近年來，從神經網絡層面探索腦功能整合的相關生理病理機制已經成為神經科學領域研究關注的焦點之一。由于神經信號具有非平穩和非線性的特性，其線性特征不足以充分解釋復雜腦功能執行過程中潛在的神經生理活動機制。為克服線性算法無法有效分析信號非線性特征的局限性，研究人員提出了傳遞熵（TE）算法。近年來，隨著腦功能網絡概念的引入，TE作為非線性時間序列多元分析的有力工具被不斷優化。本文先介紹了TE算法的原理以及相關改進算法的研究進展，探討比較了它們各自的特點，然后總結了TE算法在電生理信號分析領域的應用。最后，結合近幾年的研究進展，探討了TE目前存在的問題，并展望了其未來的發展方向。
隨著電氣設備的廣泛應用，長期處于50 Hz的電磁場（EMF）環境可能會使工作記憶（WM）等認知功能受到嚴重影響。然而，EMF影響WM的效應及其神經機制尚不明確。為此本文將15只大鼠隨機分為三組，分別暴露于50 Hz、2 mT的EMF環境0 d（對照組）、24 d（實驗Ⅰ組）和48 d（實驗Ⅱ組），通過T-迷宮任務評估其WM水平，并基于在體多通道電生理記錄系統獲取內側前額葉皮層（mPFC）的局部場電位（LFP），分析任務過程中θ和γ節律振蕩的功率譜密度（PSD）變化，以及θ-γ節律的相位幅值耦合（PAC）強度變化。結果顯示，實驗Ⅰ組和Ⅱ組大鼠的θ和γ節律PSD均有不同程度下降，θ和高頻γ（hγ）之間的PAC強度下降；實驗Ⅰ組和Ⅱ組大鼠達到WM任務標準所需時長均高于對照組。結果表明EMF長期暴露損害了WM功能，可能的原因是θ-hγ的PAC強度下降引起的mPFC不同節律振蕩之間的信息交流受損。本文從PAC強度變化的角度揭示了EMF對WM造成負面影響的潛在神經機制，為進一步探究EMF生物效應及其作用機制提供了重要支持。