Modelado Causal Dinámico

El Modelado Causal Dinámico (DCM) es un marco bayesiano para especificar e invertir modelos generativos de conectividad cerebral a partir de datos de neuroimagen. Introducido por Karl Friston y sus colegas en 2003, el DCM trata las regiones cerebrales como sistemas dinámicos y estima la conectividad efectiva ajustando series temporales de fMRI observadas a un modelo biofísicamente plausible de interacciones neuronales.