Functional MRI pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer Verlag

作者:Faro, Scott H. (EDT)/ Mohamed, Feroze B., M.D. (EDT)

出品人:

页数:548

译者:

出版时间:2006-5

价格:$ 224.87

装帧:HRD

isbn号码:9780387230467

丛书系列:

图书标签:

• 认知神经科学
• fMRI
• 神经影像
• 功能性磁共振成像
• 认知神经科学
• 神经科学
• 医学影像
• 脑科学
• 心理学
• 神经生理学
• 生物物理学

现代神经科学前沿：结构、功能与临床应用 本书旨在为神经科学、生物医学工程、心理学及相关领域的研究人员、临床医生和高年级学生提供一个全面、深入且前沿的视角，探讨支撑人类认知、情感和行为的复杂神经环路。我们聚焦于如何利用尖端的成像技术、分子生物学工具和计算建模方法，揭示大脑在健康状态下的动态运作机制，以及在疾病状态下发生的结构性与功能性改变。本书内容不涉及磁共振成像（MRI）技术本身的应用及其在脑成像中的具体实施细节。 --- 第一部分：神经生物学基础与认知架构 本部分首先回顾支撑复杂认知功能的基础神经生物学原理，强调细胞、突触和大规模网络层面的整合。 第一章：神经元的可塑性与信息编码 本章深入探讨神经元如何通过结构和功能上的可塑性来适应环境变化和学习新信息。我们将详细分析长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD）的分子机制，并讨论突触权重在信息存储中的作用。重点关注皮层柱、微环路在处理感觉输入和驱动运动输出中的基本计算单元角色。此外，本章还将介绍如何利用光遗传学（Optogenetics）和化学遗传学（DREADDs）等前沿工具，对特定神经元群体进行精确操控和功能解析，以理解其在复杂行为中的必要性和充分性。内容将侧重于神经元群体放电模式（如振荡、相位锁定）如何编码信息，而非成像技术如何观测这些模式。 第二章：大规模脑网络拓扑结构与动态连接 人类大脑并非一组孤立的区域，而是一个高度组织化的、相互连接的网络。本章着眼于连接组学（Connectomics）的概念，从图论的角度解析大脑网络的宏观组织原则，如小世界特性、高阶枢纽（Hubs）的存在及其对信息整合与分离的意义。我们将讨论神经回路如何根据任务需求，在功能上进行动态重组和切换，以适应不同的认知负荷。内容将侧重于理论建模和基于电生理记录（如多电极阵列记录）来推断网络架构和信息流路径，避开对特定成像模态的描述。 第三章：感觉系统的多模态整合与知觉构建 本章剖析视觉、听觉、体感等不同感觉系统如何接收、处理原始刺激，并在高级皮层区域实现跨模态信息的整合，从而构建出连贯的外部世界感知。我们将详细阐述从初级感觉皮层到联络皮层的层级化处理过程，探讨知觉的形成过程，包括自下而上的输入与自上而下的期望（Prior Beliefs）的相互作用。特别关注注意力、预测编码（Predictive Coding）理论如何解释感觉信息处理中的效率和偏差。 第四章：执行控制与决策制定的神经回路 执行功能（如工作记忆、认知灵活性、抑制控制）是大脑高级认知能力的体现，主要由前额叶皮层（PFC）介导。本章深入研究PFC与其他脑区（如基底神经节、顶叶皮层）之间的前馈和反馈环路，如何支持目标导向的行为。我们将分析决策制动的神经基础，包括风险评估、奖励预测误差的计算机制，以及这些过程如何受到情绪状态的调节。 --- 第二部分：认知与情感的分子与细胞机制 本部分将视角聚焦于更微观的层面，探索分子生物学、遗传学和内分泌因素如何塑造和调节神经回路的功能。 第五章：神经可塑性的分子调控与记忆痕迹 记忆的形成与巩固依赖于分子层面的持久性改变。本章详述基因表达、蛋白质合成以及表观遗传学修饰（如DNA甲基化和组蛋白修饰）如何稳定长期记忆痕迹（Engrams）。我们将探讨海马体和皮层在不同阶段（编码、巩固、再巩固）中涉及的关键信号通路（如NMDA受体、mTOR通路）的作用机制。 第六章：压力、应激反应与神经内分泌回路 本章分析环境压力如何通过下丘脑-垂体-肾上腺轴（HPA轴）影响大脑结构和功能。重点讨论皮质醇等压力激素对海马体神经发生、杏仁核反应性以及前额叶皮层调节能力的长短期影响。我们将结合行为遗传学研究，探讨个体对压力的易感性差异背后的神经生物学基础。 第七章：神经精神疾病的回路失调 本部分侧重于常见神经精神疾病（如精神分裂症、重度抑郁症、自闭症谱系障碍）的当前理论模型，着重于其核心的回路功能障碍而非单纯的结构性改变描述。例如，探讨多巴胺和谷氨酸系统在精神分裂症中过度活跃或抑制不足的环路模型；分析抑郁症中情绪调节回路（如PFC-杏仁核连接）的异常连接模式。本章将整合行为表型和细胞病理学证据，构建对这些复杂疾病的系统性理解。 --- 第三部分：计算神经科学与高级分析方法论（非成像类） 本部分侧重于理解和模拟神经系统信息处理的数学框架和计算范式。 第八章：神经动力学系统与状态空间分析 本章介绍如何应用非线性动力学、循环神经网络（RNN）模型来描述神经元群体的瞬时活动和长期稳定状态。重点在于理解大脑如何通过吸引子（Attractors）来维持记忆状态或执行自动化行为。我们将使用时间序列分析技术（如格兰杰因果分析、相位同步分析）来推断不同时间点记录数据之间的因果关系和信息传递方向。 第九章：连接组学数据的图论分析与网络稳健性 本章深入探讨如何处理和分析大规模连接数据（无论其来源如何，如示踪实验、DTI衍生的结构连通性数据，或者基于电生理同步性的功能连通性数据），运用高级图论指标来量化网络的效率、鲁棒性以及模块化结构。我们将讨论如何通过扰动网络（如移除关键节点或边）来模拟疾病状态或干预效果，评估网络的脆弱性。 第十章：机器学习在神经数据解析中的应用（侧重特征工程与模型解释） 本章探讨如何利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），来学习和识别复杂的神经活动模式，以预测行为输出或分类病理状态。强调特征工程——即如何从原始神经数据中提取有生物学意义的特征，并侧重于模型可解释性（XAI）技术，以反推出模型学习到的神经信息处理规则，而非专注于数据采集或重建技术。 --- 总结： 本书提供了一个跨越分子、细胞、回路和系统层面的综合视角，重点在于理解神经活动的动态过程、信息编码原理和计算架构。它要求读者具备坚实的生物学和数学基础，致力于推动对人类心智奥秘的科学探索。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆