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Granger因果模型在fMRI数据中的应用的中期报告
本报告旨在介绍Granger因果模型在功能磁共振成像（fMRI）数据中的应用中间期研究进展。Granger因果模型是一种用于估计和推断时间序列数据之间因果关系的统计模型。近年来，它已经被广泛应用于神经科学领域，特别是在fMRI数据分析中。以下是一些已经取得的进展：
1.基于Granger因果模型的网络分析
基于Granger因果模型的网络分析旨在研究脑区之间的因果关系和信息流动模式。这种方法已被广泛用于研究各种认知和神经精神疾病。一些研究表明，这种方法可以揭示疾病患者与健康个体之间的差异，并提供诊断和疗法的线索。
2.基于Granger因果模型的多模态融合分析
多模态融合分析是将多种不同的脑成像技术（如fMRI、脑电图和磁性脑成像等）融合在一起，以提高神经科学研究的精度和可靠性。近年来，基于Granger因果模型的多模态融合分析已被用于研究许多神经科学问题，如脑功能异常、神经精神疾病和神经退行性疾病等。
总之，Granger因果模型是一种有用的统计工具，它可以揭示脑区之间的因果关系和信息流动模式，为我们深入理解大脑的功能和疾病提供了一种新的方法。在未来的研究中，我们将进一步探讨Granger因果模型的应用，以提高神经科学研究的精度和可靠性。