一种多模态特征联合约束全脑动力学建模与参数优化方法

本发明公开一种多模态特征联合约束全脑动力学建模与参数优化方法，应用于计算神经科学与脑科学领域。针对当前全脑动力学模型在同步拟合跨时空尺度的多模态头皮EEG信号和皮层、皮层下BOLD信号方面存在的不足，限制了模型全面准确地表征大脑活动在不同尺度上真实动态特性的能力；为克服这一短板，本发明基于全脑动力学模型和参数空间快速优化方法，加入多模态特征联合约束这一核心要素，设计了一种针对多模态特征联合约束全脑动力学模型的建模方法与参数快速优化策略；通过运用高维参数快速优化算法，进一步提升了全脑动力学模型在同步拟合大脑多模态时空特征信号的能力；这对于发展更具生物合理性和可解释性的全脑动力学模型建模方法和参数优化体系具有重要意义与参考价值。