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好的，这是一本关于神经科学其他领域的图书简介，内容详尽，力求自然流畅。 --- 图书名称： 《高级神经影像学：从理论到临床实践》 图书简介 本书全面、深入地探讨了现代神经影像学领域的核心理论、前沿技术及其在神经科学研究与临床诊断中的广泛应用。本书旨在为研究生、博士后研究人员、神经科医生、放射科医师以及对复杂大脑功能与结构感兴趣的专业人士提供一本集理论深度与操作指导于一体的权威参考书。 第一部分：神经影像学基础与物理原理 本部分首先奠定了理解现代神经影像技术所需的基础物理和数学知识。我们从电磁波谱在生物组织中的相互作用讲起，详细阐述了核磁共振（MRI）的底层原理，包括拉莫尔进动、自旋回波与梯度回波序列的构建、T1/T2弛豫时间的物理意义及其在组织对比成像中的作用。 随后，对功能性磁共振成像（fMRI）的生理基础——血氧水平依赖（BOLD）效应进行了深入剖析。我们不仅阐述了神经血管耦合的生物学机制，还详细介绍了从原始信号采集到体素时间序列处理的全过程，包括运动校正、空间平滑以及时间滤波等关键预处理步骤。本部分还涵盖了扩散张量成像（DTI）的数学模型，解释了张量椭球体的几何意义，以及如何利用分数各向异性（FA）和平均扩散率（MD）来量化白质纤维束的微观结构特征。对于新兴的磁共振波谱学（MRS），我们详细介绍了化学位移的原理及其在量化神经递质和代谢物浓度中的应用潜力。 第二部分：先进结构与功能成像技术 本部分聚焦于当代神经影像领域最具突破性的技术。 1. 超高场磁共振（UHF-MRI）： 我们探讨了7特斯拉（7T）及更高场强MRI在空间分辨率和信噪比上的巨大提升。重点分析了UHF-MRI在揭示皮层微柱结构、亚皮层核团精细解剖以及研究疾病早期病理变化方面的独特优势。同时，也讨论了高场强下面临的挑战，如磁敏感伪影、射频功率吸收（SAR）限制以及数据处理复杂性的增加。 2. 基于连接组学的网络分析： 神经科学的焦点已从孤立脑区转向脑区间的相互作用。本章系统介绍了静态功能连接组学（sFC）和动态功能连接组学（dFC）的分析方法。对于sFC，我们详细阐述了皮尔逊相关系数、偏相关分析、以及基于图论的拓扑结构分析（如模块化、中心性指标）。对于dFC，则介绍了基于滑动窗口、隐马尔可夫模型（HMM）等方法，用于捕捉大脑网络在时间上的快速、瞬态切换模式。连接组学分析的统计推断（如置换检验、FDR校正）也得到了详尽的介绍。 3. 脑电图/脑磁图（EEG/MEG）与多模态融合： 虽然本书主要侧重于MRI，但我们仍将EEG/MEG作为重要的补充工具进行讨论。重点在于如何利用先进的源定位算法（如LORETA、Minimum Norm Estimates）来确定皮层电生理活动的来源。更重要的是，本部分详细阐述了如何将高时间分辨率的EEG/MEG数据与高空间分辨率的fMRI数据进行多模态数据融合，以构建更为精确的神经活动动态模型。 第三部分：疾病状态下的影像学表征 本部分将理论与应用紧密结合，深入探讨了神经影像学在理解和诊断主要神经系统疾病中的作用。 1. 神经退行性疾病： 针对阿尔茨海默病（AD）、帕金森病（PD）和肌萎缩侧索硬化（ALS），我们详细阐述了结构MRI（如皮层厚度、体积测量）和形态学指标（如VBM、DTI白质完整性）的变化模式。重点分析了基于PET示踪剂的分子影像（如淀粉样蛋白、Tau蛋白显像）如何与结构和功能MRI数据相结合，实现疾病的早期生物标志物发现和疾病进展的预测模型构建。 2. 精神和行为障碍： 本章聚焦于精神分裂症、重度抑郁症（MDD）和自闭症谱系障碍（ASD）。我们讨论了这些疾病中普遍观察到的连接组异常，包括默认模式网络（DMN）的低连接性或异常动态性，以及皮层-纹状体-丘脑环路的功能失调。此外，探讨了静息态fMRI（rs-fMRI）在识别跨诊断的神经环路生物标志物方面的最新进展。 3. 卒中与创伤性脑损伤（TBI）： 对于急性期和慢性期卒中，本书详细介绍了急性缺血的弥散加权成像（DWI）与灌注成像（PWI）序列的应用，以及如何通过“核心”与“半暗带”的评估指导再灌注治疗决策。在TBI方面，侧重于使用DTI量化弥漫性轴索损伤（DAI）的严重程度，以及利用连接组学分析评估慢性创伤性脑病（CTE）的潜在机制。 第四部分：数据分析与计算神经科学前沿 本部分深入到数据分析的实际操作层面，强调了计算方法的严谨性。 我们系统回顾了适用于神经影像数据的统计模型，从经典的单变量组间比较（如t检验、ANOVA）到复杂的多元回归模型。重点介绍了机器学习和深度学习在神经影像分析中的应用，包括如何使用支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）来自动分类疾病亚型、预测患者预后或从数据中发现新的生物标志物模式。数据标准化、批次效应校正、以及多变量模式识别（如主成分分析PCA、独立成分分析ICA）的理论基础和实际操作规范也被详尽阐述。 本书的最终目标是培养读者批判性地评估和设计复杂神经影像学实验的能力，理解从原始采集到最终生物学解释的整个链条中的每一个技术和统计决策的含义。 ---
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