从神经影像数据中推断脑区间因果连接关系的方法论。整合Granger因果、动态因果模型(DCM)和因果发现算法。
从神经影像数据中推断脑区间因果连接关系的方法论。整合Granger因果、动态因果模型(DCM)和因果发现算法。
本技能整合了神经科学领域的前沿方法论，为研究人员和开发者提供实用的技术指导。
import numpy as np
from statsmodels.tsa.stattools import grangercausalitytests
def compute_granger_causality_matrix(data, maxlag=5):
"""
计算多变量Granger因果矩阵
data: (n_regions, n_timepoints) 时间序列数据
"""
n_regions = data.shape[0]
gc_matrix = np.zeros((n_regions, n_regions))
for i in range(n_regions):
for j in range(n_regions):
if i != j:
# 检验 j 是否Granger导致 i
test_data = np.column_stack([data[i], data[j]])
gc_result = grangercausalitytests(test_data, maxlag=maxlag, verbose=False)
# 提取p值
p_value = gc_result[maxlag][0]['ssr_ftest'][1]
gc_matrix[i, j] = -np.log10(p_value) # 转换为显著性分数
return gc_matrix
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
execreadwriteUser: 请帮我应用此技能
Agent: 我将按照标准流程执行...
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...