大脑,而功能,生成一个bioelectromagnetic领域由于突触作用与神经元之间的相互作用有关。大脑活动也涉及细胞代谢和血流量的变化。bioelectromagnetic和代谢活动等可以通过适当的神经生理学测量被检测到。记录的神经生理学的时空动态信号与年龄密切相关的主题,她/他的意识状态,认知活动,主动或被动的执行任务(例如,换气过度或外部刺激),神经障碍的存在,可能使用医疗,等等。因此,神经生理信号的检测和后续处理系统可以提供宝贵的信息,生成它们。

有可能的神经生理学采集系统:脑电图(EEG), Electrocorticography (ECoG),脑磁图描记术(MEG),局部场电位(联赛)与事件相关电位(ERP)、计算机断层扫描(CT)和功能性磁共振成像(fMRI)。数据记录的上述技术非常不同于对方;然而,他们都是一个复杂的系统的输出的表示:大脑。

大脑是一个复杂的系统,至少从两个角度:在全球范围内,因为它包含几个组件动态地相互作用和在当地,单变量乘以系列的时间复杂性分析造成的单通道记录可以提供局部动态信息。直观地说,复杂的信号或图像与有意义的结构特性有关。在文学的复杂性,假设健康个体或系统对应于更复杂的国家由于他们适应不良环境的能力,表现出长程相关性,在多尺度和丰富的变化,而年龄和患病的主题或改变系统可能存在复杂性,根据疾病。量化信号的复杂性,单变量和多变量多尺度熵方法,非线性同步措施,介绍了复杂网络模型,和许多其他人。这些方法已经广泛和成功应用于不同的领域,包括生物医学和机械工程,发现年龄和患病的健康受试者或系统。

这个特殊的问题旨在吸引相关贡献,方法论和应用,神经生理学领域的复杂性分析数据。贡献在复杂网络模型的应用上述信号,以及结构和核磁共振影像(MRI)和扩散张量图像(DTI),欢迎您的光临。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 单变量和多变量(广义)多尺度样本和模糊,排列,色散entropy-based复杂性描述符
• Lempel-Ziv因方法
• 复杂网络模型
• 非线性神经生理学之间的同步信号的措施
• 神经质量模型来模拟脑电图/梅格信号
• 大脑的连接
• 神经生理学测量的认知能力
• 神经系统疾病
• 认知障碍
• 睡眠障碍
• 意识
• 脑机接口