Handbook of Neuropsychology, 2nd Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Elsevier Science Health Science div

作者:Segalowitz, S. J. 编

出品人:

页数:508

译者:

出版时间:2003-2

价格:235

装帧:HRD

isbn号码:9780444509550

丛书系列:

图书标签:

• Neuropsychology
• Cognitive Neuroscience
• Clinical Psychology
• Neurology
• Brain Disorders
• Assessment
• Rehabilitation
• Cognition
• Behavioral Neuroscience
• Neuropsychological Testing

认知科学前沿探索：从神经生物学到计算模型的综合指南 一部全面深入、跨越多个学科的著作，旨在为读者提供理解人类心智复杂性的最新视角和实用工具。 本书汇集了神经科学、认知心理学、计算建模和临床神经病学领域顶尖专家的最新研究成果与深刻洞察。它并非仅仅是对现有知识的简单罗列，而是一部旨在构建跨学科桥梁、推动未来研究方向的综合性参考手册。我们聚焦于那些驱动人类行为、感知、记忆和高级认知功能的核心机制，并以前所未有的深度和广度进行了剖析。 第一部分：心智的物质基础——神经环路与细胞动力学 本部分深入探讨了支撑认知功能的微观结构和动态过程。我们摒弃了传统的、过于简化的神经元模型，转而采用最新的电生理学、分子生物学和基因组学数据，描绘出一幅更为精细的“活体”大脑图景。 1.1 突触可塑性与信息编码的精细调控： 我们详细考察了长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD）的分子基础，特别关注了NMDA受体亚型、AMPA受体调控以及突触后密度（PSD）蛋白的动态变化如何实现对环境刺激的适应性学习。此外，本书引入了关于“突触权重分布”的全新计算模型，解释了记忆的稀疏性编码与高效检索之间的权衡。我们特别讨论了皮层中抑制性神经元（如PV+细胞）在维持网络稳定性和实现精确时间编码中的关键作用，并展示了它们的失调如何与注意缺陷障碍（如ADHD）的相关联性。 1.2 神经环路组学与连接体学： 超越对单个脑区的孤立研究，本章聚焦于大规模神经环路的组织结构。我们利用先进的示踪技术（如病毒示踪和光遗传学技术）揭示了特定功能通路（如感觉输入到运动输出通路）的精确布线。重点探讨了丘脑-皮层回路在调节意识状态和信息整合中的核心地位，并首次系统性地梳理了不同皮层柱（Cortical Columns）之间的信息流模式，尤其是与工作记忆和决策制定的前额叶皮层子区域间的异步通讯机制。 1.3 神经元群体的统计力学： 本节将物理学原理应用于神经系统分析。我们使用非线性动力学和统计物理学的工具，分析了大规模神经元群体在执行复杂任务时表现出的涌现现象。内容涵盖了“吸引子网络”（Attractor Networks）如何稳定地表征记忆状态，以及“临界状态”（Criticality）假说在解释大脑信息处理动态范围方面的优势与挑战。读者将学到如何利用信息论指标（如互信息和格兰杰因果关系）来量化不同脑区间的有效连接。 第二部分：认知过程的计算解构——表征、推理与执行功能 本部分将视角提升到认知功能层面，探讨心智如何利用其神经基础来执行复杂的认知任务。我们强调认知架构必须建立在可验证的计算模型之上。 2.1 记忆的结构与过程：多层次的存储系统： 我们对经典的短时记忆、工作记忆和长时记忆模型进行了系统性的修正和扩展。重点关注了情景记忆的“再巩固”（Reconsolidation）过程的脆弱性及其临床应用潜力。此外，我们深入分析了语义记忆的组织结构，提出了一种基于“知识图谱”（Knowledge Graph）的神经表征模型，并展示了该模型如何解释词汇获取的速度和准确性。章节也涵盖了程序性记忆的运动学习机制，以及小脑在时间预测和误差校正中的核心地位。 2.2 感知与决策制定的贝叶斯框架： 决策制定被置于一个概率推理的框架下进行审视。我们详细阐述了“贝叶斯最优估计器”如何指导感官整合和风险评估。内容包括了如何量化“先验信念”（Prior Beliefs）在不同情境下对感知结果的塑造作用，以及奖励预测误差（RPE）信号在纹状体中的编码机制如何驱动强化学习。对“不确定性规避”（Risk Aversion）的神经基础的探讨，结合了眼动追踪数据和fMRI的证据，提供了对人类经济行为的深度解释。 2.3 高级执行功能：控制与调控： 本节聚焦于前额叶皮层（PFC）在认知控制中的核心作用。我们区分了“监测”（Monitoring）、“任务切换”（Task Switching）和“前瞻性规划”（Prospective Planning）所需的具体神经回路。通过对冲突监测（如Stroop效应）的计算模型分析，我们探讨了前扣带皮层（ACC）如何评估错误成本和调整认知投入。此外，我们还讨论了“心智理论”（Theory of Mind, ToM）的神经基础，将其视为一种社交决策中的特定推理形式，并考察了默认模式网络（DMN）在自我参照加工中的作用。 第三部分：高级建模与临床转化——从数据到洞察 本部分关注于如何利用先进的数学工具和新兴技术来测试复杂的认知理论，并将这些理论应用于理解和治疗神经和精神障碍。 3.1 神经影像学的先进分析技术： 我们超越了基础的BOLD信号激活分析，重点介绍了时间序列分析和网络建模方法。内容包括：动态因果建模（DCM）在推断神经有效连接中的应用、高维模式识别（如MVPA）在解码认知状态中的潜力，以及超高场强MRI（如7T）在解析皮层微结构中的优势。特别强调了如何利用时间序列分析来捕捉认知过程中的瞬态网络重组。 3.2 认知失调的计算病理学： 本章系统地考察了认知功能障碍在不同神经系统疾病中的计算特征。我们不将疾病视为简单的“脑区损伤”，而是视为特定信息处理模块或连接效率的系统性故障。例如，我们将阿尔茨海默病的健忘症视为海马体依赖的“稀疏编码能力”下降；将精神分裂症的认知解组视为“预测编码”框架中“预测误差”处理失衡的结果。讨论了如何利用个体化的网络连接组数据来预测疾病进展和治疗反应。 3.3 神经调节与回路干预的未来： 展望了基于机制理解的临床干预策略。我们详细介绍了侵入性和非侵入性脑刺激技术（如TMS、tDCS）如何精确地调节特定功能网络的兴奋性或抑制性平衡。重点讨论了闭环神经反馈技术（Closed-Loop Neurofeedback）如何利用实时生理指标（如EEG或LFP）来训练患者自主调节其认知状态，以期实现更具靶向性的功能恢复。 本书为研究人员、高级学生和临床神经科学家提供了一套完整的、与时俱进的知识体系，致力于推动认知科学从描述性研究迈向预测性、机制性的科学前沿。它要求读者具备一定的数学和计算背景，但通过详尽的理论推导和丰富的实例分析，确保了知识的深度可达性和实际应用价值。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆