生命系统中非线性:理论和实践的角度对指标的生理信号的复杂性

生理信号的生物学基础是非常复杂的。虽然许多研究非常感激分子、细胞和整体系统的方法来解开生物复杂性,在最近的几十年里,对数学和计算特征的结构和功能的基础上潜在的生物现象科学家获得中广受欢迎。事实上,最早的生理信号纯粹是现象学的描述,与优雅的描述功能空间和时间的变化。如今,我们目睹了非线性定量分析的广泛应用,产生了分形维数等措施,幂律缩放、赫斯特指数,李雅普诺夫指数,近似熵,样本熵,Lempel-Ziv复杂性以及其他指标预测的发病和进展的许多病理条件下,特别是在中枢神经系统(CNS)。除了戏剧性的改善对人类生理正常和异常的理解,也有另一个基本的任务直接生理信号可能揭示了生物的进化和功能集成在动物王国的层次结构。除了发现其飙升的地方活动,神经递质释放,离子通道活动,当地领域潜在的联赛,脑电图(EEG), electrocorticography (ECoG)、肌电图(EMG)、心电图(ECG)和fMRI信号分析在人类和其他哺乳动物,生物非线性动力学的目标之一是提供比较和各种生理功能进化的观点。事实上,有试图扩大他们的应用程序不仅不同实验和医疗条件,而且量化神经交互在遥远过去的物种的生物。也有另一个更理论的挑战当代非线性信号测量,特别是包括fractal-based方法。的问题选择合适的方法和其可能的调整为了分析结果尽可能准确的是持久的问题。

在本研究课题中,我们寻求汇集最近的实践和理论的进步发展和应用非线性方法或窄fractal-based方法描述的复杂的生理系统在多个水平的组织。我们将讨论使用各种复杂的措施和适当的参数描述的各种生理信号从分子到系统水平。有多个目标这个话题。最近的发展应用非线性方法对正常和病理生理条件将会是第一个。第二个目的是强调最近成功的尝试应用这些方法在动物物种。最后,全面了解每种方法的优缺点,尤其是之间的数学假设和现实世界的适用性,可以帮助找出什么是利害攸关的关于上述目标,指引我们通向更加丰硕的非线性措施和统计在生理学和生物学中的应用。

在这个研究课题,我们的目的是使国际和多学科论坛研究人员推出的最新发展研究领域通过原始研究论文三类:(1)小说fractal-based或非线性方法和/或他们的应用程序在分析生理信号的原始研究论文形式,(2)调查的最新进展在特定区,(3)全面评论文章和教程的功能。