Fundamentals of EEG Technology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Lippincott Williams & Wilkins

作者:Tyner, Fay S./ Knott, John Ray/ Mayer, W. Brem, Jr.

出品人:

页数:332

译者:

出版时间:1983-2

价格:1120.00

装帧:Pap

isbn号码:9780890043851

丛书系列:

图书标签:

• EEG
• 脑电图
• 神经生理学
• 医学技术
• 生物工程
• 神经科学
• 诊断
• 医疗设备
• 信号处理
• 临床神经生理学

书籍简介：《高级神经电生理学原理与实践：从脑电图到神经接口》 本书聚焦于现代神经科学研究的前沿领域，深入探讨了超越传统脑电图（EEG）测量范畴的复杂技术、理论模型以及临床转化应用。本书旨在为高级研究人员、临床神经学家以及生物医学工程师提供一个全面、深入的视角，理解和驾驭当代神经电生理学工具箱中的关键技术。 --- 第一部分：先进信号采集与处理方法论 本部分摒弃了基础的表面EEG采集技术，转而探讨高密度、多模态神经信号的采集、预处理与分析的复杂挑战。 第一章：高密度脑电图（HD-EEG）与皮层电流源定位的拓扑几何学 本章详述了HD-EEG（例如，256通道及以上系统）的硬件设计哲学、电极阻抗的动态管理，以及如何利用复杂的拓扑几何学模型来解决“逆问题”（Inverse Problem）。我们将详细剖析各种源定位算法（如Minimum Norm Estimates (MNE)、sLORETA、dSPM）的数学基础、计算效率及其在解决头皮电位与皮层电流密度之间非唯一映射问题上的局限性与优势。重点讨论了如何通过迭代优化和集成先验知识（如基于结构MRI的皮层图谱）来提高源定位的空间分辨率与准确性。 第二章：神经信号的非线性与复杂性分析 传统基于频域分析的方法在描述神经元群体的复杂交互作用时显得力不从心。本章深入探讨了描述神经动力学的先进技术： 非线性动力学方法： 讲解了相空间重构、李雅普诺夫指数（Lyapunov Exponents）在评估系统混沌性与稳定性中的应用。 信息论指标： 详细阐述了互信息（Mutual Information）、传递熵（Transfer Entropy）在量化信息流和因果关系方面的应用，特别是用于区分不同皮层区域间的驱动与被驱动关系。 复杂性度量： 介绍了一种新的基于分形维数和多尺度熵（MSE）的指标，用于量化认知任务期间神经活动“有效复杂性”的变化，区别于简单的功率谱密度变化。 第三章：多模态神经影像数据融合与时空配准 现代神经科学研究越来越依赖于整合不同模态数据以获得更全面的生理洞察。本章专注于如何精确地将时间分辨率极高的电生理数据（如MEG/EEG）与空间分辨率高的结构或功能影像数据（如fMRI、DTI）进行可靠配准。我们将审视基于表面拟合（Surface Fitting）、基于体素（Voxel-based）的配准算法，以及如何应对因头动、生理伪影和不同成像原理带来的系统误差。此外，还将介绍先进的动态数据融合技术，例如利用卡尔曼滤波或张量分解来同时估计不同模态信号的潜在生成机制。 --- 第二部分：皮层-皮层交互与网络动力学 本部分超越了单个脑区的信号分析，转向研究大脑作为一个复杂网络系统的功能组织和信息传递机制。 第四章：功能连接组学：从相关性到因果性 本章批判性地评估了当前功能连接性研究中的“相关性陷阱”。我们不仅会探讨经典的相干性（Coherence）和相位锁定值（PLV），还将重点介绍基于模型的因果推断方法： 格兰杰因果关系（Granger Causality）的局限与改进： 讨论在有限样本和非平稳数据下使用Granger Causality的挑战，并引入基于核方法的非线性因果推断（Kernel-based Causality）。 动态网络建模： 引入基于状态空间模型的（如隐藏马尔可夫模型HMMs）来捕捉大脑网络的动态转换过程，识别短暂的、任务依赖性的网络拓扑结构。 第五章：大规模神经网络模型与数据驱动的参数估计 为了理解观察到的电生理数据背后的神经元群体行为，本章引入了计算神经科学中的大规模网络模型。我们将讨论如何使用实际的HD-EEG或MEG数据作为约束条件，来估计这些模型的关键参数（如兴奋性/抑制性连接权重、神经元群体的激活阈值）。重点介绍变分贝叶斯方法和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）在解决高维参数空间中的应用，以实现数据驱动的神经动力学模拟。 第六章：神经振荡的精确解耦与跨频带耦合 本章聚焦于神经振荡的复杂层级结构。我们将介绍先进的振荡分析技术，用以识别和量化不同频率带之间的相互作用： 相位-幅度耦合（PAC）的稳健估计： 探讨如何利用高阶谱分析方法（如双谱分析D-spec）来更精确地估计低频信号对高频信号的调制作用，并解决PAC估计中的统计学偏差。 广义互相关与波形分解： 介绍利用独立分量分析（ICA）的扩展形式，如非负矩阵分解（NMF）或稀疏分解，用于解耦同时发生的、具有不同空间特征和时间演化模式的振荡信号。 --- 第三部分：新兴技术与临床转化前沿 本部分将目光投向下一代神经电生理学工具的开发及其在神经精神疾病诊断与治疗中的前沿应用。 第七章：神经接口技术：从信号读取到闭环调控 本章深入探讨了超越传统无创测量的神经接口技术，特别是双向（Bidirectional）系统的设计原理。 微创与植入式传感器： 详细介绍柔性电极阵列（如Polyimide或PEDOT:PSS基质）的生物相容性、长期稳定性，以及它们在记录单个/群组尖峰（Spike Sorting）和局部场电位（LFP）方面的技术挑战。 闭环神经调控系统设计： 阐述如何利用实时电生理反馈（例如，检测到异常Gamma振荡爆发）来触发精准的电刺激或光遗传学刺激。讨论了低延迟信号处理（Latency < 10ms）对实现有效闭环控制的关键性。 第八章：高通量神经表型与个性化神经精神病学 本书强调如何利用上述先进技术构建更精细的神经病理学生物标记物。 疾病网络重塑分析： 探讨在阿尔茨海默病、精神分裂症等疾病中，功能网络连接组如何从健康状态“重塑”或“退化”。引入图论指标（如网络效率、模块度）的改变作为量化疾病严重程度和进展的指标。 治疗反应预测： 介绍如何利用多维度的神经电生理特征（如静息态网络特征、任务诱发的可塑性指标）建立机器学习模型，以提前预测患者对特定药物或非侵入性脑刺激（如TMS/tDCS）的反应。重点关注模型的泛化能力和生物学可解释性。 第九章：面向实时临床应用的系统优化与验证 最后，本章讨论了将复杂的实验室技术转化为可靠、可操作的临床工具所面临的工程挑战。内容包括：如何在有限的临床环境下维护极低阻抗的电极；如何设计鲁棒的伪影去除算法（如基于深度学习的眼动/肌电伪影分离）；以及用于验证系统准确性的标准化数据采集与分析流程（Standard Operating Procedures, SOPs）。 --- 《高级神经电生理学原理与实践：从脑电图到神经接口》 不仅是一本技术手册，更是一份导向未来神经科学研究方向的路线图。它要求读者具备扎实的数学基础和一定的编程能力，旨在培养能够驾驭最前沿神经电生理工具，并将其应用于解决复杂神经科学和临床问题的专家。

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阅读体验非常枯燥，简直像在嚼一块没有味道的干面包。作者的叙述腔调过于口语化，但又没有达到那种亲切易懂的程度，反而显得拖沓且缺乏重点。大量的篇幅被用来描述一些与核心技术关系不大的背景故事或个人轶事，占据了宝贵的阅读时间，却对提升技术理解毫无帮助。举例来说，关于设备维护的部分，写得冗长乏味，却没有提供任何有效的故障排除指南，这在实际操作中是致命的缺陷。如果这是一本面向工程技术人员的实用手册，那么它显然失败了；如果它是一本面向历史研究的书籍，那它的技术深度又远远不够。它卡在了一个非常尴尬的位置，既不实用，也不够深入。

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这本书的排版简直是一场灾难，油墨似乎是从印刷机上随意溅出来的，边缘模糊不清，字迹深浅不一，阅读体验简直是一场煎熬。我不得不戴上放大镜才能勉强分辨出那些扭曲的字母和句子。更要命的是，装订质量也差得令人发指，书页松松垮垮，一不小心就可能散架。我几乎怀疑这是不是一本正规出版社出版的成品，还是某个地下作坊匆忙赶工的产物。如果他们对书籍的物理形态都如此草率，我怎么能相信内容会是严谨和准确的呢？那些本该清晰的图表和公式，在这样的印刷质量下，完全失去了它们应有的价值，变成了毫无意义的墨迹团。我花了这么多钱，买到的却是一堆可能随时变成废纸的纸张。

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这本书的内容组织逻辑简直是匪夷所思，完全没有遵循任何合理的学术写作规范。章节之间的过渡生硬得像被人用刀生生切开，前言部分提出的宏大愿景，在接下来的内容里却完全没有得到系统的展开和论证。感觉作者就像是把一堆零散的笔记和从不同地方抄录下来的资料一股脑地塞进了这本书里，没有任何梳理和提炼。初学者读起来会感到极度迷茫，因为它缺乏一个清晰的脉络来引导读者逐步深入理解复杂的概念。更别提那些术语的定义，有些地方含糊不清，有些地方又过于冗余，根本无法帮助我建立起一个坚实的知识框架。我必须得同时翻阅好几本参考书，才能勉强拼凑出作者想要表达的真实含义，这完全违背了我购买专业书籍的初衷——寻求权威、集中的指导。

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我必须得指出，这本书在引用和参考文献方面存在着严重的疏漏和不负责任的态度。大量的关键性结论和实验结果都没有明确指出其出处，这在任何严肃的科学著作中都是不可接受的。我无法判断作者的论述是基于他个人的猜测，还是有可靠的科学依据支撑。对于任何希望深入研究该领域，或者需要将书中的内容用于学术研究的人来说，这本书的参考价值几乎为零，因为它根本无法提供进一步探究的路径。更让人气恼的是，有些引用的格式混乱不堪，有的甚至干脆就是错误的链接或不存在的期刊信息。这种对学术诚信的漠视，极大地削弱了我对整本书可信度的信任。

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这本书的插图和图示质量低劣到令人发指的程度。很多本应清晰展示复杂系统架构或信号波形的图片，看起来像是用早期的点阵打印机打印出来的低分辨率图像。线条粗糙，细节模糊，很多关键的标记和注释在缩小后根本无法辨认。我特别需要那些能够直观展示电极放置模式和数据采集流程的图解，但这本书提供的图像完全无法完成这个任务。我不得不花费大量时间去尝试解读这些模糊的图形，而不是专注于理解背后的原理。在我看来，在这样一个技术高度依赖视觉辅助的领域，提供如此敷衍的视觉材料，是对读者智力的侮辱。我真希望我能把这些模糊的图样涂上颜色，也许那样会比现在清晰一些。

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