• 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

与脑电（EEG）相关的书籍

 

如何把我现在的技术和大脑信号结合研究？

genetic fMRI

Combining fMRI and SNP Data to Investigate Connections Between Brain Function and Genetics Using Parallel ICA

A hybrid machine learning method for fusing fMRI and genetic data: combining both improves classification of schizophrenia

Imaging Genetics with 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

 

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