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出版者:Oxford Univ Pr

作者:Leeson, Paul/ Mitchell, Andrew R. J./ Becher, Harald

出品人:

页数:576

译者:

出版时间:2007-8

价格:$ 84.69

装帧:Pap

isbn号码:9780199215751

丛书系列:

图书标签:

• 超声心动图
• 心脏
• 心血管
• 医学
• 诊断
• 影像学
• 临床
• 心脏病学
• 超声检查
• 病例分析

现代神经科学前沿探索：从分子机制到认知功能 本书聚焦于当代神经科学研究中最具活力和突破性的领域，旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的视角，理解人脑这一宇宙中最复杂的结构如何运作，及其如何产生意识、学习、记忆和行为。 本书摒弃了对传统解剖学和生理学的简单罗列，而是将重点放在 分子生物学、遗传学、电生理学以及计算神经科学 的交叉前沿。我们深入探讨神经元和胶质细胞的亚细胞层面活动，追踪信号通路如何在细胞间精确传递，并最终汇聚成宏观的行为和认知表现。 第一部分：神经系统的分子与细胞基础 本部分奠定了理解高级神经功能所需的生物学基石。 第一章：神经元的动态膜电位与离子通道的精确调控 本章详细阐述了动作电位产生的分子机制，超越了经典的“钠钾泵”模型。我们分析了不同类型电压门控离子通道（如$Na_v, K_v, Ca_v$）的三维结构、门控机制及其在神经元兴奋性阈值维持中的关键作用。特别关注漏电流的调控以及超极化后的重激活过程如何影响神经元的发放模式（Firing Patterns），例如尖峰发放、突发发放和振荡节律的产生。此外，还引入了M-current等非传统钾电流，探讨它们如何作为慢速调节器，影响神经元对长期刺激的反应。 第二章：突触传递的复杂性与可塑性 突触是信息传递和存储的物理基础。本章深入剖析了化学突触的精细调控。我们不仅讨论了谷氨酸能（NMDA, AMPA, Kainate）和GABA能突触的经典机制，更侧重于非经典信号分子（如内源性大麻素、一氧化氮）在逆行信号传递中的作用。在突触可塑性方面，本书详细介绍了长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD）的分子级联反应，包括CaMKII、PKMζ等关键酶的活化与失活。此外，还对形态可塑性，即突触的生长、修剪和撤退过程，进行了前沿的讨论，关联到发育和学习过程。 第三章：胶质细胞：从支撑结构到信息整合的伙伴 传统上被视为“胶水”的胶质细胞，现已被证明是神经信息处理不可或缺的一部分。本章着重介绍星形胶质细胞（Astrocytes）的三联突触（Tripartite Synapse）模型，探讨其如何通过释放反应性神经递质（Gliotransmitters）如D-丝氨酸和ATP，实时调节突触的强度和频率。我们还详细阐述了少突胶质细胞（Oligodendrocytes）在髓鞘形成之外，如何通过调节轴突的电阻和电容，影响信号的传导速度，以及小胶质细胞（Microglia）在突触修剪和神经炎症中的双重角色。 第二部分：系统神经科学：回路、表征与行为 本部分将视角提升到神经回路层面，探讨信息如何在复杂的网络中编码和执行。 第四章：感觉信息编码的高效性与多模态整合 本书分析了视觉、听觉和触觉系统中的信息处理层级结构。在视觉皮层，我们深入研究了感受野（Receptive Fields）的层次构建，从简单的边缘检测到复杂的运动和面部识别。重点讨论了稀疏编码（Sparse Coding）和概率编码等理论，它们如何优化信息存储和传输效率。此外，多模态整合部分展示了顶叶皮层如何将来自不同感觉通道的信息融合成统一的环境感知，及其在注意力分配中的作用。 第五章：运动控制与意图的神经回路解析 运动的产生是一个从意图到执行的复杂过程。本章详细剖析了基底神经节（Basal Ganglia）中的“直接通路”和“间接通路”如何协同作用，实现运动的选择、启动和抑制。小脑的作用不再被简化为简单的“误差修正器”，而是被视为一个预测编码和前馈控制的系统，通过内部模型预测运动结果。我们还分析了运动想象与实际运动激活的神经相关性，为理解运动障碍的神经基础提供工具。 第六章：记忆的存储与检索：从海马体的时间维度 记忆被分解为短期、长期和工作记忆，并从细胞集合的角度进行分析。海马体的位置细胞（Place Cells）和网格细胞（Grid Cells）的发现是本章的核心。我们探讨了时间尺度在记忆巩固中的关键作用，特别是睡眠阶段（慢波睡眠和REM睡眠）如何促进短期记忆向长期皮层存储的转移。此外，本章深入研究了上下文依赖性记忆（Context-dependent memory），及其与前额叶皮层（PFC）中信息维持（Maintenance）机制的关系。 第三部分：高级认知与疾病的计算视角 本部分转向更高阶的认知功能，并结合计算模型来理解复杂病理状态。 第七章：决策制定、风险评估与价值编码 决策并非完全理性的过程，本章利用强化学习（Reinforcement Learning, RL）的理论框架，来解释大脑如何计算预期奖励和惩罚。我们定位了与奖励预测误差（Reward Prediction Error, RPE）相关的神经元群体，主要集中在中脑的多巴胺系统。同时，本书探讨了不确定性和风险厌恶如何影响决策回路的激活模式，以及这些机制在成瘾行为和赌博失调中的扭曲。 第八章：意识的神经关联物（NCCs）与全球工作空间理论 意识研究是神经科学的终极挑战之一。本章不试图定义意识的本质，而是聚焦于其可测量的神经基础。我们详细比较了集成信息论（IIT）和全局神经工作空间理论（GNW），分析了不同认知任务中，P3b事件相关电位、Gamma波振荡以及长距离同步性的增加是如何被视为意识体验的标志。我们探讨了最小的、必要的神经回路集合如何支持知觉的主观体验。 第九章：精神疾病的回路失调与干预靶点 本书将精神障碍视为特定神经回路功能的故障。对于精神分裂症，我们关注丘脑皮层回路的同步性异常和谷氨酸能信号的缺陷；对于抑郁症，我们分析了PFC与边缘系统（杏仁核、伏隔核）之间功能连接性的减弱。在治疗方面，我们转向经颅磁刺激（TMS）和深部脑刺激（DBS）的机制，将其视为对特定回路活动的“重置”或“再平衡”操作，而非简单的化学调节。 总结： 本书为那些希望超越基础教科书描述，掌握神经科学最前沿研究范式和分析工具的科研人员、临床医生及高阶学生设计。它强调了跨学科方法的重要性，特别是将生物学观察与数学建模相结合，以期更深入地理解生命体的“计算蓝图”。

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这本书的名字《Echocardiography》真的非常有误导性，如果不是我之前有接触过相关领域，我可能会真的以为它是一本深入介绍心脏超声技术的书。当我翻开书页，期望看到声学造影、多普勒技术、三维超声的原理和应用时，我看到的是一些我完全意想不到的内容。这本书的开篇部分，虽然也提到了“图像”和“技术”，但其着重描述的似乎是某种抽象的艺术创作过程，而非医学影像的采集与解读。书中反复出现的一些比喻和意象，比如“光影的舞蹈”、“声音的雕塑”，让我联想到的是电影特效或者抽象派绘画，而非我熟悉的超声探头下的心脏结构。我试图从中寻找一些与心脏解剖、生理相关的线索，但那些描绘的“节奏”、“律动”以及“情感的共鸣”，都显得过于文学化和模糊。我甚至觉得作者可能是在用一种隐喻的方式来描述某种非物质的体验，而“Echocardiography”这个词，或许只是一个引子，或者是一种象征。

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我一直对声音的物理性质和传播方式很着迷，所以当我在书店看到《Echocardiography》这本书时，立刻被它吸引住了。我原以为这本书会从声学原理出发，详细讲解声波在介质中的传播、反射、折射等物理现象，以及超声波是如何被产生的，又是如何被探测到的。我希望书中能有关于声阻抗、声衰减、衍射效应等方面的深入探讨，并且能够结合具体的实验数据和图表来佐证。我也期待能够了解到不同频率的超声波在医学诊断中的应用差异，以及声场的形成和测量方法。毕竟，这些基础的物理知识是理解任何超声成像技术的基石。然而，这本书的内容完全出乎我的意料。它似乎更倾向于探讨“回声”这一概念在更广泛的意义上的存在，而不仅仅局限于医学领域。书中对“回声”的描绘，更像是一种哲学层面的思考，关于过去与现在、记忆与遗忘、信息与感知之间的联系，这让我感到非常新奇，但也与我最初的设想大相径庭。

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我一直对声音艺术和声音设计有着浓厚的兴趣，所以当我偶然发现《Echocardiography》这本书时，我以为它会是一本深入探讨声音在艺术创作中应用的指南。我设想书中会讲解如何利用不同的声音元素，如环境音、人声、乐器音色等，来构建富有层次感和情感表达力的声音景观。我期待能够学到关于声音剪辑、混音、母带处理等专业技术，以及如何通过声音来营造氛围、叙事和引导听众的情绪。我也希望书中能介绍一些声音设计的经典案例，分析其成功之处，并提供一些创作灵感。尤其是在电影、游戏、装置艺术等领域，声音往往扮演着至关重要的角色，能够极大地提升作品的感染力和沉浸感。我带着对声音艺术的憧憬，欣然翻开了这本书，然而，当我逐页阅读时，我发现书中的内容似乎与我最初的理解完全不同，它并没有深入探讨声音艺术创作的具体技巧或理论。

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我最近在亚马逊上发现了一本叫做《Echocardiography》的书，本来以为是一本关于心脏超声的专业书籍，所以抱着学习的目的买了下来。拿到手后，我才发现这本书的内容与我预期的完全不同，这让我有点哭笑不得。说实话，我原本期待的是一本能够深入浅出讲解心脏超声原理、操作技巧以及各种病变声像图解读的学术著作，最好能配上丰富的病例图片和详细的图解。毕竟，在临床工作中，心脏超声是我们不可或缺的诊断工具，掌握好这门技术对于提高诊断的准确性和效率至关重要。这本书的装帧设计还挺精美的，封面采用了比较柔和的蓝色调，给人一种专业而又宁静的感觉，这更加深了我对它内容的期待。拿到书后，我迫不及待地翻开，想立刻投入到学习的海洋中。然而，随着阅读的深入，我逐渐意识到，这本书的内容似乎完全偏离了我的预期，这让我感到非常困惑，甚至有些失望。我本以为会看到各种瓣膜病、心肌病、先天性心脏病的超声图像和分析，但这些内容，一点影子都没有。

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出于对现代科技发展的好奇，我买下了《Echocardiography》这本书，我原本以为它会是一本介绍人工智能在医疗影像诊断中应用的著作，特别是关注AI如何辅助心脏超声图像的自动识别、病灶分割和定量分析。我期待书中能够深入剖析机器学习、深度学习等AI算法在超声图像处理中的具体应用，例如卷积神经网络（CNN）在识别心脏结构异常方面的优势，以及如何通过大数据训练来提升AI模型的准确性和泛化能力。我甚至希望看到书中能提及一些前沿的AI技术，比如迁移学习、注意力机制等，如何被应用于改善超声诊断的效率和精度。我一直关注着AI技术在医学领域的进步，并相信它将为未来的医疗诊断带来革命性的变化。因此，我带着这样的期待翻开了这本书，但令我惊讶的是，书中的内容并没有涉及任何关于人工智能算法的细节，也没有讨论任何关于机器如何学习和识别图像的技术。

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