Frontiers In Human Brain Topography pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Elsevier Science Health Science div

作者:Nakagawa, M./ Hirata, K./ Nagata, K.

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:

价格:189

装帧:HRD

isbn号码:9780444516558

丛书系列:

图书标签:

脑地形图
认知神经科学
脑电图
脑磁图
神经生理学
神经影像学
大脑功能
认知过程
神经科学
生物医学工程

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具体描述

神经科学前沿：探索大脑复杂性的新视野图书名称：《意识的疆域：从神经元到认知的跨学科探索》内容简介：本书旨在为广大读者、学生以及神经科学研究人员提供一个全面、深入且富有洞察力的视角，审视当代神经科学研究中那些最引人入胜、最具挑战性的领域。我们聚焦于大脑如何从基础的细胞和分子层面涌现出复杂的认知功能、情感体验以及自我意识。本书将不涉及任何关于“人脑地形图绘制”（Brain Topography）的特定技术或模型，而是将重点放在更宏观、更侧重功能连接和计算神经科学的最新进展上。第一部分：从基础生物学到计算模型本书的开篇将从神经元生物学的最新发现开始。我们详细探讨了新型神经元亚型、胶质细胞在突触可塑性中的动态作用，以及基因编辑技术（如CRISPR）如何帮助我们理解特定基因突变对神经环路的影响。我们不会纠缠于精确的空间定位，而是强调功能网络的动态重塑。随后，我们将进入计算神经科学的核心领域。在这一部分，我们深入剖析了描述和模拟大脑活动的数学框架。这包括动态系统理论在解释振荡和神经同步性中的应用，以及信息论如何被用来量化大脑处理和存储信息的能力。我们重点讨论了新兴的神经编码理论，例如稀疏编码和概率模型，它们如何解释感觉输入如何在神经元群体中被表征，以及这些表征如何支持学习和记忆。特别地，我们将详尽阐述循环神经网络（RNNs）和更先进的深度学习模型在模拟皮层信息流方面的潜力与局限。我们的目标不是描绘大脑的静态地图，而是理解信息如何在时间维度上流动、整合和决策。第二部分：感知、运动与决策的集成本部分致力于解析大脑如何将分散的感官输入整合成一个连贯的现实世界体验，并指导我们的行动。在感知处理方面，我们考察了感觉皮层（视觉、听觉、体感）如何通过预测编码（Predictive Coding）机制运作。这一理论认为，大脑主要是在不断地预测即将到来的输入，并将预测误差传递给更高级的区域进行修正。我们详细探讨了听觉皮层如何解析复杂声音结构（如语言），以及视觉系统如何解决“绑定问题”（Binding Problem）——即将颜色、形状、运动等不同特征整合为一个统一对象的机制。运动控制不再被视为简单的指令传递，而是复杂的前馈与反馈控制回路的体现。本书探讨了基底神经节和运动皮层之间的交互作用，重点分析了意图（Intention）的形成过程，即在大脑中，一个运动决策是如何从抽象的欲望转化为具体的肌肉激活指令的。关于决策制定，我们超越了传统的效用理论，转向证据累积模型（Evidence Accumulation Models）。我们探讨了这些模型如何精确地预测反应时间和选择偏差，以及它们如何在大脑中（特别是在顶叶皮层和前额叶皮层）找到对应的神经生物学基础。这里的核心在于理解个体如何在不确定的环境中，权衡时间和准确性。第三部分：高级认知、情感与意识的涌现本书的高潮部分将探讨神经科学中最具挑战性的领域：高级认知功能与意识的本质。工作记忆与执行功能的探讨将集中于前额叶皮层的多区域动态工作空间理论。我们分析了如何通过测量不同脑区之间的功能连接性（Functional Connectivity）和有效连接性（Effective Connectivity）的变化，来揭示规划、抑制不相关信息和任务切换的神经基础。情感的神经生物学部分，我们不满足于简单的“情感中心”概念。相反，我们采用维度模型（如效价和唤醒度）来理解情感状态，并探讨杏仁核、岛叶皮层和腹内侧前额叶皮层如何协同作用，调节和体验复杂的情感反馈。最后，也是最引人深思的部分，是关于意识的探讨。我们批判性地评估了当前主流的意识理论，如整合信息理论（Integrated Information Theory, IIT）和全局工作空间理论（Global Neuronal Workspace Theory, GNW）。本书强调意识体验的主观性（Qualia），并探讨了诸如睡眠、麻醉和特定脑损伤如何影响这一涌现现象。我们关注的是，在整个大脑网络中，哪些信息整合的模式能够产生“被体验”的意识，而非仅仅是信息处理。结论：未来的研究方向本书的结语展望了神经科学的未来，包括神经接口技术（Brain-Computer Interfaces, BCIs）如何从基础研究走向临床应用，以及大规模数据集分析（Big Data in Neuroscience）如何要求我们发展出更强大的理论工具来解释其复杂性。我们总结道，理解大脑并非是绘制一张详尽的“地图”，而更像是掌握一套不断演化的“算法”和“连接规则”。本书内容丰富，逻辑严密，旨在激发读者对人类心智复杂性的深层思考，并为跨学科的合作提供坚实的理论基础。