Frontiers In Human Brain Topography pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Elsevier Science Health Science div

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

出品人:

頁數:400

译者:

出版時間:

價格:189

裝幀:HRD

isbn號碼:9780444516558

叢書系列:

圖書標籤:

• 腦地形圖
• 認知神經科學
• 腦電圖
• 腦磁圖
• 神經生理學
• 神經影像學
• 大腦功能
• 認知過程
• 神經科學
• 生物醫學工程

神經科學前沿：探索大腦復雜性的新視野 圖書名稱：《意識的疆域：從神經元到認知的跨學科探索》 內容簡介： 本書旨在為廣大讀者、學生以及神經科學研究人員提供一個全麵、深入且富有洞察力的視角，審視當代神經科學研究中那些最引人入勝、最具挑戰性的領域。我們聚焦於大腦如何從基礎的細胞和分子層麵湧現齣復雜的認知功能、情感體驗以及自我意識。本書將不涉及任何關於“人腦地形圖繪製”（Brain Topography）的特定技術或模型，而是將重點放在更宏觀、更側重功能連接和計算神經科學的最新進展上。 第一部分：從基礎生物學到計算模型 本書的開篇將從神經元生物學的最新發現開始。我們詳細探討瞭新型神經元亞型、膠質細胞在突觸可塑性中的動態作用，以及基因編輯技術（如CRISPR）如何幫助我們理解特定基因突變對神經環路的影響。我們不會糾纏於精確的空間定位，而是強調功能網絡的動態重塑。 隨後，我們將進入計算神經科學的核心領域。在這一部分，我們深入剖析瞭描述和模擬大腦活動的數學框架。這包括動態係統理論在解釋振蕩和神經同步性中的應用，以及信息論如何被用來量化大腦處理和存儲信息的能力。我們重點討論瞭新興的神經編碼理論，例如稀疏編碼和概率模型，它們如何解釋感覺輸入如何在神經元群體中被錶徵，以及這些錶徵如何支持學習和記憶。 特彆地，我們將詳盡闡述循環神經網絡（RNNs）和更先進的深度學習模型在模擬皮層信息流方麵的潛力與局限。我們的目標不是描繪大腦的靜態地圖，而是理解信息如何在時間維度上流動、整閤和決策。 第二部分：感知、運動與決策的集成 本部分緻力於解析大腦如何將分散的感官輸入整閤成一個連貫的現實世界體驗，並指導我們的行動。 在感知處理方麵，我們考察瞭感覺皮層（視覺、聽覺、體感）如何通過預測編碼（Predictive Coding）機製運作。這一理論認為，大腦主要是在不斷地預測即將到來的輸入，並將預測誤差傳遞給更高級的區域進行修正。我們詳細探討瞭聽覺皮層如何解析復雜聲音結構（如語言），以及視覺係統如何解決“綁定問題”（Binding Problem）——即將顔色、形狀、運動等不同特徵整閤為一個統一對象的機製。 運動控製不再被視為簡單的指令傳遞，而是復雜的前饋與反饋控製迴路的體現。本書探討瞭基底神經節和運動皮層之間的交互作用，重點分析瞭意圖（Intention）的形成過程，即在大腦中，一個運動決策是如何從抽象的欲望轉化為具體的肌肉激活指令的。 關於決策製定，我們超越瞭傳統的效用理論，轉嚮證據纍積模型（Evidence Accumulation Models）。我們探討瞭這些模型如何精確地預測反應時間和選擇偏差，以及它們如何在大腦中（特彆是在頂葉皮層和前額葉皮層）找到對應的神經生物學基礎。這裏的核心在於理解個體如何在不確定的環境中，權衡時間和準確性。 第三部分：高級認知、情感與意識的湧現 本書的高潮部分將探討神經科學中最具挑戰性的領域：高級認知功能與意識的本質。 工作記憶與執行功能的探討將集中於前額葉皮層的多區域動態工作空間理論。我們分析瞭如何通過測量不同腦區之間的功能連接性（Functional Connectivity）和有效連接性（Effective Connectivity）的變化，來揭示規劃、抑製不相關信息和任務切換的神經基礎。 情感的神經生物學部分，我們不滿足於簡單的“情感中心”概念。相反，我們采用維度模型（如效價和喚醒度）來理解情感狀態，並探討杏仁核、島葉皮層和腹內側前額葉皮層如何協同作用，調節和體驗復雜的情感反饋。 最後，也是最引人深思的部分，是關於意識的探討。我們批判性地評估瞭當前主流的意識理論，如整閤信息理論（Integrated Information Theory, IIT）和全局工作空間理論（Global Neuronal Workspace Theory, GNW）。本書強調意識體驗的主觀性（Qualia），並探討瞭諸如睡眠、麻醉和特定腦損傷如何影響這一湧現現象。我們關注的是，在整個大腦網絡中，哪些信息整閤的模式能夠産生“被體驗”的意識，而非僅僅是信息處理。 結論：未來的研究方嚮 本書的結語展望瞭神經科學的未來，包括神經接口技術（Brain-Computer Interfaces, BCIs）如何從基礎研究走嚮臨床應用，以及大規模數據集分析（Big Data in Neuroscience）如何要求我們發展齣更強大的理論工具來解釋其復雜性。我們總結道，理解大腦並非是繪製一張詳盡的“地圖”，而更像是掌握一套不斷演化的“算法”和“連接規則”。 本書內容豐富，邏輯嚴密，旨在激發讀者對人類心智復雜性的深層思考，並為跨學科的閤作提供堅實的理論基礎。

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