有效连通性研究是抗药性癫痫手术治疗中的一项重要基础性工作，长期以来得到了人们的广泛关注。有效分析癫痫脑电信号中的因果关系可以为准确定位癫痫脑电活动源提供依据，因此对于癫痫治疗有着重要的意义。　　本文首先对之前的因果检测方法进行了简要的介绍和比较。随后，详细介绍了近年来在神经科学领域得到广泛重视的新方法--转移熵。转移熵基于Shannon提出的信息论，相比已有算法，该方法具有鲁棒性强，模型无关等一系列优点。但目前尚缺乏有效算法来估算转移熵计算过程中的关键参数。在这个背景下，本文提出利用偏互信息算法对非线性模型阶数进行估计，并将其与传统的AIC算法进行了比较。　　在实验部分，我们首先利用已知耦合关系的模拟癫痫数据对算法进行了验证，实验结果证明本文提出的算法正确揭示了模拟EEG信号之间的因果关系。随后，我们又利用该算法对实验中采集到的豚鼠颅内脑电信号进行了大量的计算分析，并初步得出了自己的结论。　　本文最后对课题进行了总结和展望，总结了本论文所完成的主要工作，并指出了未来研究工作中存在的难点和尚未解决的问题。