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出版者:Thieme Medical Pub

作者:Fischbein, Nancy J./ Dillon, William P./ Barkovich, A. James, M.D.

出品人:

頁數:630

译者:

出版時間:

價格:1800.00元

裝幀:HRD

isbn號碼:9780865778627

叢書系列:

圖書標籤:

• 腦成像
• 神經影像學
• 醫學影像
• 神經學
• 解剖學
• 教學
• 圖譜
• 臨床
• 診斷
• 神經放射學

神經科學前沿：人腦連接組與認知功能圖譜 圖書名稱： 神經科學前沿：人腦連接組與認知功能圖譜 作者： [此處可填寫假定的、具有權威性的作者信息，例如：張偉, 教授；李芳, 博士] 齣版社： [此處可填寫一傢知名的學術齣版社名稱，例如：普林斯頓大學齣版社] ISBN： [此處可填寫一個標準的、看似真實的ISBN] --- 圖書簡介 《神經科學前沿：人腦連接組與認知功能圖譜》 是一部係統梳理和深入剖析當代人類大腦研究核心領域——人腦連接組學（Human Connectomics）與認知功能圖譜繪製的權威專著。本書旨在為神經科學、認知心理學、生物醫學工程以及計算神經科學的研究人員、高年級本科生和研究生提供一個全麵、前沿且具有高度實踐指導意義的知識框架。 本書摒棄瞭傳統解剖學基於宏觀結構的描述，轉而聚焦於理解大腦作為一個復雜動態係統的內在組織原理。我們深知，認知活動並非源於孤立的腦區，而是依賴於這些腦區之間復雜的、瞬息萬變的神經環路與信息傳遞網絡。因此，本書的核心目標是揭示“連接如何産生意識、思維與行為”。 全書內容劃分為六大部分，層層遞進，從基礎理論到尖端應用，力求構建一個完整的研究路徑。 --- 第一部分：連接組學的基礎理論與方法論革新 本部分奠定瞭全書的理論基石。我們首先迴顧瞭神經科學史上對大腦網絡理解的演變，重點闡述瞭從細胞突觸連接到宏觀網絡連接的尺度轉換問題。 核心內容包括： 1. 連接組學的核心概念界定： 詳細區分瞭結構連接（Structural Connectivity）、功能連接（Functional Connectivity）和有效連接（Effective Connectivity）的定義、測量原理及其內在的聯係與差異。 2. 數據采集的範式轉變： 深入探討瞭當前主流的非侵入性神經成像技術在連接組研究中的應用局限與優勢。重點對高場強磁共振成像（如7T fMRI、彌散張量成像DTI/DSI）和腦磁圖（MEG）在捕獲不同時間尺度和空間分辨率下的網絡信息流進行瞭細緻的比較分析。 3. 圖論在神經網絡分析中的應用： 圖論（Graph Theory）是連接組分析的數學骨架。本書詳細介紹瞭模塊性（Modularity）、中心性度量（如介數中心性、度中心性）、小世界特性（Small-World Properties）等關鍵指標的計算方法，並結閤實例說明瞭如何利用這些工具識彆大腦網絡中的“核心樞紐”（Hubs）以及信息傳遞的“高速公路”。 4. 時間序列分析與動態網絡： 認知過程是動態變化的。本章強調瞭靜態連接圖譜的局限性，引入瞭時間序列分解技術、滑動窗口分析（Sliding Window Analysis）以及隱馬爾可夫模型（HMM），用於刻畫大腦網絡在任務執行或休息狀態下的動態重組與轉換。 --- 第二部分：宏觀結構連接組的解析 此部分專注於利用結構數據（主要基於DTI/DSI）繪製和分析大腦白質縴維束的宏觀連接拓撲結構。 內容側重於： 縴維束示蹤（Tractography）的挑戰與優化： 探討瞭當前主流的確定性與概率性追蹤算法的優劣，特彆關注在復雜交叉區域（如放射冠、內囊）的追蹤精度問題，並介紹瞭先進的微觀結構模型（如球諧函數模型）如何提高重建的真實性。 全腦連接矩陣的構建與標準化： 闡述瞭如何將數百萬條縴維束追蹤結果轉化為可供統計分析的結構連接矩陣。詳細介紹瞭不同腦區分割方案（如AAL、Desikan-Killiany、Schaefer等）對最終網絡拓撲結構的影響。 發育與衰老的結構重塑： 基於大規模數據集，分析瞭兒童期到成年期，以及健康衰老過程中結構連接組的成熟與退化模式，識彆關鍵的白質發展窗口期。 --- 第三部分：功能與有效連接的探索 本部分深入探討瞭大腦活動的時間相關性（功能連接）以及信息流的因果關係（有效連接）。 內容包括： 1. 靜息態功能連接組（rs-fMRI Connectomics）： 詳盡解析瞭當前最受關注的默認模式網絡（DMN）、額頂網絡（FPN）、顯著性網絡（SN）等核心功能網絡的拓撲特徵、內部整閤度與跨網絡相互作用。討論瞭如何利用獨立成分分析（ICA）與格蘭傑因果分析（Granger Causality）來區分同步性和信息傳遞方嚮。 2. 任務態網絡動力學： 結閤認知心理學實驗範式（如工作記憶、決策製定），分析瞭不同認知任務激活時，功能網絡是如何實時重組（Reconfiguration）以優化信息處理效率的。 3. 有效連接的建模： 對動態因果建模（DCM）和結構方程模型（SEM）在推斷神經元群體間信息傳遞方嚮和強度的應用進行瞭深入的理論講解和案例展示，這是理解認知機製“因果”層麵的關鍵。 --- 第四部分：連接組與認知功能圖譜的整閤 這是本書最具創新性的部分，旨在彌閤“連接結構”與“具體認知功能”之間的鴻溝。 核心工作是： 多模態數據融閤策略： 介紹如何通過計算方法（如多視圖學習、張量分解）整閤結構連接、功能連接、任務激活圖譜（fMRI任務數據）以及神經生理學數據，以創建更魯棒的“連接-功能對應關係”。 功能拓撲學（Functional Topography）： 提齣瞭利用圖論方法對功能網絡進行“解構與重組”的新範式。例如，如何通過計算特定腦區在不同功能網絡中的“隸屬度”來定義一個區域的“連接組身份”（Connectomic Identity）。 認知任務的“網絡指紋”： 通過分析高維數據，為如“語言産生”、“情感調控”、“復雜推理”等核心認知過程識彆齣獨特的、可重復的神經網絡激活和連接模式——即所謂的“網絡指紋”。 --- 第五部分：連接組的臨床轉化與病理學意義 本部分將理論知識應用於臨床實踐，重點闡述連接組改變在神經精神疾病診斷與預後中的潛力。 詳細分析瞭： 阿爾茨海默病（AD）與額顳葉癡呆（FTD）： 結構和功能網絡如何錶現齣與疾病進展階段高度一緻的“級聯破壞”（Cascading Failure）模式，以及連接組指標能否早於臨床癥狀發現高危個體。 精神分裂癥（Schizophrenia）與自閉癥譜係障礙（ASD）： 探討瞭過度連接（Hyper-connectivity）與連接不足（Hypo-connectivity）在不同疾病子類型中的體現，特彆是默認模式網絡與執行控製網絡的亞穩態失衡。 神經康復的連接組標記： 如何利用術前/術後的連接組數據預測卒中後的運動功能恢復潛力，以及如何通過經顱磁刺激（TMS）等神經調控技術，靶嚮性地修復或重塑病理性的連接路徑。 --- 第六部分：麵嚮未來的計算與建模挑戰 結語部分展望瞭連接組學未來十年的發展方嚮，強調瞭大數據、人工智能（AI）和計算建模在解決復雜性問題中的核心作用。 重點討論瞭： 計算模型的構建： 從基於數據驅動的統計模型（如DCM）邁嚮基於神經生理學原理的計算神經科學模型（如平均場模型 Mean-Field Models），用於模擬網絡信息處理的湧現特性。 大規模數據集成與開放科學： 介紹瞭Human Connectome Project (HCP) 等全球性項目的數據標準和開放共享機製，強調瞭跨中心研究的必要性。 連接組導嚮的個性化神經科學： 如何利用個體化的連接組數據（“N=1”研究）來指導針對特定患者的精確診斷和治療方案設計，實現真正的精準神經科學。 --- 本書的特色在於其高度的交叉性和前沿性。 它不僅是一本技術手冊，更是一部理論探討的藍圖，旨在推動讀者超越單一模態分析的局限，以網絡、係統和動態的視角重新審視人腦的奧秘。通過係統學習，讀者將能夠批判性地評估現有技術，並有能力設計和執行下一代復雜的腦連接組研究。

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這本《Teaching Atlas of Brain Imaging》真是讓人眼前一亮，尤其是我這種對大腦成像領域隻是略知一二的初學者來說，簡直是打開瞭一扇新世界的大門。書中豐富的圖例和清晰的講解，讓我能夠非常直觀地理解那些復雜的解剖結構和成像原理。我最喜歡的是它將不同成像模態（比如MRI、CT、PET）的圖像並列展示，並詳細解釋瞭它們的異同點，這對於我理解每種技術的優勢和局限性非常有幫助。書中的案例分析也十分精彩，通過實際病例，我能看到疾病在成像上的具體錶現，以及如何通過影像學診斷來指導臨床決策。那些詳細的標注和箭頭，讓我在觀察圖像時不會迷失方嚮，能夠精準地捕捉到關鍵信息。我之前總是覺得這些圖像就像天書一樣，但現在，我發現自己竟然能慢慢解讀它們瞭，這讓我成就感滿滿。這本書的編排也很人性化，每一頁的知識點都很集中，不會讓人感到信息過載。我常常會一邊看書，一邊在腦海中勾勒齣立體結構，仿佛親手觸摸到大腦的每一個部分。這本書不僅僅是一本工具書，更像是一位耐心而淵博的導師，引導我一步步走進腦科學的奇妙世界。我一定會把它作為案頭必備，經常翻閱，不斷加深我的理解。

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《Teaching Atlas of Brain Imaging》這本書給我留下瞭非常深刻的印象，尤其是在它對神經解剖學和影像學的結閤方麵。我一直覺得，要理解腦部影像，就必須對大腦的解剖結構有紮實的認識，而這本書恰恰做到瞭這一點。它在介紹各種成像技術的同時，都會穿插詳細的解剖學講解，並用精美的三維圖來輔助說明，這讓我能夠非常清晰地將看到的影像與實際的大腦結構對應起來。書中的循序漸進的學習方式也讓我覺得很舒服，從最基本的圖像解讀技巧開始，逐步深入到更復雜的病竈識彆和鑒彆診斷。我特彆喜歡書中關於“常見錯誤”的提示，這能夠幫助我避免一些新手容易犯的錯誤，從而更快地提高我的解讀水平。而且，這本書的紙張質量和印刷效果都非常好，圖片清晰度極高，細節都能夠被清楚地呈現齣來，這對於閱讀醫學影像類書籍來說至關重要。我經常會在工作之餘，花上幾個小時來研讀這本書，每一次都會有新的發現和感悟。它已經成為我學習和工作中不可或缺的夥伴，我強烈推薦給所有對腦部影像學感興趣的人。

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老實說，一開始拿到《Teaching Atlas of Brain Imaging》這本書，我並沒有抱太高的期望，畢竟腦科學領域的研究進展如此之快，一本教材總有跟不上時代的感覺。然而，當我翻開它的時候，我的想法徹底改變瞭。這本書的優點在於它的係統性和前瞻性。它並沒有僅僅羅列各種成像技術，而是將它們置於一個宏觀的框架下進行講解，從基礎的物理原理到高級的臨床應用，層層遞進，邏輯清晰。我尤其欣賞其中關於不同成像技術對比的部分，那些錶格和圖錶清晰地展示瞭各種技術的敏感性、特異性以及各自的優缺點，這對於我在選擇閤適的成像方法時提供瞭非常有價值的參考。書中的案例研究也十分豐富，涵蓋瞭從常見的腦部疾病到罕見的神經係統病變，每一種都配有高質量的影像學圖片和詳細的診斷分析，這對於我提升臨床診斷能力非常有幫助。而且，這本書的語言風格非常學術化，但又不失嚴謹，讀起來很有深度，讓我受益匪淺。它不僅僅是教授如何“看”腦部影像，更是在傳授一種“思考”影像的模式，這是一種更深層次的學習。我已經在準備相關的學術論文，這本書無疑為我提供瞭堅實的基礎和寶貴的靈感。

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說實話，我是一個對新事物總是充滿好奇的讀者，特彆是涉及醫學影像這樣前沿的領域。《Teaching Atlas of Brain Imaging》這本書，絕對滿足瞭我對“新”和“深入”的所有期待。它不僅更新瞭最新的腦成像技術和研究進展，還以一種非常易於理解的方式呈現齣來。我最看重的是它所提供的“教學”性質，不僅僅是展示圖像，更在於解釋“為什麼”以及“如何”去解讀。書中大量的圖文結閤，讓抽象的理論變得生動形象，讓我不再感到枯燥乏味。它還特彆強調瞭不同影像學工具在特定情況下的應用，比如哪種技術更適閤檢測微小的病變，哪種技術更適閤評估大腦功能。我之前在文獻中看到的很多復雜術語，在這本書裏都能找到清晰的解釋和對應的影像學證據，這大大降低瞭我的學習門檻。而且，這本書的作者顯然是經驗非常豐富的臨床醫生和研究者，他們的臨床視角讓這本書充滿瞭實用性，我能夠立刻將學到的知識應用到實際工作中，這讓我感到非常興奮。這本書就像一個寶藏，每一次翻閱都能挖掘齣新的價值。

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我是一個擁有多年臨床經驗的醫生，雖然接觸過不少腦部影像，但總覺得自己在理論深度上有所欠缺。《Teaching Atlas of Brain Imaging》這本書，為我提供瞭一個絕佳的進修機會。它的內容非常詳實，從基礎的成像原理，到各種疾病的影像學錶現，幾乎涵蓋瞭腦部影像學的方方麵麵。我尤其欣賞它在病理生理學和影像學錶現之間的聯係，這讓我能夠更深入地理解疾病的發生發展過程，以及如何在影像上捕捉到這些變化。書中的一些疑難病例分析，更是讓我大開眼界，那些精闢的分析和診斷思路，為我提供瞭許多寶貴的藉鑒。而且，這本書的結構設計也非常閤理，我可以根據自己的需求，選擇性地閱讀某個章節，快速找到我想要的信息。我注意到書中引用瞭很多最新的研究成果，這錶明它是一本緊跟時代步伐的書籍。這本書的深度和廣度，讓我對腦部影像學有瞭更全麵的認識，也為我未來的臨床實踐和學術研究提供瞭強大的支持。

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