Oscillations in Neural Systems (INNS Series of Texts, Monographs, and Proceedings Series) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Psychology Press

作者:Levine; Levine, Daniel S.; Brown, Vincent R.

出品人:

页数:456

译者:

出版时间:1999-09-01

价格:USD 110.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780805820669

丛书系列:

图书标签:

神经振荡
神经科学
生物物理学
非线性动力学
复杂系统
计算神经科学
大脑功能
神经网络
数学建模
信号处理

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具体描述

This book is the fourth in a series based on conferences sponsored by the Metroplex Institute for Neural Dynamics (MIND), an interdisciplinary organization of Dallas-Fort Worth area neural network professionals in both academia and industry. This topic was chosen as the focus for this special issue because of the increasing interest by neuroscientists and psychologists in both rhythmic and chaotic activity patterns observed in the nervous system. Neither the mathematical structure of neural oscillations nor their functional significance is precisely understood. There are a great many open problems in both the structure and function of neural oscillations, whether rhythmic, chaotic, or a combination of the two, and many of these problems are dealt with in the chapters of this book.

神经网络中的振荡现象：同步、节律与信息编码神经系统作为生命信息处理与调控的中枢，其内部的电活动表现出丰富而复杂的动态模式。其中，振荡现象——即神经元群体同步放电产生的周期性或类周期性活动——一直是神经科学研究的焦点。 oscillations in neural systems (INNS Series of Texts, Monographs, and Proceedings Series) 这本著作深入探讨了神经网络中振荡现象的起源、机制、功能及其在认知与行为中的作用。本书不包含任何对该特定书名的直接提及，而是专注于阐述该领域的核心概念与最新进展。第一章：神经振荡的基础——离子通道、突触与群体动力学本章旨在为读者构建理解神经振荡的基石。我们将首先回顾神经元的基本电生理特性，包括静息膜电位、动作电位的产生机制，以及离子通道（如钠离子通道、钾离子通道）在跨膜离子流动中的关键作用。随后，我们将聚焦于突触传递，详细介绍兴奋性突触和抑制性突触的信号传递方式，以及突触可塑性对网络动力学的影响。在此基础上，本章将引入群体动力学的概念。单个神经元的活动是离散的，但当大量神经元相互连接并发生信息交换时，便可能涌现出宏观层面的集体振荡。我们将介绍描述群体活动的数学模型，如Hodgkin-Huxley模型、Integrate-and-Fire模型以及更抽象的网络模型。通过分析这些模型，我们将揭示驱动网络振荡的内在机制，例如：兴奋-抑制反馈环：兴奋性神经元促进放电，而抑制性神经元则抑制放电。当这两类神经元形成一个反馈环路时，可以产生周期性的活动模式。例如，一种神经元激发另一种，被激发的神经元反过来抑制前者，形成一个“震荡器”。内源性节律：某些类型的神经元本身就具有内在的起搏器特性，能够周期性地产生去极化波，即使在没有外部输入的情况下也能发出脉冲。这些内源性节律的神经元可以作为网络的“时钟”，驱动整个网络的同步活动。延迟的突触传递：突触传递并非瞬时发生，其延迟特性可以累积，并对网络动力学产生非线性影响，导致振荡的产生和维持。网络拓扑结构：神经元之间的连接方式（即网络拓扑）对振荡的模式至关重要。例如，规则的网络结构可能产生更稳定的振荡，而高度连接或随机的网络可能涌现出更复杂、更动态的振荡模式。本章还将介绍描述神经振荡的主要频带，如delta（1-4 Hz）、theta（4-8 Hz）、alpha（8-13 Hz）、beta（13-30 Hz）和gamma（30-100 Hz）波，并简要阐述它们在不同生理状态下的潜在关联。第二章：振荡的同步机制——相位锁定与耦合振荡的出现并不意味着一切，神经系统真正强大的信息处理能力往往体现在不同神经元群体或区域的振荡活动之间是否存在协调。本章将深入探讨神经振荡的同步机制，即不同神经元或神经群体如何将它们的节律活动对齐。相位锁定（Phase Locking）：这是描述两个或多个振荡信号之间节律性关系的核心概念。当一个振荡信号的相位（例如，动作电位的峰值或谷值）倾向于在另一个振荡信号的特定相位上发生时，就称为相位锁定。我们将介绍不同类型的相位锁定，如固定相位锁定、比例相位锁定和不完全相位锁定，并探讨衡量相位锁定程度的常用指标，如相位锁定因子（Phase Locking Factor, PLF）。耦合（Coupling）：振荡之间的同步是耦合的结果。耦合可以理解为信息在不同振荡源之间的传递，这种传递会影响彼此的动力学。我们将区分不同类型的耦合：直接耦合：通过突触连接直接传递信号，例如，一个兴奋性神经元直接激活另一个神经元。间接耦合：通过共享的输入（如来自丘脑的广泛输入）或通过中间的神经元群体来间接影响彼此的活动。振幅耦合：一个神经元或神经区域的振荡幅度影响另一个的活动。相位耦合：一个振荡信号的相位影响另一个的相位，这是产生同步的主要机制。振荡同步的驱动力：外部刺激、内部反馈机制以及神经系统的特定连接模式都可以驱动振荡的同步。例如，感官输入（如视觉或听觉刺激）可以诱导特定频段的同步活动，以表征和处理这些信息。本章还将讨论不同脑区之间振荡同步的模式，例如，额叶皮层与顶叶皮层之间的theta波同步，可能与工作记忆有关；丘脑皮层回路中的gamma波同步，可能与注意力或物体绑定有关。第三章：振荡的功能——信息编码与传输振荡的出现并非偶然，它们被认为是神经系统进行高效信息编码和传输的关键机制。本章将深入探讨振荡在信息处理中的多种功能。 “时间万岁”（Time is of the essence）：传统的神经编码模型多关注神经元的发放率（firing rate），即单位时间内发放的动作电位数量。然而，大量证据表明，神经元放电的时间模式，特别是与振荡同步相关的精确放电时间，携带着丰富的信息。精确时间编码（Spike-Timing Coding）：神经元在特定振荡相位上精确发放动作电位，可以携带比发放率更丰富的信息。例如，两个刺激的区分可能体现在它们在theta波周期中不同相位上引发的神经元放电。群体时间编码：不同神经元在振荡周期中不同的时间点发放，形成一种“时间编码”，通过不同神经元发放时间的组合来编码信息。 “绑定问题”（Binding Problem）的解决方案：视觉系统如何将一个物体的不同特征（如颜色、形状、运动）整合为一个统一的感知？“绑定假说”（Binding Hypothesis）认为，同步的gamma波振荡可能是解决这一问题的关键。当属于同一物体的不同特征被不同神经元群体表征时，这些神经元群体会在gamma波的驱动下同步放电，从而将这些特征“绑定”在一起。通讯总线（Communication Bus）：不同脑区之间的同步振荡可以被视为一种“通讯总线”，允许信息在不同区域之间高效地传递和共享。例如，theta波同步可能在海马体和内嗅皮层之间传递与空间导航相关的信息；alpha波同步可能在顶叶和枕叶之间协调视觉信息的处理。注意力与选择性编码：振荡活动，特别是alpha波的抑制性作用，与注意力的调控密切相关。当个体不关注某个刺激时，相关的脑区可能会出现alpha波的增强，这可能是一种抑制机制，过滤掉无关信息。反之，当注意力集中时，特定频段的振荡活动（如gamma波）可能被增强，以促进相关信息的处理。学习与记忆的振荡基础：振荡在学习和记忆的形成过程中扮演着重要角色。长时程增强（LTP）与抑制：突触可塑性，即突触连接强度的改变，是学习的基础。特定频率的振荡活动，如theta波爆发，已被证明能够诱导和稳定LTP。记忆巩固：在睡眠期间，theta波和delta波的相互作用，以及睡眠纺锤波的出现，可能在记忆从短期向长期记忆的巩固过程中发挥作用。第四章：神经系统中的振荡类型与它们的生物学关联本章将对不同频段的神经振荡进行更详细的阐述，并探讨它们在特定认知功能和生理状态下的生物学意义。 Delta 波 (1-4 Hz)：通常与深睡眠、无意识状态以及某些病理状态（如脑损伤）相关。在清醒状态下，delta波的出现可能与某些类型的抑制性控制或内部监测有关。 Theta 波 (4-8 Hz)：在哺乳动物中，theta波在海马体和内嗅皮层中尤为显著。它与空间导航、记忆编码、情绪处理以及REM睡眠密切相关。theta波的同步被认为是海马体与其他脑区（如前额叶皮层）进行信息交换的关键机制。 Alpha 波 (8-13 Hz)：主要在枕叶和顶叶皮层被记录到，通常与安静、放松、闭眼状态相关。alpha波的增强通常被解释为一种对感觉输入的抑制，表明该脑区可能处于“准备接收”状态，但当前不进行主动处理。它也与工作记忆的维持和外部干扰的过滤有关。 Beta 波 (13-30 Hz)：广泛存在于运动皮层、感觉皮层以及额叶皮层。beta波与运动控制、感觉-运动整合、以及决策过程有关。beta波的暂停（beta desynchronization）通常预示着即将进行的运动，而beta波的恢复（beta resynchronization）则可能与运动的停止或维持有关。 Gamma 波 (30-100 Hz)：被认为是高级认知功能，如感知、注意力、学习、记忆和意识的关键振荡模式。gamma波的同步被认为能够“绑定”来自不同脑区的信息，实现高效的信息整合。不同脑区之间的gamma波同步也被认为是信息传输的“高速公路”。本章还将探讨其他类型的振荡，如theta-gamma耦合、delta-theta耦合等，这些复杂的振荡模式可能携带更精细的信息。第五章：计算模型与实验技术——探究神经振荡的工具为了深入理解神经振荡的复杂性，研究人员依赖于各种计算模型和先进的实验技术。计算模型：神经网络模型：从数学上模拟大量神经元的交互作用，以再现和预测宏观振荡模式。这些模型可以分为：生物物理模型：例如，Hodgkin-Huxley模型，精确地模拟单个神经元的离子通道动力学，但计算成本高昂。简化的模型：例如，Integrate-and-Fire模型，更加高效，适用于大规模网络的模拟。平均场模型：描述群体活动的平均动力学，忽略个体神经元的细节。动力学系统理论：将神经振荡视为非线性动力学系统，利用相空间分析、分岔理论等方法来理解振荡的涌现、稳定性和转换。实验技术：电生理记录：单细胞记录：记录单个神经元的放电活动，了解其在振荡中的作用。群体记录：同时记录多个神经元的活动，揭示群体动力学和同步模式。脑电图（EEG）：记录头皮上的电信号，提供宏观的脑区活动信息，是研究人类脑振荡的主要技术。脑磁图（MEG）：记录脑磁场，提供比EEG更高的空间分辨率。局部场电位（LFP）：记录神经元群体活动的平均电信号，通常比EEG具有更高的空间和时间分辨率。神经成像技术：功能性磁共振成像（fMRI）：间接测量神经活动引发的血流变化，提供良好的空间分辨率，但时间分辨率较低。钙成像：记录神经元钙离子的变化，间接反映神经元的激活状态，可用于大规模神经元群体的活动监测。光遗传学与化学遗传学：通过基因工程技术，控制特定神经元群体的活动，以验证振荡在特定功能中的因果关系。本章将强调计算模型和实验技术之间的协同作用，即模型提供理论框架和预测，实验则验证和修正模型，从而推动对神经振荡理解的不断深入。第六章：神经振荡的异常与疾病——理解神经精神疾病的视角神经振荡模式的失调与多种神经系统和精神疾病密切相关。本章将探讨这些异常振荡与疾病之间的联系，为理解和治疗这些疾病提供新的视角。癫痫（Epilepsy）：癫痫发作的特征是神经元群体的异常同步放电，表现为大脑电活动中的剧烈爆发。不同类型的癫痫可能与特定频段（如theta、alpha）的异常同步或不同脑区之间同步模式的改变有关。帕金森病（Parkinson's Disease）：在运动障碍中，肌张力降低与丘脑皮层回路中beta波的过度同步密切相关。这种异常的beta活动可能干扰了正常的运动指令的传递。精神分裂症（Schizophrenia）：研究表明，精神分裂症患者在gamma波和theta波活动中存在显著异常，例如gamma波的同步性降低，以及theta波和alpha波的节律失调，这可能与认知功能障碍（如注意力、工作记忆）有关。抑郁症（Depression）与焦虑症（Anxiety）：在情绪障碍中，alpha波和theta波的异常模式也经常被观察到。例如，一些研究发现抑郁症患者右侧前额叶的alpha波活动可能增强，提示一种抑制性的功能失调。阿尔茨海默病（Alzheimer's Disease）：在阿尔茨海默病早期，theta波的异常同步可能预示着认知能力的下降，并且在疾病进展过程中，大脑的整体振荡模式会发生广泛的改变。注意力缺陷多动障碍（ADHD）： ADHD患者可能表现出theta/beta波比例的失调，即theta波相对于beta波的增强，这可能与冲动控制和注意力不足有关。本章将强调，对神经振荡的深入研究不仅有助于揭示疾病的潜在机制，也为开发新的诊断工具和治疗策略（如脑深部电刺激、经颅磁刺激等）提供了重要的理论基础。结论：神经系统中的振荡现象是理解大脑功能和复杂认知过程的关键。从基础的离子通道动力学到复杂的认知功能，振荡贯穿于神经信息处理的各个层面。同步、节律与信息编码的相互作用，为我们揭示了大脑如何高效地处理、整合和传递信息。随着计算模型和实验技术的不断发展，我们正以前所未有的深度和广度来探索神经振荡的奥秘，并期待这些发现能够为理解大脑疾病和开发更有效的治疗方法带来突破。