近年来,神经科学已经认识到,大脑连通性的概念是理解中央大脑区域的协同行为构成分布式结构和功能网络。大脑连通性是指大脑区域如何交互的描述,包括不同的和相互关联的方面如解剖链接(结构连接),统计依赖关系(功能连通性),或因果相互作用(有效连接)。这样,大脑连通性的研究已经成为中央神经生理学的调查过程通常从事认知和感知处理和评估的各种神经系统疾病。

这个特殊问题的主要焦点是大脑连接的调查分析和计算技术通过数据分析、建模和集成。事实上,多通道数据采集技术的快速进步和处理能力培养的发展复杂的脑网络的研究方法。这些方法包括线性随机过程的多变量分析,非线性动力系统的复杂性分析,本金和独立分量分析、图论、结构方程建模、动态因果模型和格兰杰因果分析。这些方法已经被应用于大脑信号在不同形式如脑电图、脑磁图描记术,功能和扩散磁共振成像。

在这种背景下,特殊问题将汇集来自计算和实验神经科学领域的专家总结最近的发展和推进新的想法在大脑连接的各个方面。潜在的主题包括,但不限于:

• 从时间序列分析因果关系的推理
• 从图形模型因果关系的推理
• 从动力系统同步分析的推理
• 统计技术测量连接
• 有效和功能连通性
• 结构/解剖连接
• 多通道神经影像学发现连接
• 脑网络的拓扑结构
• 连接作为一种工具来评估临床障碍和认知行为

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