Biomedical Engineering Systems and Technologies pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Fred, Ana (EDT)/ Filipe, Joaquim (EDT)/ Gamboa, Hugo (EDT)

出品人:

页数:542

译者:

出版时间:

价格:919.00

装帧:

isbn号码:9783540922186

丛书系列:

图书标签:

• Biomedical Engineering
• Medical Technology
• Healthcare Engineering
• Bioinstrumentation
• Biomaterials
• Tissue Engineering
• Medical Imaging
• Neural Engineering
• Rehabilitation Engineering
• Biomedical Devices

前沿神经科学与认知建模：人类心智的解码之路 图书名称： 前沿神经科学与认知建模：人类心智的解码之路 (Frontiers in Neuroscience and Cognitive Modeling: Decoding the Human Mind) 内容简介： 本书是一部深入探讨现代神经科学前沿发现与复杂认知模型构建的权威著作。它不仅仅是对现有知识的总结，更是一次对人类心智复杂性进行系统性解构与重构的雄心勃勃的旅程。作者群汇集了认知心理学、计算神经科学、神经影像学以及高级数据分析领域的顶尖专家，旨在弥合对大脑结构和功能理解的“宏观图景”与对具体认知过程（如决策、记忆、语言）的“微观机制”之间的鸿沟。 本书的核心论点在于，要真正理解意识、智能和行为的本质，必须摒弃传统的孤立学科视角，转而采用多尺度、跨学科的建模方法。它详细阐述了如何利用最新的神经影像技术，如超高场功能磁共振成像（7T fMRI）、脑磁图（MEG）以及先进的光遗传学和钙成像技术，捕捉神经元群组在执行复杂任务时的动态活动。 第一部分：神经元动态与网络拓扑 本部分聚焦于大脑的基础构建模块——神经元及其互联网络。我们不再满足于对单个神经元活动的简单记录，而是深入研究大规模神经元群组在信息编码中的同步性、振荡模式及其对行为输出的调节作用。 动态因果建模（DCM）的最新进展： 探讨如何利用先进的统计框架，推断大脑不同区域间的信息流方向和有效连接强度，尤其是在注意力切换和工作记忆的维持过程中。 突触可塑性与学习的计算原理： 深入分析了突触权重如何根据经验进行实时调整（如STDP规则的计算扩展），以及这些微观变化如何在宏观层面上固化为长期记忆和技能习得。重点讨论了对“稀疏编码”和“概率图模型”在表征学习中的应用。 皮层柱的计算功能： 通过对初级感觉皮层到高级联络皮层的逐层分析，阐明了感觉信息的逐级抽象过程。内容涵盖视觉皮层中特征提取的层次结构，以及听觉皮层如何解码复杂的时间序列信息，并将其转化为可操作的认知表征。 第二部分：高级认知功能的计算架构 本部分是本书的理论核心，致力于构建能够解释高级认知现象的计算模型。 决策制定的多级模型： 阐述了价值编码、风险评估和冲动控制在大脑腹侧纹状体、前额叶皮层之间的协同作用。模型部分详细解析了如何将经典的期望效用理论与现代的“双系统理论”（系统1与系统2）相结合，并用神经回路的活动来模拟这种冲突与整合。 情景记忆的重构与巩固： 探讨了海马体在记忆编码和快速检索中的核心作用。内容涉及对“时间单元”（Time Cells）和“场景单元”（Place Cells）的最新发现，并提出了一个基于循环神经网络（RNN）的记忆检索模型，该模型能够解释遗忘、干扰和记忆再固化的过程。 语言的生成与理解的预测编码框架： 语言部分基于预测编码理论（Predictive Coding），构建了一个统一的框架来解释从语音感知到语义理解的整个过程。模型强调了大脑如何持续生成对下一输入（无论是声音还是文本）的预测，而偏差信号（Prediction Errors）则用于更新内部模型。 第三部分：连接组学与个体差异 现代神经科学越来越认识到大脑的“布线方式”对认知能力和精神健康至关重要。本部分将焦点从活动转移到结构和连接的稳定性。 白质纤维束的结构完整性与执行功能： 利用弥散张量成像（DTI）和纤维束追踪技术，分析了额叶-顶叶通路（Frontoparietal Network）的微观结构特征（如各向异性分数FA值）与个体在认知控制任务中的表现之间的定量关系。 功能连接组的动态变化： 讨论了静息态功能连接组（Resting-State Functional Connectivity）的理论基础，并提出了如何利用动态连接组分析来识别在不同任务状态下网络拓扑的快速重组。这包括对默认模式网络（DMN）、显著性网络（Salience Network）和执行控制网络（ECN）之间相互作用的深入解析。 计算建模中的个体化： 强调了参数估计和模型拟合在解释个体差异中的作用。书中提供了对贝叶斯模型平均（BMA）等方法的应用指南，以更稳健地从异质性数据中提取跨被试的普遍规律，同时保留对个体独特性的解释能力。 第四部分：新兴技术与未来方向 最后一部分展望了未来十年神经科学和认知建模领域可能出现的技术突破和理论范式转变。 脑机接口（BCI）的闭环系统设计： 探讨了从单纯的“读取”大脑信号到“写入”信息以增强或修复功能的转变。重点分析了如何在实时反馈回路中，使用机器学习算法解码运动意图并驱动外部设备，以及如何反过来利用感觉输入调节中风后患者的皮层可塑性。 人工智能的启发与反哺： 讨论了深度学习（尤其是Transformer架构）如何为理解序列处理（如语言和时间序列决策）提供了强大的数学工具，并反思了当前的神经网络模型在哪些方面仍然无法捕捉生物学大脑的效率和鲁棒性。 意识的涌现问题： 虽然这是一个哲学难题，但本书尝试从整合信息理论（IIT）和全局工作空间理论（GWT）的计算实现角度，探讨如何通过量化信息整合和信息广播的能力，构建可操作的神经生物学指标来衡量“意识的程度”。 本书是为研究生、博士后研究人员、以及希望将计算思维应用于生物医学研究的工程师和临床医生准备的综合性教材。它要求读者具备坚实的微积分、线性代数和基础概率论知识，但通过大量的图示、清晰的数学推导和实际案例分析，确保了复杂概念的可及性。它将是解密人类心智奥秘的必备工具箱。

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