统计参数图：脑功能成像分析（导读版）

图书标准信息

• 作者 [英]弗理斯顿 著
• 出版社 科学出版社
• 出版时间 2010-01
• 版次 1
• ISBN 9787030263490
• 定价 168.00元
• 装帧 精装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 647页
• 字数 951千字
• 正文语种 英语
• 丛书 科爱传播生命科学

【内容简介】

　　《统计参数图：脑功能成像分析(导读版)》不仅阐述了脑信号分析的概念和过程，还介绍了各种脑成像数据分析的背景和方法，从fMRI到脑磁描记法(magnetoencephalography)，这些信息通过其他途径很难获得。《统计参数图：脑功能成像分析(导读版)》可用作学生教材，对于刚刚接触此项技术的科研人员和实验神经生物学家都是非常好的参考书，还可作为脑成像数据分析软件包的使用手册使用。
　　“很少有哪些科学进展可以像为正在工作的人类大脑进行‘拍照’这样引人注目”。人们为什么如此着迷于脑功能成像]因为，为了理解正常人类大脑的工作机制，功能成像是必不可少的。它试图将不同的心理过程定位于大脑的不同部分，也即绘制一张标明哪些区域负责哪些加工过程的“脑功能解剖图”。如同“人类基因组计划”一样，对人类大脑功能的探索寄托着人们“认识自我”的亘古不变的理想和愿望。
　　随着脑成像的数据不断增长，在统一的框架内对这些数据进行有效的整合及比对就显得越发重要。统计参数图(StatisticalParametricMapping，SPM)提供了一种被广泛接受的基本概念，这种概念可以用来处理各种不同形式的数据。

【目录】

致谢
第一部分导论
1SPM简史
2统计参数图
3脑反应建模

第二部分计算解剖学
4刚体配准
5非线性配准
6图像分割
7基于像素的形态计量学

第三部分广义线性模型
8广义线性模型
9对照和经典推断
10协方差成分
11分层模型
12随机效应分析
13方差分析
14fMRI卷积模型
15fMRI有效实验设计
16EEG和MEG的分层模型

第四部分经典推断
17参数方法
18随机场理论
19拓扑推断
20错误发现率方法
21非参数方法

第五部分贝叶斯推断
22经验贝叶斯和分层模型
23后验概率图
24变分贝叶斯
25fMRI时空模型
26EEG时空模型

第六部分生理物理模型
27fMRI的正演化模型
28EEG的正演化模型
29EEG模型的贝叶斯反演
30诱发反应的贝叶斯反演
31群体动力学的神经元模型
32能量学的神经元模型
33EEG和MEG的神经元模型
34动力学模型的贝叶斯反演
35贝叶斯模型的选择和平均

第七部分大脑连接
36功能整合
37功能连接：特征图像和多元分析
38有效连接
39非线性连接与核
40多元自回归模型
41fMRI的动态因果模型
42EEG的动态因果模型
43动态因果模型和贝叶斯模型的选择

附录
附录1广义线性模型和推断
附录2动力系统
附录3EM算法
附录4拉普拉斯近似下的变分贝叶斯方法
附录5卡曼滤波
附录6随机场理论