Simultaneous EEG and FMRI pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Ullsperger, Markus; Debener, Stefan;

出品人:

页数:332

译者:

出版时间:2010-5

价格:$ 141.25

装帧:

isbn号码:9780195372731

丛书系列:

图书标签:

• 工具教程
• EEG
• fMRI
• Neuroimaging
• Brain Activity
• Cognitive Neuroscience
• Neural Correlates
• Simultaneous Recording
• Brain Mapping
• Data Analysis
• Neuroscience

好的，这是一份关于《同步脑电图与功能性磁共振成像：方法、应用与未来方向》的图书简介，侧重于该领域的核心技术、挑战与潜在的转化医学应用，完全不涉及您的特定书籍名称及其内容。 --- 书籍简介：同步脑电图与功能性磁共振成像：方法、应用与未来方向 导言：多模态神经影像的融合与突破 人类大脑的复杂性要求我们采用多尺度的视角来理解其结构与功能。在神经科学研究的诸多工具中，脑电图（EEG）和功能性磁共振成像（fMRI）无疑是两种最为重要且互补的技术。EEG 以其卓越的时间分辨率（毫秒级）捕获了神经元的群体电生理活动，揭示了认知过程的动态变化；而 fMRI 则以其高空间分辨率（毫米级）描绘了大脑血氧水平依赖（BOLD）信号的分布，指示了功能性脑区的激活模式和网络连接。 长期以来，研究人员一直致力于弥合这两者在时间尺度和空间尺度上的鸿沟。本书旨在系统、深入地探讨如何实现 EEG 和 fMRI 信号的同步采集、数据融合、联合分析及其在基础研究和临床转化医学中的广阔前景。我们不仅仅关注技术层面的整合，更深入探讨这种多模态方法如何解锁对大脑动态过程的全新理解，超越单一模态技术的局限。 第一部分：基础与技术挑战 本书的开篇部分奠定了同步采集的基础，详细剖析了将这两种技术结合所面临的独特工程与生理学挑战。 1. EEG 在 MRI 环境下的适应性设计： 传统的 EEG 设备无法在强磁场下安全稳定地工作。本章详细介绍了用于 MRI 兼容环境的 EEG 采集硬件，包括特殊电极材料、屏蔽技术、以及如何最小化由 MRI 梯度场切换和射频脉冲引起的伪影。我们探讨了阻抗匹配、信号放大和抗干扰滤波的关键技术细节，确保在 1.5T 到 7T 场强下获取高质量的神经电生理信号。 2. fMRI 信号的电生理兼容性： 相比之下，EEG 设备对 fMRI 产生的伪影非常敏感。本部分着重讨论了如何有效去除由心跳和呼吸引起的体动伪影，尤其是那些与 EEG 信号在时间上重叠的伪影。我们深入剖析了基于采样同步（TR 效应）的脉冲梯度伪影（PGI）的建模与校正方法，这是实现时间同步分析的前提。 3. 时间同步的精确性与方法论： 在同步采集设置中，精确的时间同步至关重要。本书对比了不同同步策略的优劣，包括基于硬件触发和基于软件时间戳的同步机制。详细阐述了如何量化和评估不同采集条件下时间戳的漂移和误差，为后续的联合分析提供可靠的时间基准。 第二部分：数据融合与联合分析范式 跨模态数据的价值在于其融合的潜力。本书的第二部分专注于介绍和评估当前主流的联合分析方法，从数据驱动到模型驱动的策略均有覆盖。 1. 基于事件的时间域融合： 探讨如何利用 EEG 识别的精确事件（如事件相关电位，ERP 成分）作为时间锚点，来定位 fMRI 中相应的血流动力学响应（BOLD 信号）。重点分析了时间延迟的估计和因果关系的推断，特别是通过先进的神经动力学模型来评估 EEG 活动如何驱动 BOLD 信号的变化。 2. 频域与空间域的集成： 超越简单的事件标记，本章深入研究了在频域层面进行信息整合的方法。我们详细介绍了如何提取 EEG 的特定频带功率（如 $alpha$, $ heta$, $gamma$ 波段）并将其作为预测因子，用于解释 fMRI 的功能连接或静息态网络（RSN）的强度。对于空间融合，本书探讨了利用源重建技术（如 LORETA 或 sLORETA）将 EEG 信号定位到皮层表面，随后将这些定位的信号与 fMRI 激活图进行共定位分析。 3. 动态网络建模： 随着对大脑动态性的认识加深，我们引入了时变模型来描述 EEG-fMRI 耦合的演变。本部分详细介绍了动态因果模型（Dynamic Causal Modeling, DCM）的扩展形式，用以检验电生理驱动力与血流动力学响应之间的方向性和有效连接性。这为理解认知任务中脑区间的实时信息传递提供了强大的分析框架。 第三部分：关键应用领域与转化潜力 同步 EEG-fMRI 不仅是技术上的壮举，更是推动神经科学和临床实践向前发展的强大工具。本书的第三部分展示了其在理解复杂神经回路中的实际价值。 1. 认知过程的动态机制： 探讨同步方法如何应用于高阶认知功能，如决策制定、记忆编码与提取、以及注意力的维持。通过分析特定认知阶段中 EEG 振荡与局部 BOLD 响应的精确对应关系，研究人员能够更精确地描绘出认知任务执行时的神经回路动态。 2. 癫痫的精确定位与机制研究： 在临床应用方面，同步采集技术为癫痫患者提供了前所未有的诊断工具。EEG 可以捕获到尖峰或慢波等病理电活动，而 fMRI 则能实时捕捉到这些电活动引起的血流动力学变化。本章重点讨论如何利用这种耦合性，在非发作期或发作期间实现癫痫灶的精确三维定位，这对于术前规划具有决定性的意义。 3. 精神与神经疾病的生物标志物探索： 许多神经精神疾病（如阿尔茨海默病、精神分裂症、抑郁症）表现出功能网络连接的异常和节律失调。本书展示了如何利用同步数据来识别疾病特异性的电生理-血流动力学耦合缺陷，例如，在特定疾病状态下，$gamma$ 波段活动与前额叶皮层激活之间的耦合强度是否显著降低，从而为开发基于神经回路的客观生物标志物提供数据基础。 结论：面向未来的集成研究 本书最后总结了同步 EEG-fMRI 技术的发展趋势，强调了高场强 MRI 带来的分辨率提升、机器学习在处理复杂多模态数据中的作用，以及未来在受试者舒适度、数据采集效率方面的改进方向。我们展望了一个未来：更强大的计算工具和更精密的硬件将使神经科学研究能够以前所未有的精度，实时、多尺度地解码人脑的奥秘。 目标读者： 本书面向神经科学家、认知心理学家、生物医学工程师、临床神经病学家以及相关领域的研究生和博士后，旨在为他们提供一个全面、深入、具有实践指导意义的参考指南。

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我是一位从业多年的医学影像技术员，主要负责fMRI的日常操作和数据采集。在工作中，我接触到越来越多的研究项目要求结合EEG数据进行分析，但我对EEG的了解仅限于基础概念。这本《Simultaneous EEG and fMRI》的出现，对我来说就像是一份及时的“操作手册”和“技术指南”。我非常希望能在这本书中找到关于如何优化EEG和fMRI同步采集的设备设置和流程的详细信息，包括如何解决不同设备之间可能产生的电磁干扰，如何确保数据的同步性达到研究要求。书中对于数据质量控制的建议，以及可能出现的常见问题和解决方法，对我来说尤为重要。例如，患者在fMRI扫描过程中可能会出现运动伪影，而EEG也可能受到其他电生理信号的干扰，如何有效地区分和去除这些干扰，以获得可靠的研究数据，是我在工作中常常面临的挑战。我期望书中能够提供一些实用的技巧和经验，帮助我更好地完成这些复杂的任务，从而为科研人员提供更高质量的原始数据。同时，我也对书中关于EEG和fMRI数据融合在临床诊断中的应用前景非常感兴趣，这是否意味着未来我们可以利用这种联合技术更早、更准确地诊断某些神经系统疾病？

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我对人类大脑的认知功能，特别是学习和记忆的机制，一直抱有浓厚的兴趣。在阅读了大量关于认知心理学和神经科学的文献后，我发现许多研究都面临着时间和空间分辨率的限制。这本《Simultaneous EEG and fMRI》的书名，立刻勾起了我的好奇心。我理解，EEG能够提供非常高的时间分辨率，捕捉到大脑活动的瞬时变化，而fMRI则能提供很好的空间分辨率，显示大脑哪些区域在工作。将这两种技术结合起来，无疑能够提供对学习和记忆过程中大脑活动的更全面、更精细的理解。我非常希望书中能够深入探讨，如何利用这种同步采集的技术来研究学习过程中神经回路的动态变化，例如，在学习新知识时，大脑不同区域的激活模式是如何随着时间的推移而演变的？记忆形成和提取的过程中，EEG和fMRI信号分别扮演着怎样的角色，又如何相互补充？书中是否会提供一些具体的实验范例，展示如何设计实验来探究这些问题？例如，在进行一项新技能的学习任务时，如何同步采集EEG和fMRI数据，并对这些数据进行分析，以揭示大脑在学习过程中的网络重塑和功能整合？我期待书中能够为我提供理解这些复杂认知过程的全新视角和方法。

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这本书的封面设计就充满了科学的严谨感，深邃的蓝色背景上，流动的脑电波纹理与fMRI的扫描图像交织在一起，仿佛在低语着大脑深处的奥秘。我是在一次学术会议的休息时间偶然看到这本书的，当时被它独特的主题深深吸引。我一直对大脑的神经活动非常感兴趣，特别是如何能够同时捕捉到如此不同维度的大脑信号，这本身就是一项巨大的挑战，也是科学探索的前沿。书中对EEG（脑电图）和fMRI（功能性磁共振成像）两种技术各自的原理、优势和局限性都进行了详尽的阐述，这对于我这样并非专精于这两种技术但又希望深入了解其结合应用的研究者来说，是非常宝贵的入门资料。它不仅仅是技术手册，更像是两位“老朋友”——EEG和fMRI——的对话，讲述了它们如何携手合作，为我们揭示大脑活动更加丰富和动态的画面。我特别期待书中能够深入探讨，在实际研究中，研究者是如何克服这两种技术在时间分辨率和空间分辨率上的差异，如何进行信号的整合与分析，以及如何解读那些复杂交织在一起的数据所传递的信息。书中引用的案例研究，是否能够涵盖不同领域的脑科学问题，比如认知功能、情感处理，甚至是病理状态下的脑活动异常？这些都是我迫切想要了解的。而且，从书籍的厚度和印刷质量来看，它无疑是一部沉甸甸的学术著作，能够让我投入足够的时间去研读，去品味其中蕴含的科学智慧。

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我是一名资深的心理治疗师，工作中经常需要思考人类大脑在心理疾病中的异常表现。很多时候，我发现仅仅依靠临床观察和行为评估，难以深入理解患者内心世界的复杂性。这本《Simultaneous EEG and fMRI》的出现，让我看到了用更客观、更科学的方式来探索大脑活动的潜力。我设想，通过同步测量EEG和fMRI，我们可以更深入地了解患者在接受治疗过程中，大脑神经回路的变化，以及这些变化与情绪和行为改善之间的关系。例如，在治疗抑郁症患者时，EEG是否能够捕捉到情绪波动时的快速脑电变化，而fMRI是否能够显示与负面情绪相关的脑区激活模式的变化？这本书是否会提供一些关于将这种技术应用于临床诊断和治疗评估的案例？例如，如何利用EEG-fMRI联合数据来识别早期抑郁症的生物标志物，或者评估某种治疗方法的有效性？我期待这本书能够为我提供一些新的工具和视角，帮助我更深入地理解人类心理的奥秘，并为患者提供更有效的帮助。

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作为一名在人工智能和机器学习领域工作的研究人员，我一直在探索如何让AI模型更好地理解人类的认知过程。神经科学的研究为AI的发展提供了丰富的灵感和数据来源。这本《Simultaneous EEG and fMRI》这本书，将两种能够直接测量大脑活动的技术结合起来，为AI研究提供了前所未有的机会。我希望书中能够详细介绍如何利用EEG和fMRI数据来训练更先进的AI模型，例如，如何从这些多模态数据中学习到更精细的大脑活动模式，从而更好地预测行为或认知状态。书中是否会探讨如何利用这些数据来构建更符合人类认知规律的AI架构？例如，通过模拟大脑中的信息处理通路来设计更高效的神经网络。我尤其感兴趣的是，书中是否会介绍一些基于EEG-fMRI联合数据的机器学习算法，这些算法是否能够比单独使用一种数据类型更有效地提取信息？我期待这本书能够为我提供新的思路，将神经科学的发现转化为更强大的AI技术，为理解人工智能与人类智能的融合提供理论基础。

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作为一名对脑机接口（BMI）技术充满热情的研究者，我一直在寻找能够提升BMI系统性能的方法。EEG是目前最常用的BMI信号采集方式，但其空间分辨率较低，限制了BMI的精确控制。fMRI虽然提供了高空间分辨率，但其时间分辨率较低，且设备昂贵笨重，不适用于实时交互。因此，将EEG和fMRI结合起来，以期结合两者的优势，一直是我非常感兴趣的研究方向。这本《Simultaneous EEG and fMRI》正好切中了我的研究需求。我迫切希望书中能够详细阐述如何将EEG的快速反应能力与fMRI的空间定位能力相结合，以实现更精确、更高效的脑信号解码。例如，在开发用于控制假肢的BMI系统时，如何利用fMRI来精确识别与运动意图相关的脑区，同时利用EEG来捕捉运动指令的快速变化，从而实现更流畅、更自然的控制。书中是否会介绍相关的信号融合算法和模型？是否会探讨如何解决EEG和fMRI在时间尺度上的差异？我尤其关注书中关于这种联合技术在提升BMI系统的鲁棒性和适应性方面的潜力。这本书的出现，无疑为我打开了新的思路，我期待它能为我的研究提供理论指导和实践启发。

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我是一名在读的神经科学博士生，我的研究方向涉及到脑损伤后的康复机制。在寻找能够帮助我理解脑损伤区域的神经活动变化以及功能重塑的文献时，我偶然发现了这本《Simultaneous EEG and fMRI》。我之前对EEG和fMRI都有一定的了解，知道它们各自在时间精度和空间精度上的优势，但也深知将两者结合起来的巨大挑战。这本书的出现，让我眼前一亮，感觉像是找到了解决我研究瓶颈的一把金钥匙。我特别希望能在这本书中找到关于如何设计实验来同步采集EEG和fMRI数据，以及如何进行数据预处理和分析的详细指导。例如，在研究脑损伤患者的运动功能恢复时，我们既需要EEG来捕捉快速的运动相关脑电信号，又需要fMRI来定位激活的脑区。这两者数据的融合，无疑会为我们提供更全面、更深入的理解。我期望书中能够提供具体的算法和模型，帮助我们处理同步采集数据时可能出现的伪影和噪声，并且能够给出一些实际的研究范例，展示如何利用这种多模态技术来揭示脑损伤患者神经可塑性的具体表现。此外，书中对于这种联合技术在神经科学研究中的未来发展方向的展望，也让我充满了期待，它可能会为我今后的研究提供重要的启示。

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我对人类的大脑如何产生创造力一直感到着迷。创造力涉及到信息的联想、发散思维以及新颖想法的产生，这些过程都发生在极其复杂的神经层面。我一直认为，要理解创造力，我们需要能够捕捉到大脑在进行创造性活动时，不同区域之间快速且动态的互动。这本《Simultaneous EEG and fMRI》的书名，恰好满足了我对这种能够同时测量快速和精确空间信息的工具的期待。我非常好奇，书中是否会提供一些研究案例，展示如何利用EEG-fMRI联合技术来探究创造力的神经基础？例如，让参与者在完成一项创意任务（如绘画、写作或解决难题）时，同时采集EEG和fMRI数据。EEG或许能够捕捉到灵感闪现时的快速脑电活动，而fMRI则能帮助我们定位与这些灵感相关的脑区，例如前额叶皮层和顶叶皮层。书中是否会探讨，在创造过程中，不同脑区之间的连接是如何变化的？是否存在某种特定的同步脑电活动模式与高水平的创造力相关？我期待这本书能够为我提供一个理解和探索创造力这一人类独特能力的全新框架。

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作为一名对大脑运作机制充满好奇的科技爱好者，我一直关注着脑科学领域的最新进展。当我在书店里看到《Simultaneous EEG and fMRI》这本书时，它所蕴含的“同时性”概念立刻吸引了我。我理解，EEG能够捕捉到大脑电活动的快速变化，而fMRI则能显示大脑不同区域的血流变化，这两种信号代表着大脑活动的两个不同侧面。这本书让我看到了将这两个看似独立的视角融合在一起的可能性，这简直就像是打开了一扇新的大门，让我们能够以一种前所未有的方式来窥探大脑的秘密。我很好奇，书中是如何解释这两种信号之间的相互关系？它们是否能够相互印证，还是存在着某些“非线性”的关联？我希望书中能够用通俗易懂的语言，解释那些复杂的信号处理技术，让我这个非专业人士也能理解大脑活动是如何被“翻译”成我们可以解读的信息的。书中关于这种技术在研究“意识”、“情绪”等抽象概念时是如何应用的，也让我倍感兴奋。毕竟，这些都是人类最神秘、最引人入胜的领域，而这本书似乎提供了一个强大的工具来探索它们。我甚至在想，这本书的出现，是否预示着我们正朝着能够更精确地“读取”我们思想的方向迈进。

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在我看来，理解人类的情感体验是神经科学中最具挑战性和最引人入胜的领域之一。情绪是如何在大脑中产生、调节和表达的？这是一个复杂的问题，需要整合不同时间尺度和空间尺度的神经活动信息。这本《Simultaneous EEG and fMRI》吸引了我，因为它承诺了能够同时测量两种不同的大脑信号，这正是探索情绪神经机制的理想工具。我设想，EEG的高时间分辨率可能能够捕捉到情绪反应的瞬间爆发，而fMRI的空间分辨率则能帮助我们定位与不同情绪相关的脑区，比如杏仁核、前额叶皮层等。我非常好奇书中是如何处理和解释这些融合后的数据。例如，当一个人体验到恐惧时，EEG可能会捕捉到快速的皮层电活动变化，而fMRI则会显示杏仁核的激活。如何将这些信息联系起来，以更全面地理解恐惧的神经基础？书中是否会提供一些关于情绪诱导实验的研究案例？例如，通过播放不同的视频片段或呈现不同的图片来诱导积极或消极的情绪，然后同时采集EEG和fMRI数据，以揭示情绪产生的神经动力学。我期待这本书能够为我提供一个更深刻的视角来理解人类情感的复杂性。

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