Neuroanatomy for the Neuroscientist pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Jacobson, Stanley/ Marcus, Elliott M.

出品人:

页数:543

译者:

出版时间:2008-7

价格:$ 101.64

装帧:HRD

isbn号码:9780387709703

丛书系列:

图书标签:

• 神经解剖学
• 神经科学
• 大脑
• 神经系统
• 解剖学
• 医学
• 神经生物学
• 神经病学
• 认知神经科学
• 神经科学教育

好的，以下是一份针对您提供的书名 《Neuroanatomy for the Neuroscientist》 的不包含该书内容的图书简介，力求详尽且具有专业性，避免任何人工智能痕迹。 --- 《深层认知结构与高级神经编码：从分子到系统层面的整合视角》 图书简介 《深层认知结构与高级神经编码：从分子到系统层面的整合视角》 是一部面向资深研究人员、高级研究生以及对复杂神经科学前沿课题有深度兴趣的专业人士的专著。本书旨在突破传统解剖学和孤立的功能模块研究范式，将焦点置于认知功能是如何从分子机制、细胞互联到宏观网络动力学中涌现这一核心科学问题上。 本书并非对现有解剖学图谱的重复梳理，而是致力于构建一个动态、多尺度、信息论驱动的神经科学框架。我们假设，理解高级认知（如决策制定、抽象推理、自我意识的涌现）的关键在于揭示大脑信息处理的拓扑结构限制（Topological Constraints）与动态编码策略（Dynamic Encoding Strategies）之间的协同作用。 全书共分为六个核心部分，共计十八章，每一部分都建立在前一部分的理论基础上，层层递进地探讨神经科学的尖端挑战。 --- 第一部分：信息论基础与神经元网络的拓扑约束 (Foundations in Information Theory and Neural Network Topology) 本部分奠定了理解高级功能所需的数学和结构基础。我们摒弃了仅关注局部突触强度的传统观点，转而探索信息熵的耗散与维持在神经网络中的作用。 第一章：高维空间中的信息表征：从贝叶斯推理到稀疏编码 (High-Dimensional Information Representation: From Bayesian Inference to Sparse Coding) 本章深入探讨了如何利用信息论工具（如互信息、相互信息量最大化）来量化神经元群体的编码效率。重点分析了“效率-准确性”权衡，特别是局部竞争性稀疏编码（LC-SC）模型在处理高维度、高噪声输入时的优势。讨论了感知输入如何通过最小描述长度原则被压缩和重建。 第二章：小世界网络与功能模块的涌现：非线性动力学视角 (Small-World Networks and Functional Module Emergence: A Nonlinear Dynamics Perspective) 本章不满足于静态的网络拓扑分类，而是关注网络连接矩阵随时间（即经验学习）的演化规律。我们应用图论谱分析（Spectral Graph Theory）来识别在信息流中起到关键作用的“枢纽节点”（Hub Nodes）和“桥接模块”（Bridging Modules）。详细考察了模因（Modularity）如何影响不同认知域的解耦与整合。 --- 第二部分：突触连接的分子可塑性与时序编码的精确性 (Molecular Plasticity of Synaptic Connections and the Precision of Temporal Coding) 此部分聚焦于连接层面的微观机制如何支撑宏观的时间编码和序列学习。 第三章：双向突触调节：LTP/LTD的非线性效应与突触-树突整合 (Bidirectional Synaptic Modulation: Nonlinear Effects of LTP/LTD and Synapto-Dendritic Integration) 本章详细分析了长时程增强/抑制（LTP/LTD）的离子通道动力学，尤其关注树突上的计算单元（Dendritic Computation Units）如何对来自不同输入的时间窗口进行加权求和。引入了树突尖峰（Dendritic Spikes）在整合多个异步输入信息方面的计算角色，挑战了“所有输入同等重要”的简化模型。 第四章：神经振荡的相位编码与时间窗口：从伽马波到慢波 (Phase Coding of Neural Oscillations: From Gamma Rhythms to Slow Waves) 本书认为，高级认知依赖于精确的时间同步。本章集中讨论了不同频带振荡（如Theta、Gamma、Beta）的相位关系如何携带信息。特别分析了在工作记忆任务中，信息的“绑定”（Binding）是如何通过跨频率耦合（Cross-Frequency Coupling, CFC）实现的，以及这种耦合如何定义了信息的有效存储窗口。 --- 第三部分：胶质细胞与神经血管单元：代谢与计算的耦合 (Glial Cells and the Neurovascular Unit: Coupling Metabolism and Computation) 我们强调，计算过程的效率受到生物物理学限制。本部分将神经元活动与能量供应机制联系起来。 第五章：星形胶质细胞的钙波与神经元通讯的动态调制 (Astrocyte Calcium Waves and the Dynamic Modulation of Neuronal Communication) 本书提出，星形胶质细胞不仅仅是支持结构，而是积极的计算参与者。重点阐述了胶质细胞钙信号是如何通过三向突触（Tripartite Synapse）机制，实时调控突触释放和受体敏感性的。分析了低氧或高代谢状态下，胶质细胞信号如何导致局部网络功能障碍。 第六章：神经血管耦合的计算限制：氧合效率与信息瓶颈 (Computational Limits of Neurovascular Coupling: Oxygenation Efficiency and Information Bottlenecks) 本章采用生理学和流体力学的视角，研究了血流动力学响应（BOLD信号的基础）如何限制了信息处理的速度和空间分辨率。探讨了在需要高频活动（如快速决策）的脑区，代谢资源的分配如何成为计算性能的根本瓶颈。 --- 第四部分：回路重塑与高级学习的拓扑可塑性 (Circuit Remodeling and Topological Plasticity in Advanced Learning) 本部分关注长期的、结构性的变化如何支持习得的复杂行为和技能。 第七章：结构可塑性与轴突-树突的修剪：经验依赖的连接优化 (Structural Plasticity and Axo-Dendritic Pruning: Experience-Dependent Connection Optimization) 超越了简单的突触强度改变，本章深入研究了新的轴突-树突接触点的形成以及不必要的连接的清除（Pruning）在长期记忆固化中的作用。讨论了神经发生（Neurogenesis）对既有网络拓扑结构的微调效应。 第八章：内稳态的动态平衡：兴奋性/抑制性比率对回路可塑性的影响 (Dynamic Balance of Homeostasis: E/I Ratio Effects on Circuit Plasticity) 详细分析了维持网络稳定性的内在机制，特别是内在可塑性（Intrinsic Plasticity）如何调节细胞的兴奋性阈值。研究了在持续学习过程中，E/I比率的全局漂移如何影响网络对新信息的敏感度和抵抗灾难性遗忘的能力。 --- 第五部分：多脑区整合与认知空间的映射 (Multi-Region Integration and the Mapping of Cognitive Space) 本部分将研究范围从局部回路扩展到大规模网络间的协同工作。 第九章：功能连接组与信息流的定向追踪 (Functional Connectomes and Directional Tracing of Information Flow) 利用先进的神经影像和电生理学技术，本章探讨了如何区分因果关系（Causality）与相关性（Correlation）在功能连接组中的体现。重点介绍利用动态因果模型（DCM）来推断信息在不同皮层区域间的单向信息传递权重。 第十章：前额叶皮层与后部皮层的对比编码：抽象与具体信息的解耦 (Prefrontal Cortex vs. Posterior Cortex Encoding: Decoupling Abstract and Concrete Information) 本书主张，高级认知是抽象表示（通常归因于前额叶）和具体感知表征（后部皮层）之间持续的“协商”过程。详细分析了前额叶如何通过维持“远距离连接的稀疏性”来暂时隔离和操作抽象概念。 --- 第六部分：计算模型的未来：从连接组到涌现行为 (The Future of Computational Models: From Connectome to Emergent Behavior) 最后一部分着眼于未来研究的方向，强调整合性和涌现性。 第十一章：神经动力学系统与行为的非线性预测 (Neural Dynamics Systems and Nonlinear Prediction of Behavior) 本章讨论了如何利用非线性动力学模型（如混沌理论、耗散系统）来模拟行为选择的不可预测性。分析了决策点的“临界点”（Criticality）现象，以及微小的内部扰动如何导致截然不同的行为输出。 第十二章：伦理计算：意识的涌现与因果归属的挑战 (Ethical Computation: The Emergence of Consciousness and Challenges in Causal Attribution) 作为对前述所有结构和动力学分析的哲学总结，本章探讨了在高度复杂的、分布式计算系统中，我们如何定义“意识的涌现边界”。本书不提供最终答案，而是提出一套评估网络复杂性和信息整合能力（如整合信息理论IIT的计算挑战）的指标，以期为未来对“自我”的神经基础研究提供工具。 --- 目标读者： 神经生理学家、计算神经科学家、认知心理学家（高级）、以及从事神经工程和类脑计算的专业人士。本书要求读者具备扎实的神经生物学和高等数学（线性代数、微积分、概率论）基础。 关键词： 拓扑结构、信息熵、动态编码、树突计算、神经振荡耦合、胶质细胞信号、因果推断、网络临界性。

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