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出版者:

作者:Filippi, Massimo 编

出品人:

页数:833

译者:

出版时间:2009-10

价格:$ 258.77

装帧:

isbn号码:9781603279185

丛书系列:

图书标签:

• 英文
• 神经科学
• 磁共振
• 工具
• fMRI
• Neuroimaging
• Brain Mapping
• MRI
• Neuroscience
• Cognitive Neuroscience
• Medical Imaging
• Research Methods
• Protocols
• Brain Function

神经影像学前沿探索：结构、功能与连接组研究新范式 本书旨在为神经科学研究者、临床医生以及高年级学生提供一个全面、深入的视角，聚焦于当前神经影像学领域中最具活力和发展潜力的前沿方向。它并非侧重于单一技术，而是构建一个横跨多个核心领域的综合性知识体系，重点阐述如何利用多模态数据解析复杂的大脑组织、功能动态及网络拓扑结构。 本书的结构精心设计，从基础理论的巩固出发，逐步迈向尖端方法的应用与整合，确保读者能够构建起坚实的理论基础和实践能力。 第一部分：结构影像学的精确度革命 本部分深入探讨了高分辨率结构影像技术，特别是那些致力于揭示大脑微观结构和组织完整性的方法。我们关注的焦点在于如何超越传统的形态学测量，实现对神经回路组织精细度的量化。 章节一：超高场磁共振成像（Ultra-High Field MRI）的潜能 本章详述了7特斯拉（7T）及更高场强MRI在提升空间分辨率和信噪比方面的技术突破。我们将探讨如何利用这些技术进行皮层下核团、海马体亚区的精细描绘，以及在灰白质边界识别上的精度提升。重点分析了磁化率加权成像（SWI）和磁共振光谱成像（MRS）在高场下的应用，如何用于定量检测铁沉积和代谢物分布，这对于理解神经退行性疾病的早期生物标志物至关重要。 章节二：弥散张量与弥散谱成像（DTI & DKI/DSI）的进阶解析 不同于标准DTI，本章着重介绍扩散谱成像（DSI）和球谐函数模型（SHORE/HARDI）在解决纤维束交叉和复杂组织结构中的优势。我们将详细剖析各向异性分数（FA）之外的径向扩散率（RD）和轴向扩散率（AD）在白质完整性评估中的意义。讨论重点在于如何利用先进的纤维束追踪算法（如限制性传播或概率性追踪）来重建关键神经通路的准确三维形态，并评估创伤性脑损伤（TBI）或精神疾病导致的微观结构重塑。 章节三：定量磁共振成像（QMRI）的组织学当量 本章将定量磁共振参数——如T1弛豫时间、T2弛豫时间、质子密度（PD）——的测量方法提升到新的高度。我们讨论如何通过建立组织学参考模型，将这些参数转化为可重复、跨平台的组织学“当量”，从而实现对髓鞘密度、水含量和细胞密度的间接但可靠的估计。这对于纵向研究和跨中心数据整合具有不可替代的价值。 第二部分：动态功能与代谢的实时捕捉 本部分将视线转向大脑活动和代谢的实时动态过程，侧重于如何设计实验和应用分析方法来捕捉瞬时的大脑状态变化。 章节四：高时空分辨率功能成像的新挑战 本章聚焦于运动、语言诱发任务态研究中对时间分辨率的严苛要求。我们将探讨如何结合生理信号（如心电图、呼吸）进行生理噪声的精确校正，并深入分析瞬时BOLD信号的动力学特征。特别关注事件相关（ER-fMRI）设计中对事件顺序和时间窗口的优化策略，以区分快速的认知加工阶段。 章节五：静息态网络（RSN）的拓扑与时间演化 静息态研究已成为理解内在脑网络组织的核心工具。本章超越了简单的功能连接矩阵构建，侧重于探索网络拓扑结构的稳定性、动态连接性（Dynamic Functional Connectivity, dFC）以及网络枢纽（Hubs）的角色。我们将详细介绍基于窗口分析、潜变量模型（LVM）和图论方法在识别网络状态转换和功能可塑性方面的应用。 章节六：神经代谢与氧合作用的耦合分析 本章探讨如何结合功能磁共振成像（fMRI）和磁共振波谱成像（MRS）的数据，以理解神经元激活背后的能量基础。重点分析脑血流（CBF）、脑血容量（CBV）的定量测量技术（如ASL，Arterial Spin Labeling）与BOLD信号之间的异质性关系。深入讨论局部脑代谢率（CMRGlu）估计的最新进展，旨在提供一个更完整的神经血管耦合模型。 第三部分：连接组学与复杂系统建模 本部分是全书的高潮，致力于整合结构、功能和行为数据，构建描述大脑整体运作的复杂系统模型。 章节七：多模态连接组的整合策略 连接组学要求我们处理结构（白质束）和功能（活动相关性）两种截然不同的数据类型。本章详细阐述如何使用计算模型（如基于有限元或微分方程的模型）来预测结构连接如何介导功能交互。重点讨论如何通过图谱化（Atlas-based mapping）和稀疏化技术来处理高维连接数据，并评估不同层面的连接差异对认知表现的影响。 章节八：图论与网络拓扑结构的高级应用 本章深入应用图论工具，从全局效率、局部效率、集聚系数、中心性指标等方面，全面解析大脑网络的组织原则。讨论如何利用小世界网络理论来解释信息处理效率与鲁棒性之间的权衡。更进一步，本章将探讨如何使用基于网络重测（Network Re-sampling）和扰动分析（Perturbation Analysis）的方法来评估网络在疾病状态下的脆弱性。 章节九：机器学习与深度学习在神经影像中的范式转移 作为当前研究的热点，本章侧重于如何有效利用先进的计算工具来处理海量、复杂的神经影像数据。我们将介绍卷积神经网络（CNN）在形态学分类、病灶分割中的应用，以及循环神经网络（RNN）或Transformer模型在时间序列功能数据分析中的潜力。讨论的重点将是模型的可解释性（Explainable AI, XAI），确保预测结果能够映射回可理解的神经生物学机制。 结论：迈向全脑因果推断 全书最后总结了整合多模态数据、超越相关性分析的必要性，展望了基于动态因果建模（DCM）和结构方程模型（SEM）的因果推断方法在未来神经科学研究中的核心地位。本书力求为读者提供一个面向未来的、跨越技术障碍、聚焦于系统性理解大脑的综合性指南。

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从一个更偏向于临床应用的角度来看，这本书的内容广度令人印象深刻，但深度上偶尔会让人感觉略有不足，特别是在处理复杂病理状态下的信号解释方面。例如，关于缺血性中风或阿尔茨海默病患者的BOLD信号改变机制，书中提供了基础的生理学背景，但对于如何根据特定的病理生理学特征来调整参数（比如TR的选择、对比度选择）以最大化临床敏感度，描述得略显简略。我希望能够看到更多真实的案例研究，展示不同疾病状态下，标准协议如何失效，以及专家是如何通过微调技术参数来获取更具临床意义的发现的。这本书更像是一本优秀的“通用标准操作程序（SOP）”的集合，它能让你在面对一个“正常”受试者时游刃有余。然而，当实验对象的大脑处于一个非稳态（non-steady state）时，那些复杂的血管反应和代谢耦合失调，需要更精细、更具适应性的技术指导，而这方面的内容似乎还不够丰富，期待未来版本能补足这块短板。

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这本书的封面设计很有冲击力，那种深邃的蓝色调搭配着脑部扫描图像的线条，一下子就把人拉入了神经科学的深邃世界。我最初翻开它，主要是因为我对认知神经影像技术——特别是它如何揭示我们大脑的运作机制——抱有极大的好奇心。我期待的是一本能够系统梳理从基础物理原理到高级数据处理流程的“实战手册”。这本书的引人之处在于，它不像某些学术著作那样晦涩难懂，而是努力在理论的严谨性和操作的实用性之间架起一座桥梁。它似乎非常注重实验设计的逻辑性，探讨了如何构建一个既能回答特定科学问题，又能在技术层面上规避常见伪影和系统误差的实验范式。阅读过程中，我特别关注了关于任务态与静息态数据采集差异的章节，作者对时间序列分析的深入剖析，确实让我对如何精确地量化大脑网络连接有了更清晰的认识。书中似乎对不同受试群体（例如，儿童、老年人或特定临床患者）的扫描协议调整也有详细的讨论，这对于任何希望将研究推广到更广泛人群的科研人员来说，无疑是宝贵的经验之谈。它不仅仅是一本技术指南，更像是一位资深研究员的经验总结，充满了对实验细节的执着。

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这本书的语言风格非常庄重且信息密度极高，初次阅读时需要投入大量精力去消化每一个图表和公式。它在介绍基础的磁共振物理学时，几乎没有回避复杂的傅里叶变换和K空间采样理论，这对于那些想从根本上理解“为什么这样采集数据”的读者来说是极大的福音。作者显然对M&M（磁共振的物理学和数学）有着深刻的理解，并毫不吝惜地将其倾注于文字中。我特别喜欢它在讨论梯度回波（GRE）与自旋回波（SE）成像序列的对比时，不仅提到了信噪比（SNR）的差异，还详细阐述了它们在磁场不均匀性下的不同鲁棒性表现。这种从底层原理出发的论证方式，使得后续所有关于伪影处理和序列选择的建议都变得有据可依。总而言之，这是一本需要沉下心来研读的砖头书，它不是那种可以在咖啡馆里轻松翻阅的读物，而是需要配合计算环境和真实的扫描数据进行反复对照的工具书，其价值在于其无可辩驳的严谨性和知识的深度广度。

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坦白说，我买这本书的时候，是带着一种“一站式解决所有问题”的期望的。我希望它能像一本精装版的“工具箱”，里面囊括了从梯度场均匀性校准到运动伪影校正的每一个技术细节。这本书在某些方面确实达到了这个目标，尤其是它对数据预处理流水线的详尽描述。我注意到它花了大量篇幅来讨论不同的空间和平滑核函数的选择对最终统计结果的影响，这提醒了我，数据处理的每一步选择都可能是一个微妙的科学决策，而非简单的“默认设置”。然而，当我试图深入了解一些前沿的脉冲序列优化技术时，感觉内容稍微有些停滞。例如，对于最新的加速成像技术，如并行成像或压缩感知在fMRI中的应用，描述得略显保守和概述性，缺少一些能够让高级用户眼前一亮的深度探讨或代码示例。这可能意味着这本书更倾向于巩固基础和标准化的临床/基础研究流程，而不是聚焦于快速迭代的影像物理学前沿突破。整体感觉是稳健、可靠，但或许在“尖端”和“创新”的维度上可以再大胆一些，给读者提供更多挑战现有范式的思考空间。

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作为一名刚刚接触神经影像分析的研究生，我最看重的是那种能够帮助我“快速上手”并“避免常见陷阱”的指导。这本书在这方面做得非常出色，它的结构安排极具条理性，知识点之间的递进关系处理得相当自然。章节的划分清晰地勾勒出了一个完整的fMRI项目周期——从最初的实验设计，到实际数据采集，再到复杂的统计建模与结果可视化。我特别欣赏它在“伦理考量与数据共享”部分所占据的篇幅，这在很多纯技术手册中常常被忽略。作者强调了在设计和执行扫描时，必须将受试者的舒适度和安全放在首位，并提出了关于如何规范化报告扫描参数以提高研究可重复性的具体建议。这种对研究生态系统整体健康度的关注，使得这本书的价值超越了一般的“技术说明书”。它培养的是一种严谨的研究者素养，而不仅仅是操作仪器的能力。这种人文关怀与硬核技术的结合，是我认为它最值得推荐的地方。

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