School of Information Science and Technology, Beijing Normal University, Beijing, China, 100088;
State Key Laboratory of Cognitive Neuroscience and Learning, Beijing Normal University, Beijing, China, 100088;
机译:基于卡尔曼滤波器的动态Granger因果关系,用于评估fMRI数据中的功能网络连通性。
机译:动态因果模型和Granger因果关系评论:使用fMRI识别大脑中的相互作用网络:模型选择,因果关系和反卷积。
机译:一种使用基于小波的时变Granger因果关系在fMRI实验过程中生成不断发展的功能连接图的方法。
机译:格兰杰因果模型在基于FMRI时间序列的连接网络中的应用
机译:动态神经网络用于时间序列建模,并应用于电力系统故障检测。
机译:动态因果模型和Granger因果关系评论:使用fMRI识别大脑中的相互作用网络:模型选择因果关系和反卷积
机译:改变低级别肝性脑病中基底神经节的有效连接网络:采用格兰杰因果关系分析的静息状态fmRI研究。