Statistical Parametric Mapping

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出版者:Academic Press
作者:Karl J. Friston
出品人:
页数:656
译者:
出版时间:2006
价格:$119.95
装帧:HRD
isbn号码:9780123725608
丛书系列:
图书标签:
  • fMRI
  • 脑成像
  • 心理学
  • SPM
  • 认知神经科学
  • 统计
  • psychology
  • 统计学
  • 参数估计
  • 医学成像
  • 功能磁共振
  • 脑科学
  • 空间映射
  • 图像分析
  • 神经科学
  • 回归分析
  • 假设检验
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具体描述

Book Description

Describes the theoretical background behind Statistical Parametric Mapping and provides operational guidelines and technical details on data analysis.

Product Description

In an age where the amount of data collected from brain imaging is increasing constantly, it is of critical importance to analyse those data within an accepted framework to ensure proper integration and comparison of the information collected. This book describes the ideas and procedures that underlie the analysis of signals produced by the brain. The aim is to understand how the brain works, in terms of its functional architecture and dynamics. This book provides the background and methodology for the analysis of all types of brain imaging data, from functional magnetic resonance imaging to magnetoencephalography. Critically, Statistical Parametric Mapping provides a widely accepted conceptual framework which allows treatment of all these different modalities. This rests on an understanding of the brain's functional anatomy and the way that measured signals are caused experimentally. The book takes the reader from the basic concepts underlying the analysis of neuroimaging data to cutting edge approaches that would be difficult to find in any other source. Critically, the material is presented in an incremental way so that the reader can understand the precedents for each new development. This book will be particularly useful to neuroscientists engaged in any form of brain mapping; who have to contend with the real-world problems of data analysis and understanding the techniques they are using. It is primarily a scientific treatment and a didactic introduction to the analysis of brain imaging data. It can be used as both a textbook for students and scientists starting to use the techniques, as well as a reference for practicing neuroscientists. The book also serves as a companion to the software packages that have been developed for brain imaging data analysis.

* An essential reference and companion for users of the SPM software

* Provides a complete description of the concepts and procedures entailed by the analysis of brain images

* Offers full didactic treatment of the basic mathematics behind the analysis of brain imaging data

* Stands as a compendium of all the advances in neuroimaging data analysis over the past decade

* Adopts an easy to understand and incremental approach that takes the reader from basic statistics to state of the art approaches such as Variational Bayes

* Structured treatment of data analysis issues that links different modalities and models

* Includes a series of appendices and tutorial-style chapters that makes even the most sophisticated approaches accessible

From the Back Cover

In an age where the amount of data collected from brain imaging is increasing constantly, it is of critical importance to analyse those data within an accepted framework to ensure proper integration and comparison of the information collected. This book describes the ideas and procedures that underlie the analysis of signals produced by the brain. The aim is to understand how the brain works, in terms of its functional architecture and dynamics. This book provides the background and methodology for the analysis of all types of brain imaging data, from functional magnetic resonance imaging to magnetoencephalography. Critically, Statistical Parametric Mapping provides a widely accepted conceptual framework which allows treatment of all these different modalities. This rests on an understanding of the brain's functional anatomy and the way that measured signals are caused experimentally. The book takes the reader from the basic concepts underlying the analysis of neuroimaging data to cutting edge approaches that would be difficult to find in any other source. Critically, the material is presented in an incremental way so that the reader can understand the precedents for each new development. This book will be particularly useful to neuroscientists engaged in any form of brain mapping; who have to contend with the real-world problems of data analysis and understanding the techniques they are using. It is primarily a scientific treatment and a didactic introduction to the analysis of brain imaging data. It can be used as both a textbook for students and scientists starting to use the techniques, as well as a reference for practicing neuroscientists. The book also serves as a companion to the software packages that have been developed for brain imaging data analysis.

Key Features:

* An essential reference and companion for users of the SPM software

* Provides a complete description of the concepts and procedures entailed by the analysis of brain images

* Offers full didactic treatment of the basic mathematics behind the analysis of brain imaging data

* Stands as a compendium of all the advances in neuroimaging data analysis over the past decade

* Adopts an easy to understand and incremental approach that takes the reader from basic statistics to state of the art approaches such as Variational Bayes

* Structured treatment of data analysis issues that links different modalities and models

* Includes a series of appendices and tutorial-style chapters that makes even the most sophisticated approaches accessible

《统计参数映射:大脑功能研究的先进工具》 简介 《统计参数映射:大脑功能研究的先进工具》是一本深入探讨现代神经科学研究中不可或缺的统计分析方法的专著。本书旨在为读者提供一个全面的框架,以理解和应用统计参数映射(Statistical Parametric Mapping,SPM)技术,该技术已成为脑功能成像数据分析的标准范式。本书将引领读者从基础统计原理出发,逐步深入到SPM软件在实际研究中的应用,最终掌握如何从复杂的神经影像数据中提取出具有生物学意义的功能信息。 目标读者 本书适合广泛的读者群体,包括但不限于: 神经科学家与认知科学家: 致力于理解大脑活动与行为、认知过程之间联系的研究人员。 神经影像学专业人士: 从事fMRI、PET、EEG/MEG等脑功能成像数据采集与分析的工程师、技术人员。 临床医生与研究者: 关注脑部疾病(如阿尔茨海默病、帕金森病、精神分裂症、抑郁症等)的神经机制,并希望利用影像学手段进行诊断、预后预测和治疗评估的医学专业人士。 生物医学工程师与数据科学家: 寻求将先进的统计建模和机器学习技术应用于生物医学信号分析的专业人士。 研究生与博士后研究员: 在相关领域进行学术研究,需要掌握扎实的影像数据分析技能的学生和科研人员。 对人类大脑运作机制充满好奇的求知者: 即使没有深厚的统计学或神经科学背景,本书也将提供清晰易懂的讲解,帮助其理解前沿的脑科学研究方法。 本书内容概览 本书的结构设计力求循序渐进,理论与实践相结合,确保读者能够全面掌握SPM的核心概念和操作技巧。 第一部分:神经影像数据与统计学基础 在深入探讨SPM之前,本书首先会介绍几种主要的神经影像技术(如功能性磁共振成像fMRI、正电子发射断层扫描PET、脑电图EEG、脑磁图MEG等)及其数据采集的基本原理。在此基础上,本书将详细回顾进行影像数据分析所必需的统计学知识,包括: 概率论基础: 随机变量、概率分布(特别是高斯分布)、中心极限定理等,为理解统计推断奠定基础。 假设检验: 零假设、备择假设、p值、第一类错误(α)与第二类错误(β)、功效(power)等核心概念的深入阐述。 参数估计: 点估计与区间估计,以及它们在影像数据分析中的意义。 线性模型: 简单线性回归、多元线性回归,以及它们如何被扩展到更复杂的实验设计中。 方差分析(ANOVA): 单因素和多因素ANOVA,以及如何理解实验因素对大脑活动的影响。 多重比较问题: 在对大量体素进行统计检验时,如何控制整体的错误率,这是SPM的核心挑战之一。本书将详细介绍Bonferroni校正、FDR(False Discovery Rate)控制等常用方法,并为读者讲解SPM如何通过特定策略解决这一问题。 第二部分:统计参数映射(SPM)的核心理论与方法 本部分是本书的核心,将详细介绍SPM技术本身。 SPM的哲学与目标: SPM的核心思想是将大脑功能研究中的统计推断问题转化为在三维空间(或某些情况下是二维空间)中对一系列参数进行映射的问题。本书将解释SPM如何将复杂的脑活动模式分解为可量化的参数,并建立相应的统计模型。 预处理(Preprocessing): 影像数据分析的第一步至关重要,本书将详细讲解SPM软件中常用的预处理步骤,包括: 头动校正(Realignment): 补偿受试者在扫描过程中头部的位置和方向变化。 空间标准化(Spatial Normalization): 将每个受试者的大脑影像配准到标准模板空间(如MNI模板),以便在群体水平上进行分析。 平滑(Spatial Smoothing): 使用高斯核对影像数据进行平滑处理,以增强信噪比并使统计模型假设更易满足。 滤波(Filtering): 时间域或空间域的滤波,用于去除不相关的信号。 统计建模(Statistical Modeling): SPM采用一般线性模型(General Linear Model,GLM)作为其统计分析的核心框架。本书将深入讲解如何构建GLM模型来描述实验设计中的不同条件,以及如何将任务相关的刺激、协变量(如年龄、性别、认知表现)等纳入模型。 对比(Contrasts): 如何设置对比度来检验特定的假设,例如比较两个任务条件下的脑活动差异,或检验某个协变量是否与特定脑区的活动相关。 参数估计: GLM如何估计模型参数,以及这些参数的意义。 推理与统计检验(Inference and Statistical Testing): 体素水平推断(Voxel-wise Inference): SPM如何在每个体素上进行统计检验,生成统计图(statistical maps)。 随机场理论(Random Field Theory,RFT): SPM如何利用RFT来解决多重比较问题,特别是在连续信号(如高斯过程)的情况下,RFT能够更有效地估计有效自由度,从而进行更精确的统计推断。本书将解释RFT的基本原理,以及它在SPM中的应用,例如聚类(clustering)分析。 簇(Cluster)分析: SPM如何通过识别统计显著的体素簇来报告显著的脑活动区域,这是一种比严格的体素阈值更具统计效力的方法。 阈值设定: 如何选择合适的统计阈值,以平衡第一类错误和第二类错误。 脑连接性分析(Brain Connectivity Analysis): 除了功能定位,本书还将介绍SPM如何支持不同类型的脑连接性分析,包括: 静息态功能连接(Resting-state Functional Connectivity): 分析不同脑区在静息状态下信号的时间相关性,揭示潜在的功能网络。 功能连接中的协方差分析(Covariance analysis in functional connectivity): 探索个体差异如何影响功能连接。 基于模型的连接性分析(Model-based connectivity analysis): 如动态因果模型(Dynamic Causal Modeling,DCM)等,用于推断脑区之间的因果关系。 第三部分:SPM软件的实践应用与案例分析 本书的这一部分将专注于SPM软件的实际操作,并通过具体的案例研究来巩固读者的理解。 SPM软件界面与基本操作: 详细介绍SPM软件的主界面、菜单选项、参数设置等,引导读者完成数据导入、预处理、模型建立、统计分析到结果查看的全过程。 实验设计的多样性: 涵盖不同类型的实验设计,例如: 单因素设计: 简单的任务对比。 多因素设计: 包含多个实验条件和因子。 协变量分析: 探索个体差异或行为指标与脑活动的关联。 重复测量设计: 分析同一受试者在不同条件下的反应。 群体比较: 在多个受试者群体之间进行比较。 结果可视化与解读: 学习如何有效地可视化统计结果,包括: 统计图叠加在标准脑模板上: 直观展示显著激活的脑区。 阈值设定与解释: 理解不同阈值下的结果含义。 报告显著区域: 使用标准脑图谱(如Talairach或MNI坐标)来定位和描述显著激活区域。 案例研究: 认知任务研究: 例如,记忆任务、注意力任务、情绪任务等,展示如何设计实验、分析fMRI数据并解释结果。 临床研究: 展示如何使用SPM分析疾病患者的脑影像数据,例如,识别与疾病相关的脑活动改变,或探索治疗效果。 探索性分析: 介绍一些更高级的分析技术,如连接性分析、群体效应模型等。 第四部分:高级主题与未来展望 本书的最后一部分将触及更前沿的话题,并对SPM的未来发展方向进行展望。 连接性分析的深化: 更深入地探讨基于网络的功能连接性分析,以及如何整合结构连接性信息。 机器学习在神经影像中的应用: SPM与机器学习算法的结合,例如,使用SPM提取的特征进行分类或预测。 模型选择与模型比较: 如何在SPM框架内进行模型选择,以确定最能解释数据的统计模型。 贝叶斯统计在SPM中的应用: 介绍贝叶斯方法在处理神经影像数据时的优势与应用。 SPM与其他分析软件的比较: 简要介绍其他流行的神经影像分析工具,并说明SPM的独特之处。 SPM的未来发展: 探讨SPM软件在不断发展的神经科学研究领域中的演进方向,包括对新型成像技术、更复杂模型以及增强用户友好性的支持。 总结 《统计参数映射:大脑功能研究的先进工具》旨在成为一本全面、实用且权威的指南,帮助读者掌握SPM这一强大的统计分析工具。通过深入浅出的理论讲解、详实的软件操作指导和生动的案例分析,本书将赋能读者独立开展高质量的脑功能研究,并为理解人类大脑的奥秘贡献力量。本书的内容涵盖了从基础统计原理到高级分析技术的全过程,确保读者在阅读后能够自信地将SPM应用于自己的研究项目中。

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目录信息

读后感

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用户评价

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说实话,这本书的阅读难度是摆在那里的,它绝非午后消遣的读物。然而,正是这种挑战性,让最终的收获显得格外珍贵。我必须承认,有几处的推导过程,我不得不反复阅读,甚至需要借助外部资源来辅助理解其背后的数学基础。但高明之处在于,每当我觉得快要被那些复杂的符号和矩阵运算击溃时,作者总能及时地抛出一个精妙的几何解释或是一个贴合实际的工程应用场景来“拯救”我。这种节奏的把控,体现了作者极高的教学智慧。他深知读者的“痛点”在哪里,并提前布置了相应的“缓冲带”。尤其值得称赞的是,书中对于方法论的演进历史脉络梳理得极为清晰。它不是孤立地介绍当前最先进的技术,而是追溯了这些技术是如何从早期的粗糙近似,一步步演化到如今的精细化处理。这种历史的纵深感,使得读者能够更深刻地理解“为什么”要选择当前的工具,而不是仅仅停留在“如何”使用的层面。这对于任何想在特定领域深耕的专业人士来说,都是无价的财富。

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从装帧设计和印刷质量来看,这本书无疑是出版界的精品之作。纸张的选择偏向哑光,有效减少了长时间阅读产生的眼部疲劳,这对于一本需要反复查阅的工具书来说至关重要。内页的图表绘制清晰锐利,即便是涉及到三维或高维空间的抽象图形,也处理得井井有条,色彩的运用克制而有效,完全服务于信息的传递,没有丝毫花哨的装饰。更值得一提的是,书中的脚注和索引系统构建得极为完善,每一次需要追溯某个概念的源头或是查找相关术语时,都能迅速定位,极大地提高了查阅效率。虽然内容本身已经足够厚重,但排版师似乎深谙“留白”的艺术,恰到好处的页边距和行距,使得整本书在视觉上保持了极佳的呼吸感,避免了信息过载带来的压迫感。总而言之,这是一部从内容到形式都体现出极高匠人精神的著作,值得每一个对该领域抱有严肃态度的学习者和研究者收入囊中,并将其作为案头的常备参考资料。

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初读此书,我感到一种近乎“沉浸式”的学习体验。它并非那种传统的教科书,只是简单地罗列定义和定理,而是更像一位经验丰富的导师,带着你一步步构建起整个知识的殿堂。最让我印象深刻的是作者在处理“不确定性”这一核心议题时的细腻笔触。他没有用那种高高在上的说教口吻,而是通过大量的案例分析,展示了在真实世界的数据面前,理论模型是如何一步步被修正、被挑战,最终如何适应和解释现实的。那种从理论的完美假设跌入现实的泥泞,再用更强大的工具将其打磨光亮的历程,让人感同身受。其中有一章专门探讨了数据异构性对模型稳健性的影响,作者竟然引用了古典哲学中关于“一即是多,多即是一”的辩证思想作为引子,这种跨学科的融合,着实让我眼前一亮。它不仅教会了我如何进行量化分析,更重要的是,它培养了一种面对未知问题时,既要保持批判性思维,又要拥抱复杂性的哲学态度。读完这一章,我感觉自己看待数据和世界的视角都被拓宽了,不再局限于单纯的数字本身。

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这本书的结构安排堪称典范,它成功地在广度与深度之间找到了一个近乎完美的平衡点。它没有试图涵盖所有已知的分析技术,而是专注于构建一个坚实的核心理论框架,并在该框架内进行了极其深入的挖掘。我特别喜欢作者在章节末尾设置的“反思与展望”环节。这些部分往往没有提供标准答案,而是提出了一系列开放性的、极具启发性的问题,引导读者去思考当前方法论的局限性以及未来可能的研究方向。这不仅仅是一本传授知识的书,它更像是一份邀请函,邀请读者加入到这场持续不断的学术探索之中。例如,书中对某一类模型的局限性讨论,直指当前领域内的一个“老大难”问题,作者并未回避,而是坦诚地指出了现有工具的不足,并展望了在非线性动态系统建模方面可能出现的范式转移。这种诚实和远见,极大地提升了这本书在严肃学术界的地位,让人感觉到自己正在阅读的是一份对未来研究具有指导意义的文献。

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这本书的封面设计着实抓人眼球,那种深沉的蓝色调配上简约的字体排版,立刻给人一种专业而严谨的学术气息。我最初拿起它,是冲着那个赫然印在封脊上的宏大主题去的,希望能在这本厚厚的著作中,找到关于复杂系统建模与分析的一把万能钥匙。然而,深入阅读后我发现,它更像是一部精雕细琢的艺术品,其内容组织和逻辑推演的精妙程度,远超我的预期。作者似乎拥有将极其抽象的数学概念,用一种近乎诗意的语言阐述出来的魔力。例如,在讲解某种迭代优化算法时,他并没有陷入枯燥的公式堆砌,而是通过一个生动的类比——将参数空间想象成一个布满迷雾的山谷,而算法就是那个不懈探索的向导——瞬间将晦涩的理论变得清晰易懂。这种叙事方式,极大地降低了初学者的门槛,让人在享受阅读过程的同时,不知不觉地吸收了大量前沿的知识。我特别欣赏其中对不同理论流派之间细微差异的梳理,那种中立而深刻的洞察力,使得全书的论述显得无比扎实和全面,完全避免了任何一家独大的偏颇,为读者构建了一个广阔的知识图景。

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