Tda Neuroscience

import gudhi
import numpy as np

def compute_persistence_brain_network(connectivity_matrix, max_dim=2):
    """
    计算脑连接网络的持续同调
    connectivity_matrix: (n_regions, n_regions) 连接矩阵
    """
    # 从连接矩阵构建距离矩阵
    distance_matrix = 1 - connectivity_matrix
    np.fill_diagonal(distance_matrix, 0)
    
    # 构建Rips复形
    rips_complex = gudhi.RipsComplex(
        distance_matrix=distance_matrix,
        max_edge_length=1.0
    )
    
    # 创建单纯复形
    simplex_tree = rips_complex.create_simplex_tree(max_dimension=max_dim)
    
    # 计算持续同调
    persistence = simplex_tree.persistence()
    
    # 提取Betti数
    betti_numbers = simplex_tree.betti_numbers()
    
    return persistence, betti_numbers

# 可视化持续图
import gudhi.persistence_graphical_tools as pgdt
pgdt.plot_persistence_diagram(persistence)

相关工具与库

• Python: NumPy, SciPy, scikit-learn
• 深度学习: PyTorch, TensorFlow
• 神经影像: Nilearn, MNE-Python, ANTsPy
• 拓扑分析: GUDHI, Ripser, scikit-tda
• 信息论: PyInform, JIDT

学习资源

论文

• 相关领域的经典和最新论文
• 建议关注 NeurIPS, ICML, Nature Neuroscience, PLOS Computational Biology

数据集

• Human Connectome Project (HCP)
• OpenNeuro
• EEG-BIDS 标准数据集

激活关键词

• tda neuroscience
• 神经科学中的拓扑数据分析
• 持续同调

备注

本技能基于神经科学领域的前沿研究方法论创建，反映了当前该领域的最新发展趋势。 由于网络限制，技能内容基于领域专业知识整理，建议在实际应用时参考最新文献。

技能生成时间: 2026-04-12 来源: 自动化神经科学研究工作流

Activation Keywords

• tda neuroscience

Tools Used

• exec
• read
• write

Instructions for Agents

1. 理解需求：分析用户请求的具体场景
2. 选择方法：根据上下文选择合适的技术方案
3. 执行操作：按照技能描述实施具体步骤
4. 验证结果：检查结果是否符合预期

Examples

Example 1: Basic Usage

User: 请帮我应用此技能

Agent: 我将按照标准流程执行...

Example 2: Advanced Usage

User: 有更复杂的场景需要处理

Agent: 针对复杂场景，我将采用以下策略...