具体描述
《功能性磁共振成像》（Functional MRI）一书，聚焦于一项能够深入探索大脑活动奥秘的革命性成像技术。本书并非一本简单的操作手册，而是旨在为读者提供一个全面且深刻的理解框架，让你不仅能掌握其核心原理，更能洞悉其在神经科学研究中的广泛应用与未来潜力。 我们将从磁共振成像（MRI）的基础知识入手，详细解析其物理学原理，包括磁场、射频脉冲以及核自旋等关键概念。在此基础上，本书将深入探讨功能性磁共振成像（fMRI）之所以能够“看见”大脑活动的秘密——血氧水平依赖（BOLD）信号。我们将细致地剖析BOLD信号的生理基础，解释为什么大脑活动时血流和氧合血红蛋白的变化能够被检测到，并讨论影响BOLD信号的各种因素，如神经血管耦合、生理噪声等。 在技术层面，本书将详细介绍fMRI数据采集的流程，从序列设计、参数选择到成像质量的优化。我们会讨论不同的fMRI脉冲序列，例如EPI（Echoplanar Imaging）等，并分析它们各自的优缺点，帮助读者理解如何根据研究目的选择最合适的采集方案。此外，数据预处理是fMRI研究中至关重要的一环，本书将提供详尽的指导，涵盖从头部运动校正、切片时间校正、空间平滑到去噪等一系列常用处理步骤。我们将解释每一步操作的必要性及其对后续分析的影响，并介绍一些主流的fMRI数据处理软件和工作流程。 数据分析是fMRI研究的核心，本书将全面介绍各种常用的分析方法。我们将从单被试层面的统计分析方法讲起，例如General Linear Model（GLM），并详细阐述如何设计对比度来检验特定的神经活动假设。随后，我们将转向多被试层面的群体分析，包括如何进行组间比较、研究个体差异等。本书还将深入探讨连接性分析，区分功能连接和结构连接，介绍ICA（Independent Component Analysis）、Seed-based analysis等方法，帮助读者理解大脑不同区域是如何协同工作的。此外，我们还会触及更高级的分析技术，如Representational Similarity Analysis（RSA）和Machine Learning在fMRI数据分析中的应用，展现fMRI研究的广阔前沿。 本书的另一重要组成部分是fMRI在各个神经科学领域的应用案例。我们将通过生动的实例，展示fMRI如何被用来研究认知过程，例如记忆、注意、语言、决策以及情绪等。读者将看到fMRI如何帮助我们理解这些复杂认知功能在大脑中的神经基础，以及当这些功能出现异常时，fMRI是如何帮助诊断和理解脑部疾病的。例如，我们将探讨fMRI在阿尔茨海默病、帕金森病、精神分裂症、抑郁症等疾病的研究中的作用，以及如何利用fMRI进行脑损伤的评估和康复监测。 此外，本书还会关注fMRI研究中的挑战与局限性。我们将讨论fMRI的空间和时间分辨率的限制，以及如何结合其他神经成像技术（如EEG/MEG）来克服这些挑战。同时，我们也会探讨fMRI研究中的统计推断问题，如何避免多重比较的错误，以及如何提高研究的稳健性。 最后，《功能性磁共振成像》将展望fMRI技术的未来发展方向，包括更高分辨率的成像技术、新的分析方法以及AI在fMRI数据分析中的潜力。本书的目标是为所有对大脑功能成像感兴趣的研究人员、学生和临床医生提供一份扎实的基础知识和深入的见解，让他们能够自信地开展和理解fMRI研究，从而为揭示人类大脑的奥秘贡献力量。本书内容详实，理论与实践相结合，力求让读者在理解fMRI技术的同时，更能激发其在该领域的探索热情。
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