Neuroinformatics for Neuropsychology pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Jagaroo, Vinoth

出品人:

頁數:124

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價格:996.00 元

裝幀:

isbn號碼:9781441900593

叢書系列:

圖書標籤:

• 神經信息學
• 神經心理學
• 神經科學
• 計算神經科學
• 認知神經科學
• 數據分析
• 機器學習
• 腦成像
• 神經建模
• 生物信息學

Neuroinformatics for Neuropsychology 導言： 本書旨在為神經心理學領域的研究者和從業者提供一個全麵而深入的神經信息學應用指南。隨著腦科學研究的飛速發展，我們積纍瞭海量的神經影像、電生理、行為學以及基因組學數據。如何有效地管理、分析、整閤以及解釋這些復雜的數據，是推動神經心理學研究走嚮新高度的關鍵。神經信息學，作為一門交叉學科，為我們提供瞭強大的工具和理論框架，以應對這些挑戰。 本書將詳細闡述神經信息學在神經心理學中的核心概念、方法論和實際應用。我們不僅會介紹當前最前沿的神經信息學技術，還會深入探討如何將這些技術與經典的神經心理學研究範式相結閤，從而實現更精準的診斷、更有效的治療方案設計，以及對大腦認知和情感功能的更深刻理解。 第一部分：神經信息學基礎與神經心理學交匯 第一章：神經信息學概覽 神經信息學的定義、發展曆程與核心目標。 神經信息學在生物醫學研究中的普遍應用及其與其他學科的聯係。 神經信息學在神經科學領域中的獨特價值和前景展望。 數據標準化、共享與互操作性的重要性。 第二章：神經心理學的核心議題與數據挑戰 神經心理學研究的主要領域，包括認知功能（記憶、注意力、執行功能等）、情感障礙、行為異常等。 神經心理學研究中常見的數據類型：結構性MRI、功能性MRI（fMRI）、腦電圖（EEG）、腦磁圖（MEG）、近紅外光譜（NIRS）、行為測試數據、精神生理數據、臨床評估量錶等。 傳統神經心理學分析方法的局限性以及數據爆炸帶來的分析瓶頸。 理解大數據在神經心理學中的潛力和挑戰。 第三章：數據采集、管理與預處理 多模態神經影像數據采集的規範與質量控製。 結構性MRI（sMRI）數據：T1加權、T2加權圖像的獲取與特性。 功能性MRI（fMRI）數據：BOLD信號采集、迴波時間（TE）、重復時間（TR）等參數的影響。 電生理信號（EEG/MEG）的采集與僞跡去除方法。 行為學數據的采集標準與數據格式。 數據庫建設與管理：分布式存儲、版本控製、數據安全與隱私保護。 數據清洗與預處理：噪聲去除、空間歸一化、平滑、去趨勢等步驟，針對不同數據模態的特點進行詳細講解。 第二部分：高級數據分析技術與應用 第四章：結構性腦影像分析 大腦形態學分析：灰質體積、皮層厚度、皮層錶麵積等量化指標的提取。 白質微觀結構分析：彌散張量成像（DTI）及其縴維追蹤技術。 腦形態異常與認知或行為障礙的關聯分析。 基於群體統計的腦形態差異檢測（例如，t檢驗、ANOVA）。 第五章：功能性腦影像分析（fMRI） 靜態功能連接分析：基於時間序列的相關性分析，繪製全腦功能連接網絡。 動態功能連接分析：探索功能連接隨時間的變化模式。 任務態fMRI分析：基於通用綫性模型（GLM）的激活分析，確定特定認知任務下的腦區活動。 靜息態fMRI分析：探索大腦默認模式網絡（DMN）、突顯網絡（SN）等內在功能網絡。 腦網絡分析：圖論方法在功能連接網絡中的應用，計算節點度、中心性、模塊化等。 第六章：電生理信號分析（EEG/MEG） 事件相關電位（ERP）分析：識彆特定刺激引起的腦電反應，分析其潛伏期和波幅。 腦電振蕩分析：時頻分析技術（如小波變換、短時傅裏葉變換）用於研究不同頻段（delta, theta, alpha, beta, gamma）的活動。 源定位技術：將頭皮信號反演至大腦內部的神經活動源。 腦電網絡分析：分析不同腦區之間的同步性或相乾性。 第七章：多模態數據整閤與分析 為什麼需要多模態整閤？整閤不同數據模態的優勢。 常見的多模態數據整閤方法： 早期融閤（Early Fusion）：在數據輸入層進行特徵融閤。 晚期融閤（Late Fusion）：在模型輸齣層進行結果融閤。 中間融閤（Intermediate Fusion）：在模型中間層進行特徵提取和融閤。 利用結構信息指導功能分析，或利用功能信息解釋結構異常。 整閤神經影像、基因組學和行為學數據，構建更全麵的模型。 第八章：機器學習與深度學習在神經信息學中的應用 監督學習：分類（如疾病診斷、正常與異常區分）與迴歸（如預測認知評分）。 常用分類器：支持嚮量機（SVM）、邏輯迴歸、隨機森林等。 特徵選擇與降維技術：提高模型的魯棒性和泛化能力。 深度學習模型：捲積神經網絡（CNNs）用於腦影像特徵提取，循環神經網絡（RNNs）或長短期記憶網絡（LSTMs）用於處理時間序列數據。 無監督學習：聚類分析（如識彆不同腦區功能模式）、降維（如主成分分析PCA）。 模型的解釋性：理解模型為何做齣特定預測，提高研究的可信度。 第九章：計算神經科學與模擬 計算模型在理解大腦功能中的作用。 基於模型的神經信息學分析：例如，利用計算模型來解釋fMRI信號。 模擬特定神經迴路或認知過程，檢驗理論假設。 從模擬數據中提取可與真實數據進行比較的特徵。 第三部分：神經信息學在神經心理學研究中的實踐 第十章：神經信息學在神經退行性疾病中的應用 阿爾茨海默病（AD）的早期診斷與預後預測：利用結構和功能影像特徵。 帕金森病（PD）的運動與非運動癥狀的神經基礎分析。 額顳葉癡呆（FTD）的影像學分型與臨床錶現關聯。 利用機器學習模型識彆疾病的生物標誌物。 第十一章：神經信息學在精神疾病中的應用 抑鬱癥的腦網絡異常與治療反應預測。 精神分裂癥的認知缺陷與腦結構、功能改變。 焦慮障礙的功能失調網絡分析。 成癮行為的神經基礎研究。 利用神經信息學方法探索新型治療靶點。 第十二章：神經信息學在神經發育障礙中的應用 自閉癥譜係障礙（ASD）的腦連接異常與社會認知研究。 注意力缺陷多動障礙（ADHD）的執行功能網絡研究。 學習障礙的神經可塑性研究。 第十三章：神經信息學在腦損傷與康復中的應用 腦卒中（Stroke）的腦損傷程度評估與功能恢復預測。 創傷性腦損傷（TBI）的長期影響與神經影像學監測。 基於神經信息學的康復技術（如腦機接口BCI）的應用。 第十四章：倫理、數據共享與未來展望 神經信息學研究中的數據隱私、安全與倫理考量。 開放科學與數據共享的挑戰與機遇。 神經信息學在神經心理學領域未來的發展方嚮，如人工智能輔助診斷、個性化治療、腦-計算機接口的進步。 跨學科閤作的重要性，以及如何培養下一代神經信息學研究者。 結論： 本書力求為讀者提供一個係統性的知識框架，使他們能夠理解和運用神經信息學工具來解決神經心理學領域中的復雜問題。通過掌握這些先進的技術和方法，我們能夠更深入地理解人類大腦的工作機製，更準確地診斷和治療神經精神疾病，最終造福於社會。

评分☆☆☆☆☆

這部關於神經信息學的著作，在我看來，簡直是為那些深陷於海量神經科學數據泥潭中的研究者們量身定做的一盞明燈。它並非那種故作高深的理論堆砌，而是腳踏實地地探討如何將復雜的數據轉化為有意義的洞察。我尤其欣賞作者在處理那些橫跨行為學、影像學和基因組學數據的整閤方法上所展現齣的精妙思路。讀完後，我立刻嘗試著將書中學到的幾種降維技術應用到瞭我手頭那個棘手的阿爾茨海默病早期預測模型上，結果令人驚喜——模型的穩定性和解釋力都有瞭顯著提升。這本書的價值在於，它提供瞭一個清晰的路綫圖，指導我們如何構建健壯的計算框架來馴服那些看似雜亂無章的神經生理學信號。對於任何希望將自己的研究從純粹的實驗觀察提升到數據驅動的量化分析層麵的神經心理學傢來說，這都是一本不可或缺的工具書。它不僅教授瞭“如何做”，更深層次地闡釋瞭“為什麼這樣做最有效”。

评分☆☆☆☆☆

我是一名臨床實踐者，對復雜的數學模型嚮來有些敬畏，但這本書的魅力就在於它成功地架起瞭理論與臨床實踐之間那道看似巨大的鴻溝。它沒有要求讀者成為一個全職的計算機科學傢，而是聚焦於如何運用現有的、成熟的信息學工具來更好地服務於臨床診斷和預後判斷。書中關於功能連接組分析和病竈定位的章節，對我日常接觸的中風和創傷性腦損傷患者的評估工作産生瞭立竿見影的影響。它讓我重新審視瞭過去依賴主觀判斷的某些評估標準，轉而使用更客觀、更具統計學意義的指標。這本書的語言風格非常務實，充滿瞭“你應該關注這個，因為在我的經驗中，它比那個更可靠”的實用建議，這比空泛的理論指導要珍貴得多。它更像是一本“實戰手冊”，而不是一本“理論百科全書”。

评分☆☆☆☆☆

坦率地說，這本書的深度足以讓初學者感到有些喘不過氣，但對於有一定統計學背景的科研人員來說，它簡直就是一份寶藏。我驚訝於作者在介紹高級機器學習算法（如深度學習在神經影像分割中的應用）時，不僅給齣瞭算法框架，還深入剖析瞭參數選擇背後的神經生理學閤理性。這種跨學科的深度融閤是極為罕見的。我特彆關注瞭其中關於“噪聲過濾與信號增強”的章節，書中提齣的特定濾波器設計方法，完美地解決瞭我在處理低信噪比的EEG數據時遇到的瓶頸問題。這本書的行文邏輯性極強，章節之間的過渡自然流暢，層層遞進，使得讀者能夠係統地構建起自己的信息學思維框架。它不是一本可以隨意翻閱的書，而是一本需要投入時間去消化和實踐的經典之作。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我當初抱著一種懷疑的態度翻開這本書的，畢竟市麵上宣稱能解決“大數據挑戰”的書籍實在太多瞭，大多是浮於錶麵的概念介紹。但這本書徹底顛覆瞭我的看法。它的敘述方式非常引人入勝，不像教科書那樣刻闆，反而更像是一位經驗豐富的同行在手把手地演示他獨到的工作流程。尤其是在討論時間序列分析和網絡拓撲學在理解認知障礙機製中的應用時，作者的論述深入淺齣，充滿瞭實用的編程技巧和案例分析。我特彆喜歡它對貝葉斯方法在處理臨床異質性數據時的巧妙運用，這為我在設計跨個體差異的縱嚮研究時打開瞭一扇新的大門。這本書的排版和圖示設計也值得稱贊，復雜的算法流程圖清晰明瞭，極大地降低瞭學習麯綫。如果你正在尋找一本能真正提升你數據處理能力，而非僅僅是羅列術語的讀物，那麼請務必收藏它。

评分☆☆☆☆☆

從一個更宏觀的角度來看，這本書成功地勾勒齣瞭未來神經心理學研究的藍圖。它不隻是停留在描述現有技術，而是富有遠見地探討瞭數據標準化、可重復性危機以及大型多中心研究的數據共享協議等前沿問題。我發現它在倡導“開放科學”實踐方麵所做的努力非常值得稱贊。書中對不同數據庫接口的比較和操作指南，對於想要參與國際閤作項目的研究者來說，具有極高的參考價值。這本書的語調堅定而專業，它迫使我們思考，在處理如此敏感和復雜的生物數據時，我們必須承擔起更高的信息倫理責任。它不僅僅是一本關於技術操作的書，更是一部關於如何以負責任的態度推動學科前沿發展的宣言。

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