Neuroinformatics for Neuropsychology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Jagaroo, Vinoth

出品人:

页数:124

译者:

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价格:996.00 元

装帧:

isbn号码:9781441900593

丛书系列:

图书标签:

• 神经信息学
• 神经心理学
• 神经科学
• 计算神经科学
• 认知神经科学
• 数据分析
• 机器学习
• 脑成像
• 神经建模
• 生物信息学

Neuroinformatics for Neuropsychology 导言： 本书旨在为神经心理学领域的研究者和从业者提供一个全面而深入的神经信息学应用指南。随着脑科学研究的飞速发展，我们积累了海量的神经影像、电生理、行为学以及基因组学数据。如何有效地管理、分析、整合以及解释这些复杂的数据，是推动神经心理学研究走向新高度的关键。神经信息学，作为一门交叉学科，为我们提供了强大的工具和理论框架，以应对这些挑战。 本书将详细阐述神经信息学在神经心理学中的核心概念、方法论和实际应用。我们不仅会介绍当前最前沿的神经信息学技术，还会深入探讨如何将这些技术与经典的神经心理学研究范式相结合，从而实现更精准的诊断、更有效的治疗方案设计，以及对大脑认知和情感功能的更深刻理解。 第一部分：神经信息学基础与神经心理学交汇 第一章：神经信息学概览 神经信息学的定义、发展历程与核心目标。 神经信息学在生物医学研究中的普遍应用及其与其他学科的联系。 神经信息学在神经科学领域中的独特价值和前景展望。 数据标准化、共享与互操作性的重要性。 第二章：神经心理学的核心议题与数据挑战 神经心理学研究的主要领域，包括认知功能（记忆、注意力、执行功能等）、情感障碍、行为异常等。 神经心理学研究中常见的数据类型：结构性MRI、功能性MRI（fMRI）、脑电图（EEG）、脑磁图（MEG）、近红外光谱（NIRS）、行为测试数据、精神生理数据、临床评估量表等。 传统神经心理学分析方法的局限性以及数据爆炸带来的分析瓶颈。 理解大数据在神经心理学中的潜力和挑战。 第三章：数据采集、管理与预处理 多模态神经影像数据采集的规范与质量控制。 结构性MRI（sMRI）数据：T1加权、T2加权图像的获取与特性。 功能性MRI（fMRI）数据：BOLD信号采集、回波时间（TE）、重复时间（TR）等参数的影响。 电生理信号（EEG/MEG）的采集与伪迹去除方法。 行为学数据的采集标准与数据格式。 数据库建设与管理：分布式存储、版本控制、数据安全与隐私保护。 数据清洗与预处理：噪声去除、空间归一化、平滑、去趋势等步骤，针对不同数据模态的特点进行详细讲解。 第二部分：高级数据分析技术与应用 第四章：结构性脑影像分析 大脑形态学分析：灰质体积、皮层厚度、皮层表面积等量化指标的提取。 白质微观结构分析：弥散张量成像（DTI）及其纤维追踪技术。 脑形态异常与认知或行为障碍的关联分析。 基于群体统计的脑形态差异检测（例如，t检验、ANOVA）。 第五章：功能性脑影像分析（fMRI） 静态功能连接分析：基于时间序列的相关性分析，绘制全脑功能连接网络。 动态功能连接分析：探索功能连接随时间的变化模式。 任务态fMRI分析：基于通用线性模型（GLM）的激活分析，确定特定认知任务下的脑区活动。 静息态fMRI分析：探索大脑默认模式网络（DMN）、突显网络（SN）等内在功能网络。 脑网络分析：图论方法在功能连接网络中的应用，计算节点度、中心性、模块化等。 第六章：电生理信号分析（EEG/MEG） 事件相关电位（ERP）分析：识别特定刺激引起的脑电反应，分析其潜伏期和波幅。 脑电振荡分析：时频分析技术（如小波变换、短时傅里叶变换）用于研究不同频段（delta, theta, alpha, beta, gamma）的活动。 源定位技术：将头皮信号反演至大脑内部的神经活动源。 脑电网络分析：分析不同脑区之间的同步性或相干性。 第七章：多模态数据整合与分析 为什么需要多模态整合？整合不同数据模态的优势。 常见的多模态数据整合方法： 早期融合（Early Fusion）：在数据输入层进行特征融合。 晚期融合（Late Fusion）：在模型输出层进行结果融合。 中间融合（Intermediate Fusion）：在模型中间层进行特征提取和融合。 利用结构信息指导功能分析，或利用功能信息解释结构异常。 整合神经影像、基因组学和行为学数据，构建更全面的模型。 第八章：机器学习与深度学习在神经信息学中的应用 监督学习：分类（如疾病诊断、正常与异常区分）与回归（如预测认知评分）。 常用分类器：支持向量机（SVM）、逻辑回归、随机森林等。 特征选择与降维技术：提高模型的鲁棒性和泛化能力。 深度学习模型：卷积神经网络（CNNs）用于脑影像特征提取，循环神经网络（RNNs）或长短期记忆网络（LSTMs）用于处理时间序列数据。 无监督学习：聚类分析（如识别不同脑区功能模式）、降维（如主成分分析PCA）。 模型的解释性：理解模型为何做出特定预测，提高研究的可信度。 第九章：计算神经科学与模拟 计算模型在理解大脑功能中的作用。 基于模型的神经信息学分析：例如，利用计算模型来解释fMRI信号。 模拟特定神经回路或认知过程，检验理论假设。 从模拟数据中提取可与真实数据进行比较的特征。 第三部分：神经信息学在神经心理学研究中的实践 第十章：神经信息学在神经退行性疾病中的应用 阿尔茨海默病（AD）的早期诊断与预后预测：利用结构和功能影像特征。 帕金森病（PD）的运动与非运动症状的神经基础分析。 额颞叶痴呆（FTD）的影像学分型与临床表现关联。 利用机器学习模型识别疾病的生物标志物。 第十一章：神经信息学在精神疾病中的应用 抑郁症的脑网络异常与治疗反应预测。 精神分裂症的认知缺陷与脑结构、功能改变。 焦虑障碍的功能失调网络分析。 成瘾行为的神经基础研究。 利用神经信息学方法探索新型治疗靶点。 第十二章：神经信息学在神经发育障碍中的应用 自闭症谱系障碍（ASD）的脑连接异常与社会认知研究。 注意力缺陷多动障碍（ADHD）的执行功能网络研究。 学习障碍的神经可塑性研究。 第十三章：神经信息学在脑损伤与康复中的应用 脑卒中（Stroke）的脑损伤程度评估与功能恢复预测。 创伤性脑损伤（TBI）的长期影响与神经影像学监测。 基于神经信息学的康复技术（如脑机接口BCI）的应用。 第十四章：伦理、数据共享与未来展望 神经信息学研究中的数据隐私、安全与伦理考量。 开放科学与数据共享的挑战与机遇。 神经信息学在神经心理学领域未来的发展方向，如人工智能辅助诊断、个性化治疗、脑-计算机接口的进步。 跨学科合作的重要性，以及如何培养下一代神经信息学研究者。 结论： 本书力求为读者提供一个系统性的知识框架，使他们能够理解和运用神经信息学工具来解决神经心理学领域中的复杂问题。通过掌握这些先进的技术和方法，我们能够更深入地理解人类大脑的工作机制，更准确地诊断和治疗神经精神疾病，最终造福于社会。

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老实说，我当初抱着一种怀疑的态度翻开这本书的，毕竟市面上宣称能解决“大数据挑战”的书籍实在太多了，大多是浮于表面的概念介绍。但这本书彻底颠覆了我的看法。它的叙述方式非常引人入胜，不像教科书那样刻板，反而更像是一位经验丰富的同行在手把手地演示他独到的工作流程。尤其是在讨论时间序列分析和网络拓扑学在理解认知障碍机制中的应用时，作者的论述深入浅出，充满了实用的编程技巧和案例分析。我特别喜欢它对贝叶斯方法在处理临床异质性数据时的巧妙运用，这为我在设计跨个体差异的纵向研究时打开了一扇新的大门。这本书的排版和图示设计也值得称赞，复杂的算法流程图清晰明了，极大地降低了学习曲线。如果你正在寻找一本能真正提升你数据处理能力，而非仅仅是罗列术语的读物，那么请务必收藏它。

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从一个更宏观的角度来看，这本书成功地勾勒出了未来神经心理学研究的蓝图。它不只是停留在描述现有技术，而是富有远见地探讨了数据标准化、可重复性危机以及大型多中心研究的数据共享协议等前沿问题。我发现它在倡导“开放科学”实践方面所做的努力非常值得称赞。书中对不同数据库接口的比较和操作指南，对于想要参与国际合作项目的研究者来说，具有极高的参考价值。这本书的语调坚定而专业，它迫使我们思考，在处理如此敏感和复杂的生物数据时，我们必须承担起更高的信息伦理责任。它不仅仅是一本关于技术操作的书，更是一部关于如何以负责任的态度推动学科前沿发展的宣言。

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坦率地说，这本书的深度足以让初学者感到有些喘不过气，但对于有一定统计学背景的科研人员来说，它简直就是一份宝藏。我惊讶于作者在介绍高级机器学习算法（如深度学习在神经影像分割中的应用）时，不仅给出了算法框架，还深入剖析了参数选择背后的神经生理学合理性。这种跨学科的深度融合是极为罕见的。我特别关注了其中关于“噪声过滤与信号增强”的章节，书中提出的特定滤波器设计方法，完美地解决了我在处理低信噪比的EEG数据时遇到的瓶颈问题。这本书的行文逻辑性极强，章节之间的过渡自然流畅，层层递进，使得读者能够系统地构建起自己的信息学思维框架。它不是一本可以随意翻阅的书，而是一本需要投入时间去消化和实践的经典之作。

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我是一名临床实践者，对复杂的数学模型向来有些敬畏，但这本书的魅力就在于它成功地架起了理论与临床实践之间那道看似巨大的鸿沟。它没有要求读者成为一个全职的计算机科学家，而是聚焦于如何运用现有的、成熟的信息学工具来更好地服务于临床诊断和预后判断。书中关于功能连接组分析和病灶定位的章节，对我日常接触的中风和创伤性脑损伤患者的评估工作产生了立竿见影的影响。它让我重新审视了过去依赖主观判断的某些评估标准，转而使用更客观、更具统计学意义的指标。这本书的语言风格非常务实，充满了“你应该关注这个，因为在我的经验中，它比那个更可靠”的实用建议，这比空泛的理论指导要珍贵得多。它更像是一本“实战手册”，而不是一本“理论百科全书”。

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这部关于神经信息学的著作，在我看来，简直是为那些深陷于海量神经科学数据泥潭中的研究者们量身定做的一盏明灯。它并非那种故作高深的理论堆砌，而是脚踏实地地探讨如何将复杂的数据转化为有意义的洞察。我尤其欣赏作者在处理那些横跨行为学、影像学和基因组学数据的整合方法上所展现出的精妙思路。读完后，我立刻尝试着将书中学到的几种降维技术应用到了我手头那个棘手的阿尔茨海默病早期预测模型上，结果令人惊喜——模型的稳定性和解释力都有了显著提升。这本书的价值在于，它提供了一个清晰的路线图，指导我们如何构建健壮的计算框架来驯服那些看似杂乱无章的神经生理学信号。对于任何希望将自己的研究从纯粹的实验观察提升到数据驱动的量化分析层面的神经心理学家来说，这都是一本不可或缺的工具书。它不仅教授了“如何做”，更深层次地阐释了“为什么这样做最有效”。

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