Cellular and Molecular Neurobiology pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Academic Pr

作者:Hammond, Constance

出品人:

頁數:493

译者:

出版時間:

價格:94.95

裝幀:Pap

isbn號碼:9780123116246

叢書系列:

圖書標籤:

• 神經生物學
• 細胞生物學
• 分子生物學
• 神經科學
• 細胞和分子神經生物學
• 神經元
• 突觸
• 大腦
• 神經係統
• 生物學

好的，這是一本關於神經科學其他領域的圖書簡介，內容詳盡，力求自然流暢。 --- 圖書名稱： 《高級神經影像學：從理論到臨床實踐》 圖書簡介 本書全麵、深入地探討瞭現代神經影像學領域的核心理論、前沿技術及其在神經科學研究與臨床診斷中的廣泛應用。本書旨在為研究生、博士後研究人員、神經科醫生、放射科醫師以及對復雜大腦功能與結構感興趣的專業人士提供一本集理論深度與操作指導於一體的權威參考書。 第一部分：神經影像學基礎與物理原理 本部分首先奠定瞭理解現代神經影像技術所需的基礎物理和數學知識。我們從電磁波譜在生物組織中的相互作用講起，詳細闡述瞭核磁共振（MRI）的底層原理，包括拉莫爾進動、自鏇迴波與梯度迴波序列的構建、T1/T2弛豫時間的物理意義及其在組織對比成像中的作用。 隨後，對功能性磁共振成像（fMRI）的生理基礎——血氧水平依賴（BOLD）效應進行瞭深入剖析。我們不僅闡述瞭神經血管耦閤的生物學機製，還詳細介紹瞭從原始信號采集到體素時間序列處理的全過程，包括運動校正、空間平滑以及時間濾波等關鍵預處理步驟。本部分還涵蓋瞭擴散張量成像（DTI）的數學模型，解釋瞭張量橢球體的幾何意義，以及如何利用分數各嚮異性（FA）和平均擴散率（MD）來量化白質縴維束的微觀結構特徵。對於新興的磁共振波譜學（MRS），我們詳細介紹瞭化學位移的原理及其在量化神經遞質和代謝物濃度中的應用潛力。 第二部分：先進結構與功能成像技術 本部分聚焦於當代神經影像領域最具突破性的技術。 1. 超高場磁共振（UHF-MRI）： 我們探討瞭7特斯拉（7T）及更高場強MRI在空間分辨率和信噪比上的巨大提升。重點分析瞭UHF-MRI在揭示皮層微柱結構、亞皮層核團精細解剖以及研究疾病早期病理變化方麵的獨特優勢。同時，也討論瞭高場強下麵臨的挑戰，如磁敏感僞影、射頻功率吸收（SAR）限製以及數據處理復雜性的增加。 2. 基於連接組學的網絡分析： 神經科學的焦點已從孤立腦區轉嚮腦區間的相互作用。本章係統介紹瞭靜態功能連接組學（sFC）和動態功能連接組學（dFC）的分析方法。對於sFC，我們詳細闡述瞭皮爾遜相關係數、偏相關分析、以及基於圖論的拓撲結構分析（如模塊化、中心性指標）。對於dFC，則介紹瞭基於滑動窗口、隱馬爾可夫模型（HMM）等方法，用於捕捉大腦網絡在時間上的快速、瞬態切換模式。連接組學分析的統計推斷（如置換檢驗、FDR校正）也得到瞭詳盡的介紹。 3. 腦電圖/腦磁圖（EEG/MEG）與多模態融閤： 雖然本書主要側重於MRI，但我們仍將EEG/MEG作為重要的補充工具進行討論。重點在於如何利用先進的源定位算法（如LORETA、Minimum Norm Estimates）來確定皮層電生理活動的來源。更重要的是，本部分詳細闡述瞭如何將高時間分辨率的EEG/MEG數據與高空間分辨率的fMRI數據進行多模態數據融閤，以構建更為精確的神經活動動態模型。 第三部分：疾病狀態下的影像學錶徵 本部分將理論與應用緊密結閤，深入探討瞭神經影像學在理解和診斷主要神經係統疾病中的作用。 1. 神經退行性疾病： 針對阿爾茨海默病（AD）、帕金森病（PD）和肌萎縮側索硬化（ALS），我們詳細闡述瞭結構MRI（如皮層厚度、體積測量）和形態學指標（如VBM、DTI白質完整性）的變化模式。重點分析瞭基於PET示蹤劑的分子影像（如澱粉樣蛋白、Tau蛋白顯像）如何與結構和功能MRI數據相結閤，實現疾病的早期生物標誌物發現和疾病進展的預測模型構建。 2. 精神和行為障礙： 本章聚焦於精神分裂癥、重度抑鬱癥（MDD）和自閉癥譜係障礙（ASD）。我們討論瞭這些疾病中普遍觀察到的連接組異常，包括默認模式網絡（DMN）的低連接性或異常動態性，以及皮層-紋狀體-丘腦環路的功能失調。此外，探討瞭靜息態fMRI（rs-fMRI）在識彆跨診斷的神經環路生物標誌物方麵的最新進展。 3. 卒中與創傷性腦損傷（TBI）： 對於急性期和慢性期卒中，本書詳細介紹瞭急性缺血的彌散加權成像（DWI）與灌注成像（PWI）序列的應用，以及如何通過“核心”與“半暗帶”的評估指導再灌注治療決策。在TBI方麵，側重於使用DTI量化彌漫性軸索損傷（DAI）的嚴重程度，以及利用連接組學分析評估慢性創傷性腦病（CTE）的潛在機製。 第四部分：數據分析與計算神經科學前沿 本部分深入到數據分析的實際操作層麵，強調瞭計算方法的嚴謹性。 我們係統迴顧瞭適用於神經影像數據的統計模型，從經典的單變量組間比較（如t檢驗、ANOVA）到復雜的多元迴歸模型。重點介紹瞭機器學習和深度學習在神經影像分析中的應用，包括如何使用支持嚮量機（SVM）和捲積神經網絡（CNN）來自動分類疾病亞型、預測患者預後或從數據中發現新的生物標誌物模式。數據標準化、批次效應校正、以及多變量模式識彆（如主成分分析PCA、獨立成分分析ICA）的理論基礎和實際操作規範也被詳盡闡述。 本書的最終目標是培養讀者批判性地評估和設計復雜神經影像學實驗的能力，理解從原始采集到最終生物學解釋的整個鏈條中的每一個技術和統計決策的含義。 ---

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