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概率统计系列报告

发布人:日期:2022年05月12日 11:27浏览数:

时间2022/05/16 14:30—

报告地址:腾讯会议691-659-464

报告题目:大尺度脑网络上的临界行为

报告摘要“临界脑”假说认为大脑中以雪崩的幂率行为为标志的临界动力学可以优化神经计算。尽管在过去几十年中,这一假说得到了理论和实验证据的支持,但也面临诸多争论-如临界判据的充分性,临界的类型以及临界行为与认知能力之间的相关性等。通过大尺度脑网络的计算机模拟和fMRI脑影像数据分析,我们发现脑区间具有中等同步水平,和最大的同步熵的被试更靠近临界点,此时无论是结构脑网络和功能脑网络的相似度,还是功能脑网络的复杂度都是最大的。我们也发现,越靠近临界点的被试,其流体智力水平和工作记忆容量也越高。而那些临界水平与流体智力显著正相关的脑区,与智力的顶叶-额叶整合理论。最后我将简要介绍我们在考虑脑区异质性的大尺度脑网络上的一些工作进展。

报告人简介:俞连春,博士、兰州大学物理科学与技术学院副教授,硕士生导师。分别于20032009年毕业于兰州大学物理学院,获学士学位和博士学位。2011年至2012年在法国巴黎第七大学材料与系统复杂性实验室从事博士后研究。主要从事统计物理与非线性动力学以及在脑科学中的应用,计算神经科学,脑影像数据分析等领域的研究。主持国家自然科学基金1项、中央高校科研业务费项目3项,参与多项;在 Physical Review E Human brain mapping, Journal of Neural Engineering等物理学,医学,神经科学期刊发表SCI学术论文40余篇。


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