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===在脑神经系统上的应用===

===在脑神经系统上的应用===

脑神经系统是一个涌现的多尺度[[复杂系统 Complex Systems|复杂系统]]，在张等提出的[[NIS+]]方法中<ref>Yang, M.; Wang, Z.; Liu, K.; Rong, Y.; Yuan, B.; Zhang, J. Finding emergence in data: Causal emergence inspired dynamics learning. arXiv 2023, arXiv:2308.09952 .</ref>，在FMRI数据上进行实验，选择人的静息态和看电影视觉任务，通过使用Schaefer atlas方法对原始的14000维数据降维到100个脑区，构建了6个不同尺度动力学，在视觉任务数据中发现scale=1时因果涌现最显著，通过归因分析发现视觉区发挥的作用最大，与真实的场景保持一致。此外，Luppi等人<ref>Luppi AI, Mediano PA, Rosas FE, Allanson J, Pickard JD, Carhart-Harris RL, Williams GB, Craig MM, Finoia P, Owen AM, Naci L. A synergistic workspace for human consciousness revealed by integrated information decomposition. BioRxiv. 2020 Nov 26:2020-11.</ref>，基于整合信息分解揭示人类意识的协同工作空间，作者构建了脑认知的三层架构，包括：外部环境、具体的模块以及协同全局空间。大脑的工作原理主要包括三个阶段，第一个阶段负责将来自多个不同模块的信息收集到工作空间中，第二个阶段负责在工作空间中整合收集到的信息，第三个阶段负责将全局信息广播到大脑的其他部分。作者在三类不同静息态的FMRI数据上进行实验，包括100个正常人、15个被试者（包括麻醉前、麻醉以及恢复三种不同状态）以及22个慢性意识障碍 (DOC)的被试者，论文方法使用整合信息分解得到协同信息和冗余信息，以及使用修正后的整合信息值<math>\Phi_R</math>，通过计算每两个脑区之间的协同和冗余值可以得到每个脑区发挥更大作用的信息，同时对比有意识人的数据，发现无意识人的整合信息发生显著降低的区域都属于协同信息发挥更大作用的脑区，同时发现整合信息显著降低的区域都属于DMN这样的功能区，从而定位到对于发生意识具有显著作用的脑区。

脑神经系统是一个涌现的多尺度[[复杂系统 Complex Systems|复杂系统]]，Luppi等人<ref>Luppi AI, Mediano PA, Rosas FE, Allanson J, Pickard JD, Carhart-Harris RL, Williams GB, Craig MM, Finoia P, Owen AM, Naci L. A synergistic workspace for human consciousness revealed by integrated information decomposition. BioRxiv. 2020 Nov 26:2020-11.</ref>，基于整合信息分解揭示人类意识的协同工作空间，作者构建了脑认知的三层架构，包括：外部环境、具体的模块以及协同全局空间。大脑的工作原理主要包括三个阶段，第一个阶段负责将来自多个不同模块的信息收集到工作空间中，第二个阶段负责在工作空间中整合收集到的信息，第三个阶段负责将全局信息广播到大脑的其他部分。作者在三类不同静息态的FMRI数据上进行实验，包括100个正常人、15个被试者（包括麻醉前、麻醉以及恢复三种不同状态）以及22个慢性意识障碍 (DOC)的被试者，论文方法使用整合信息分解得到协同信息和冗余信息，以及使用修正后的整合信息值<math>\Phi_R</math>，通过计算每两个脑区之间的协同和冗余值可以得到每个脑区发挥更大作用的信息，同时对比有意识人的数据，发现无意识人的整合信息发生显著降低的区域都属于协同信息发挥更大作用的脑区，同时发现整合信息显著降低的区域都属于DMN这样的功能区，从而定位到对于发生意识具有显著作用的脑区。

[[文件:大脑工作的三阶段.png|居中|缩略图|大脑认知过程框架]]

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