This book provides a comprehensive introduction to functional magnetic resonance imaging (fMRI), the scanning technique which allows the mapping of active processes within the brain. There are six sections to the book with chapters from an expert international team. Part I provides a broad overview of the field and sets the context. Part II describes the physiological and physical background to fMRI, including coverage of the hardware required and pulse sequence selection. Practical issues involving experimental design of the paradigms, psycho-physical stimulus delivery and subject response are covered in Part III, followed by a comprehensive treatment of data analysis in Part IV. Part V deals with practical applications of the technique in the field of neuroscience and in clinical practice. The final section describes how fMRI can be integrated with other neuro-electromagnetic functional mapping techniques. Functional Magnetic Resonance Imaging: An Introduction to Methods is written to be accessible to a wide-ranging audience of research scientists interested in studying how the normal brain works, and clinicians interested in monitoring disease states and processes.
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这本书的排版和印刷质量简直是灾难,拿到手的时候我就有点失望。内页纸张太薄,墨水似乎有点晕染,尤其是在那些复杂的脑部结构图示旁边,文字显得模糊不清,着实影响了阅读体验。更别提装订工艺了,才翻阅了几次,书脊就开始出现松动的迹象,我担心再多看几眼,这本书就要散架了。对于一本涉及精密科学概念的专业书籍来说,清晰的视觉呈现是至关重要的,但这本书在这方面完全没有达到应有的标准。比如,那些用于解释信号处理流程的图表,线条的粗细和颜色对比度做得非常差,使得理解那些微妙的数学转换变得异常困难,感觉作者和编辑在制作环节上完全没有投入应有的专业水准。我花了不少时间去努力辨认那些原本应该一目了然的示意图,这极大地拖慢了我对核心知识的吸收速度。如果只是想找一本可以放在书架上当摆设的书,也许可以接受,但对于一个需要深入学习和参考的工具书而言,这样的硬件条件是不可原谅的。我强烈建议出版商考虑重新设计内页和装帧,为读者提供一个更匹配其知识含量的阅读载体。
评分这本书的案例研究部分,老实说,简直是黔驴技穷。挑选的实验范例陈旧得让人发指,很多数据处理流程停留在十多年前的软件版本和分析方法上,完全没有反映当前领域内主流的、更先进的处理流水线。例如,在探讨静息态网络分析时,书中引用的连接度计算方法早已被更鲁棒的统计模型所取代,但作者却丝毫没有提及这些发展。这让我对全书的“时效性”产生了严重的怀疑。一个快速发展的领域,如果教科书的内容无法与前沿研究接轨,那么它的教学价值就会大打折扣。我原本期望能从中学习到一些最新的伪影校正技术或高阶的机器学习应用,但书中充斥的却是被学术界基本淘汰的“经典”范例,读起来感觉像是在回顾历史,而不是准备面向未来的研究。这样的案例缺乏实际操作指导意义,对于正在进行实际数据分析的科研人员来说,提供的价值微乎其微,更像是一种学术上的“考古发现”而非实用指南。
评分售后服务和配套资源的匮乏,是这本书给我留下的又一个负面印象。一本现代的、严肃的科学著作,理应提供一些在线资源支持,比如勘误表、补充材料、代码片段或者习题解答。然而,这本书的配套网站(如果存在的话)形同虚设,完全找不到任何可以帮助读者解决阅读中遇到的疑难问题的官方支持渠道。对于那些涉及复杂编程和数据处理的部分,如果作者能提供GitHub仓库链接,分享一下他所使用的脚本模板,那将是极大的便利。但现实是,我们得到的只是一本孤立的纸质书,它似乎在完成印刷的那一刻,就与外部世界彻底断开了联系。这种单向度的知识传递方式,在数字时代显得尤为落伍。读者在遇到算法实现上的实际困难时,找不到一个权威的指引,只能依靠碎片化的网络搜索来解决问题,这极大地削弱了这本书作为学习工具的实用价值和完整性。
评分语言风格方面,这本书的作者似乎过于沉浸在高度抽象的学术术语中,以至于失去了与普通读者进行有效沟通的能力。整本书充斥着大量的被动语态和复杂的从句结构,很多本可以简单清晰表达的物理意义,被生硬地包裹在晦涩难懂的“行话”之下。阅读体验极差,我常常需要停下来,在脑海中将句子进行彻底重构,才能勉强还原出作者试图传达的原始概念。这使得阅读效率极其低下,我必须用比平时多三倍的时间来消化相同的信息量。更令人恼火的是,很多基础概念的定义模糊不清,作者似乎默认读者已经完全掌握了相关的生物物理学和高等数学知识,因此在解释时显得敷衍了事。这本书更像是写给那些已经在这个领域浸淫多年的专家们之间进行的技术交流备忘录,而非一本面向新入门者或跨领域学习者的入门读物。它在尝试展示作者的知识深度时,牺牲了最重要的可读性,最终让读者感到疏离和困惑。
评分作者在梳理理论脉络时,显得心有余而力不足,许多关键概念的过渡生硬得像被强行剪辑了一样。例如,在介绍K-space采样的章节,从基础的傅里叶变换理论跳跃到实际的序列设计时,中间缺失了大量基础的信号重建算法的解释,使得那些声称对信号处理有基本了解的读者也会感到一头雾水。我不得不频繁地停下来,查阅其他更基础的物理学教材来填补这些知识断层。这本书的叙事节奏把握得极差,有些地方过于冗长地讨论一些与核心技术关联不大的历史背景,而在真正需要详细剖析的数学模型前又草草收场,仿佛是为了凑够页数而强行拉长篇幅。这种结构上的失衡,让阅读过程充满了挫败感,我总是在寻找“真正干货”的路上被无关紧要的枝节绊倒。它更像是一系列讲义的松散集合,而不是一部经过精心构思、层层递进的专著。对于希望建立扎实理论框架的学习者来说,这本书提供的帮助非常有限,更像是一个信息索引而非深度解析。
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