Modelagem Causal Dinâmica

A Modelagem Causal Dinâmica (DCM) é uma estrutura Bayesiana para especificar e inverter modelos generativos de conectividade cerebral a partir de dados de neuroimagem. Introduzida por Karl Friston e colegas em 2003, a DCM trata as regiões cerebrais como sistemas dinâmicos e estima a conectividade efetiva ajustando séries temporais de fMRI observadas a um modelo biofisicamente plausível de interações neuronais.