Neuroscience Imaging Research Compendium pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Schaller, B. (EDT)

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页数:0

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价格:602.00元

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isbn号码:9781604565645

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• 神经科学
• 神经影像学
• 医学影像
• 脑科学
• 研究综述
• 神经技术
• 认知神经科学
• 神经疾病
• 影像技术
• 神经心理学

《神经科学影像学研究汇编》是一部集大成之作，它汇聚了当前神经科学影像学领域最前沿的研究成果与深入的理论探讨。本书旨在为广大研究人员、学生以及对大脑奥秘充满好奇的读者提供一个全面、权威的知识平台，以期促进对神经系统结构、功能及其疾病机制的深刻理解。 本书内容涵盖了神经科学影像学研究的各个关键维度，从基础理论到应用实践，从技术原理到数据解读，无所不包。 第一部分：神经科学影像学技术基础 本部分将详细阐述目前主流的神经科学影像技术，包括但不限于： 磁共振成像（MRI）：深度解析结构成像（T1w, T2w, FLAIR等）的原理、优化参数以及在脑结构研究中的应用，如灰质和白质体积测量、皮层厚度分析等。同时，重点介绍功能性磁共振成像（fMRI）的核心技术，包括血氧水平依赖（BOLD）信号的产生机制、任务态fMRI的设计与数据分析方法（如GLM模型、连接组分析），以及静息态fMRI在探索大脑内在网络中的作用。扩散张量成像（DTI）及其衍生的白质纤维追踪技术也将得到详尽介绍，用于研究神经纤维束的完整性、方向性和连接性。 脑电图（EEG）与脑磁图（MEG）：阐述这些时间分辨率极高的技术如何捕捉大脑电生理活动的瞬时变化。我们将深入探讨其信号生成原理、电极/传感器的布局、数据采集与预处理的关键步骤，以及事件相关电位（ERPs）和脑振荡分析在认知过程研究中的应用。多通道EEG/MEG源定位技术及其挑战也将是本部分的重点。 正电子发射断层扫描（PET）与单光子发射计算机断层成像（SPECT）：重点介绍这些示踪剂技术在测量大脑代谢、神经递质系统、受体分布以及淀粉样蛋白和tau蛋白沉积等生物标志物方面的能力。我们将详细讲解不同示踪剂的设计原理、注射方式、数据采集与定量分析方法，以及它们在阿尔茨海默病、帕金森病等神经退行性疾病研究中的关键作用。 光学成像技术：虽然更多应用于动物模型，但本书也将触及用于研究细胞和分子水平大脑活动的先进光学成像技术，如钙成像、双光子显微镜等，以及它们为理解神经元活动与行为之间的联系所提供的独特视角。 第二部分：神经影像数据分析与建模 本部分致力于揭示海量神经影像数据背后的科学信息，提供先进的分析工具与方法论： 预处理流程：系统介绍从原始影像数据到可用于分析的标准化数据的完整预处理流程，包括颅骨剥离、空间配准（MNI、Talairach空间）、平滑、标准化等步骤，并讨论不同软件（如FSL, SPM, ANTs）的优劣及适用场景。 统计分析方法：深入讲解单变量和多变量统计方法在神经影像数据分析中的应用，包括t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等传统统计方法，以及回归分析、判别分析等更复杂的模型。特别强调群体水平统计分析（如FDR, FWE校正）在识别显著大脑区域中的重要性。 连接组分析：详细介绍功能连接、结构连接和有效连接的概念及其计算方法，包括基于fMRI的静息态功能连接、DTI衍生的结构连接，以及 Granger因果分析、动态因果模型（DCM）等用于推断神经元网络动态和信息流动的先进技术。 机器学习与人工智能在神经影像中的应用：探讨如何利用机器学习算法（如支持向量机SVM、随机森林）对神经影像数据进行分类和预测，例如区分健康人群与疾病患者、预测疾病进展等。深度学习模型（如卷积神经网络CNN）在自动化特征提取和影像分析中的强大潜力也将被深入挖掘。 多模态融合分析：强调整合来自不同成像技术（如fMRI与EEG，PET与MRI）的数据，以获得对大脑更全面、更深入的理解。介绍多种模态融合的技术与挑战。 第三部分：神经科学影像学在疾病研究中的应用 本书的重磅内容之一，将展示神经科学影像学在理解和诊断神经精神疾病方面的强大能力： 神经退行性疾病：深入探讨阿尔茨海默病、帕金森病、额颞叶痴呆等疾病的影像学特征，包括淀粉样蛋白和tau蛋白的PET显像、脑萎缩模式、功能网络改变等，以及这些影像学发现如何帮助早期诊断、疾病分型和疗效评估。 精神疾病：聚焦抑郁症、精神分裂症、双相情感障碍、焦虑症等疾病的神经影像学研究。分析其在大脑结构、功能连接、神经递质系统等方面存在的异常，以及神经影像学在理解疾病病理生理机制和寻找生物标志物方面的贡献。 神经发育与损伤：研究自闭症谱系障碍、注意缺陷多动障碍（ADHD）等发育障碍的大脑特点，以及脑损伤（如中风、创伤性脑损伤）后的结构和功能恢复过程的影像学追踪。 疼痛与成瘾：探索慢性疼痛和物质成瘾在大脑奖励系统、情绪调节网络等方面的影响，以及神经影像学如何揭示其神经基础。 第四部分：前沿进展与未来展望 本部分将聚焦神经科学影像学领域最新的突破性进展和未来的发展方向： 高分辨率成像技术：介绍更高空间和时间分辨率的成像技术，如超高场MRI、神经生理学成像技术等，及其为揭示更精细的大脑结构和活动模式带来的机遇。 脑机接口（BCI）：探讨神经影像学在发展和优化脑机接口技术中的作用，通过解码大脑信号实现对外设的控制，以及在康复和辅助技术领域的应用。 计算神经科学与大数据：强调计算模型在解释神经影像数据、构建大脑功能模型中的作用，以及如何利用大数据分析方法解决复杂的神经科学问题。 伦理与社会影响：讨论神经影像学研究可能带来的伦理问题，如隐私保护、基因诊断的潜在风险等，并展望其在社会发展中的积极作用。 《神经科学影像学研究汇编》力求语言严谨、逻辑清晰，既有扎实的理论基础，又不乏生动的案例分析。本书将成为神经科学研究者们不可或缺的参考书，同时也能为相关领域的研究者提供宝贵的启示和灵感，共同推动人类对大脑的认知迈上新的台阶。

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这本厚重的书卷在手里沉甸甸的，装帧典雅，散发着一种学术的权威感。我之前一直对大脑的运作机制感到好奇，特别是现代神经科学如何借助各种成像技术来揭示其奥秘。我满心期待地翻开扉页，希望找到一个系统性的、既有理论深度又不失实践指导的指南。书的结构看起来非常庞大，似乎涵盖了从基础的物理原理到复杂的图像处理算法，再到具体的临床应用案例。我尤其关注的是那些关于功能性磁共振成像（fMRI）和脑电图（EEG）数据分析的前沿方法，希望能从中学习到如何更有效地处理那些嘈杂而精妙的生物信号。然而，当我深入阅读时，我发现它更像是一部详尽的“工具箱”手册，而非一个流畅的知识叙事。它的内容组织虽然严谨，但对于一个初涉研究领域的读者来说，可能显得过于专业和碎片化了。那些关于特定脉冲序列优化的章节，虽然对资深研究者或许是宝典，对我而言更像是晦涩的密文，需要花费大量时间去解码背景知识。整体而言，它提供了一个广阔的视野，但缺乏将这些点串联成线的清晰路线图。这本书更像是放在实验室案头，供人随时查阅某个特定技术细节的参考词典，而不是一本适合夜深人静时用来汲取灵感的读物。希望后续章节能有更多关于如何将这些技术整合起来解决实际生物学问题的深入探讨，而不是仅仅停留在技术的罗列上。

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坦率地说，我对这本书的整体印象是：它是一部里程碑式的、极其详尽的技术手册，但阅读它需要极大的毅力和专注力。这本书的编撰者显然投入了数年心血来整理和记录这一领域的方方面面，其广度令人敬佩。当我浏览关于脑连接组学（Connectomics）和网络拓扑分析的章节时，我感受到了那种试图用数学语言描绘整个大脑功能网络的雄心。那些关于图论指标的引入和解释，虽然严谨，却也常常让我感到思维被拉伸到了极限。我发现自己不得不频繁地停下来，查阅额外的关于图论基础的书籍来巩固我的理解，这无疑打断了对影像学核心内容的连贯学习。这本书更像是为那些已经拥有深厚理论背景，并希望将自己的知识体系推向极致的研究生或研究人员而设计的。对于那些希望通过阅读一本书来快速入门或获得整体框架的读者来说，它可能提供过多的、深层级的细节，反而淹没了主要信息。它的价值在于作为一本“百科全书”式的工具书被珍藏，在遇到特定技术瓶颈时能提供最深入的解答，而不是作为一本可以轻松阅读并吸收的入门教材。

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拿到这本书时，我的第一印象是它的内容密度惊人，简直是一座知识的堡垒。我是一名侧重于计算神经科学的学生，一直以来都在寻找一本能够无缝衔接物理学、信号处理和神经生理学的综合性著作。这本书的排版非常紧凑，每一页都塞满了公式、图表和密集的术语解释，这无疑彰显了作者团队的扎实功底。我特别欣赏它在方法学描述上的那种近乎偏执的精确性——它不满足于简单介绍“我们用了什么技术”，而是深入到为什么选择这种技术、其内在的数学约束是什么的层面。例如，关于扩散张量成像（DTI）中纤维束追踪的算法讨论，我找到了许多我之前在其他综述中从未见过的细微差别和优化策略。这对于我设计模拟实验至关重要。然而，这种对细节的极致追求，也带来了一个挑战：阅读体验并不轻松。它要求读者必须具备坚实的数学和物理学预备知识。在某些章节，我感觉自己更像是在攻克一本高级的工程学教科书，而不是在探索“神经影像研究的合集”。如果作者能用更直观的类比或流程图来引导我们理解那些复杂的矩阵变换和模型假设，读起来可能会更顺畅一些。这本书无疑是为那些已经站在研究前沿，寻求突破性工具和验证的专家们准备的，它几乎没有做过多的科普铺垫，直接将读者推入了深水区。

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我购买这本书的初衷是想对当前神经影像学领域的研究热点有一个宏观的把握，特别是那些与认知功能定位和疾病标志物发现紧密相关的最新进展。这本书的篇幅和分量确实没有辜负我的期望，它像一个巨大的百科全书，汇集了不同模态（如PET、SPECT、MRI）的技术规范和应用实例。我发现其中关于特定生物标志物（比如淀粉样蛋白或Tau蛋白）的PET显像配体化学结构和药代动力学的描述非常详尽，这对于从事分子影像研究的人来说是极大的便利。然而，当我试图将这些零散的、技术导向的信息整合成一个关于“人类心智如何被量化”的哲学或理论框架时，却感到力不从心。这本书更像是一个高精度的测量仪器制造商的目录，清楚地列出了每一台仪器的性能参数，但鲜有关于“如何使用这些仪器去测量灵魂的重量”的哲学思考或批判性讨论。我期待看到更多关于数据解释的局限性、偏见来源的深入分析，或者至少是对不同成像结果的跨模态整合所面临的根本性挑战的讨论。现在的感觉是，它教会了我如何完美地建造和操作这些复杂的“望远镜”，但对于“我们究竟看到了什么，以及我们可能错过了什么”的讨论却相对保守和技术化。它在技术细节上无可挑剔，但在宏大叙事和批判性反思上略显不足。

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这本书的装帧和印刷质量令人赞叹，纸张厚实，图表清晰度极高，这在需要精确分辨微小结构和信号差异的影像学领域是至关重要的优势。我是一名临床神经科医生，急需一本能将前沿的非侵入性脑成像技术与日常的诊断流程有效连接起来的书籍。我关注的重点在于，哪些最新的技术迭代能够真正提高我们对阿尔茨海默病早期识别的准确性，或者对癫痫灶的定位精度。书中对各种先进的图像重建算法（如深度学习在降噪和分割中的应用）进行了深入的探讨，这部分内容非常具有启发性，展示了AI如何开始重塑数据分析的范式。然而，临床应用与基础技术之间的“桥梁”搭建得还不够稳固。很多先进的、高分辨率的成像技术在理论上展示了惊人的潜力，但书中关于其在标准临床环境（设备不一、患者依从性差异大）下的实际表现、成本效益分析以及监管审批进度的信息相对缺乏。我希望看到更多的“从实验室到病床边”的案例研究，那些展示了如何克服实际操作障碍，并将复杂的统计模型转化为医生可以在几分钟内理解并采纳的诊断工具的故事。目前来看，它更倾向于描述“能做到什么”，而非“在现实中如何做到最好”。

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