Två huvudsakliga metoder för att undersöka orsakssamband i biologiska system med hjälp av tidsseriedata är tillämpningen av Dynamic Causal-modellen (DCM) och Granger Causal-modellen (GCM). Dessa har i stor utsträckning applicerats på hjärnavbildningsdata och är också lätt tillämpliga på ett brett spektrum av tidsmässiga förändringar som involverar gener, proteiner eller metabola vägar. Dessa två tillvägagångssätt har dock alltid ansetts vara radikalt olika varandra och har därför använts oberoende av varandra. Här presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt som är en förlängning av Granger Causal-modellen och som också delar dragen i den bilinjära approximationen av Dynamic Causal-modellen. Vi har först testat effekten av den utökade GCM genom att tillämpa den i stor utsträckning i leksaksmodeller i både tid och frekvensdomäner och sedan tillämpat den på lokala fält potentiella registreringsdata som samlats in från in vivo multi-electrode array experiment. Vi visar ansikte diskriminering lärande framkallade förändringar i inter-och intrahemisferic anslutning och i den hemisfäriska predominansen av theta och gamma frekvensoscillationer i får inferotemporal cortex. Resultaten ger de första bevisen för konnektivitetsförändringar mellan och inom vänster och höger inferotemporal cortex som ett resultat av ansiktsigenkänning lärande.
Det finns också ett bevis i form av informationsöverföring som indikerar konnektivitet förändringar mellan och inom vänster och höger inferotemporal cortexes som ett resultat av erkännande lärande REF.
A Novel Extended Granger Causal Model Approach Demonstrates Brain Hemispheric Differences during Face Recognition Learning
{'venue': 'PLoS Computational Biology', 'journal': 'PLoS Computational Biology', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Biology']}