具体描述
An integrated textbook of medical neuroscience, this book will make a coherent presentation of anatomy, physiology, and biochemistry of the human nervous system. The neuroanatomy will be presented in a way that is integrated with a modern presentation of cellular neurophysiological systems, neuroscience, and cellular, molecular, and developmental neuroscience. Clinical correlations will be provided wherever appropriate.
探索大脑的奥秘：一本关于神经科学前沿的深度指南 本书旨在为对神经科学领域充满好奇的读者提供一个全面且深入的视角，聚焦于当代研究中最引人入胜、最具突破性的前沿课题。我们不局限于基础的细胞结构或教科书式的描述，而是力求深入探究复杂系统层面的运作机制，以及这些机制如何塑造我们的认知、行为和感知。 第一部分：认知神经科学的拓扑重构 本部分将带您进入人类认知功能的核心区域，超越传统的局部化模型，探讨信息如何在不同脑区之间进行动态的、大规模的网络重组和传递。 第一章：动态连接组学与宏观回路 我们将详细剖析连接组学（Connectomics）的最新进展，重点关注功能性连接和结构性连接的差异及其相互作用。这不仅仅是对白质纤维束的描绘，更是对信息高速公路如何随任务需求实时调控的深入解析。我们将讨论静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）揭示的默认模式网络（DMN）与其他主要网络（如执行控制网络、显性注意网络）之间的相互抑制与协同作用。特别地，我们将引入拓扑数据分析（Topological Data Analysis, TDA）在理解大脑网络高阶结构（如连通域、小世界属性）中的应用，解释为什么大脑的组织方式偏好于效率与鲁棒性的平衡。 第二章：时间序列分析与神经振荡的语法 感知和意识的涌现并非瞬间事件，而是基于特定频率的神经振荡的复杂序列。本章深入探讨神经振荡（Neural Oscillations）在信息编码中的核心地位。我们将对比不同频段（如Theta、Alpha、Gamma）在记忆检索、注意力聚焦以及跨区域通信中的独特“语法”。通过计算神经科学的方法，如相位锁定值（Phase Locking Value, PLV）和相位-幅度耦合（Phase-Amplitude Coupling, PAC），我们将揭示大脑如何利用不同频率的嵌套结构来实现高效的信息整合，特别是关注额顶网络如何通过高频Gamma活动在Theta节律的“时窗”内进行高效计算。 第二章：跨感觉整合与多模态感知 人类的体验是统一的，但其信息输入却是分散的。本章着眼于大脑如何无缝地将视觉、听觉、触觉等不同模态的信息融合为一个连贯的现实模型。我们将审视“感觉优先”区域（如视觉皮层）如何受到来自次级感觉区域的反馈调控，以及在复杂的环境任务中，多感官整合是如何优化决策速度和准确性的。我们还将讨论具身认知（Embodied Cognition）的神经基础，探讨运动系统在理解和预测外部世界中的隐性作用。 第二部分：神经退行性疾病的计算病理学 本部分将转向对复杂神经精神疾病的理解，不再满足于病理学标记物的识别，而是尝试从计算和网络层面理解功能丧失的根本原因。 第三章：网络脆弱性与疾病级联 神经退行性疾病（如阿尔茨海默病、帕金森病）的传播并非随机的，而是沿着特定的、功能性更强的连接路径扩散。本章聚焦于网络脆弱性模型。我们通过分析特定节点（如海马体或基底节的关键中继站）的中心性指标（Centrality Measures），来预测疾病在网络中的扩散轨迹。我们将探讨特定蛋白聚集如何首先靶向高集成度或高中心性的脑区，导致系统性崩溃而非局部损伤。此外，我们将审视网络熵的概念，研究疾病状态下大脑信息处理复杂性的降低。 第四章：精神分裂症与预测编码失败 精神分裂症被视为一种“预测错误”的疾病。本章将运用预测编码（Predictive Coding）和自由能原理（Free Energy Principle）的框架，来解释幻觉、妄想等核心症状的神经基础。我们将分析多巴胺能系统失调如何改变了先验概率的权重和推断误差的敏感度。通过分析fMRI和EEG数据，我们旨在揭示这些患者在处理不确定性任务时，其前额叶皮层对“新奇刺激”的反应不足，以及对“内部生成模型”的过度依赖。 第五章：神经可塑性与适应性重塑 理解病理状态的对立面——神经可塑性（Neuroplasticity）——是开发有效干预措施的关键。本章探讨长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD）在成人大脑中的调控机制，并将其提升到系统层面。我们将讨论突触和细胞自适应性如何被用来“重新布线”受损网络，例如通过非侵入性脑刺激（如TMS/tDCS）来诱导特定频率的神经节律，从而促进病变区域与健康区域之间建立新的功能性通路。 第三部分：前沿技术与理论模型的交汇 本书的最后一部分将展望神经科学研究方法的未来，以及理论模型如何指导实验设计。 第六章：高通量数据集成与单细胞解析度 现代神经科学产生海量数据。本章讨论如何整合单细胞RNA测序（scRNA-seq）揭示的细胞异质性信息，与体内钙成像（In Vivo Calcium Imaging）提供的群体活动数据。我们将介绍多组学整合模型如何帮助我们理解特定神经元亚群（例如特定的星形胶质细胞或抑制性中间神经元）在维持网络稳定或驱动病理变化中的精确角色。 第七章：脑机接口（BCI）的闭环优化与解码复杂性 BCI不再仅仅是读取意图，而是向大脑“写入”信息以修复功能。本章深入探讨闭环BCI系统的设计哲学。我们关注如何利用实时信号处理技术，不仅能解码运动皮层的意图，还能对感觉或情绪区域进行反馈刺激，以实现更自然的运动控制或情绪调节。重点讨论了高维解码算法，如深度学习模型在处理非线性、非平稳的神经信号中的应用潜力。 结语：走向整合的神经科学 本书的最终目标是强调，单一的神经元、单一的区域或单一的振荡频率都无法解释心智的复杂性。真正的理解存在于它们动态的、层级化的、非线性的相互作用之中。我们正站在一个可以将计算理论、分子机制和复杂行为学洞察力融合的十字路口，预示着对人类自身运作机制的更深层次的认识。
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