swift增加的神经信号的大小和规模。 非线性相互依赖性（NLI）分析是一种用于测量双变量神经信号的同步方向和强度的有效方法。 然而，该方法当前不能直接应用于处理多元信号。 NLI算法的超高复杂性长期以来一直阻碍了它的实际应用。 针对这些问题，这项研究（1）扩展了常规NLI以量化多变量神经信号的全局同步，并且（2）开发了一种并行化NLI方法，该方法在图形处理单元（GPGPU）上具有通用计算功能，即G -NLI。 该方法以大规模并行的方式执行同步测量。 与原始顺序NLI相比，G-NLI将运行时性能提高了1000倍以上。 同时，G-NLI被用于分析来自颞叶癫痫患者的10通道局部场电位（LFP）记录。 结果表明，所提出的G-NLI方法可以支持实时全局同步测量，并且可以成功地定位癫痫病灶。
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