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同步脑电-功能磁共振（EEG-fMRI）原理与技术


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同步脑电-功能磁共振（EEG-fMRI）原理与技术
  • 书号：9787030399830
    作者：雷旭,尧德中
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：16
  • 页数：208
    字数：288
    语种：
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2015/5/21
  • 所属分类：
  • 定价： ￥75.00元
    售价： ￥59.25元
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内容介绍

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同步脑电-功能磁共振(EEG-fMRI)能无创地对全脑活动进行观测，并兼有脑电的高时间分辨率和功能磁共振的高空间分辨率，是目前最有潜力的多模态神经成像技术之一。本书以作者相关研究工作为基础，结合同步EEG-fMRI领域的最新发展写出。本书的论述深入浅出，兼顾理论的系统性和内容的实用性，力图系统地展示同步EEG-fMRI这一新技术的概貌，为充分发挥它在脑功能研究中的潜能出一份力。全书包括3篇共13章内容。第一篇为同步EEG-fMRI的基础知识，介绍同步技术的电生理基础与发展历史，同步记录软硬件基础，实验设计与基本分析方法；第二篇为数据分析策略与方法，从时间预测、空间约束和对称融合三个方面进行介绍，并探讨了研究脑区间因果关系的功能网络连接；第三篇为同步EEG-fMRI的应用，主要从癫痫、静息态、睡眠和认知等方面进行介绍。
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  • 前言

    第一篇　概　　论

    第1章　EEG和fMRI的生理基础 3　　1.1　大脑解剖结构 3　　1.2　EEG的产生机制 　　　　1.2.1　锥体细胞与脑电 5　　　　1.2.2　脑电节律 6　　1.3　fMRI成像原理 6　　1.4　同步采集的神经生理基础 7　　　　1.4.1　突触输入、神经元输出与 BOLD信号 7　　　　1.4.2　BOLD负向响应相关的神经活动 9　　　　1.4.3　fMRI自发振荡相关的神经活动 9　　参考文献 第2章　同步EEGG fMRI的发展历史 12　　2.1　同步EEGG fMRI产生的背景 12　　　　2.1.1　脑电 12　　　　2.1.2　事件相关电位 13　　　　2.1.3　功能磁共振 14　　　　2.1.4　同步采集的发展 　　2.2　同步EEGG fMRI的应用 18　　　　2.2.1　癫痫 18　　　　2.2.2　脑静息态 19　　　　2.2.3　睡眠 19　　　　2.2.4　认知功能 　　2.3　同步EEGG fMRI的前景 20　　参考文献 22第3章　同步记录及其技术原理 24　　3.1　设备和装置 24　　　　3.1.1　整体结构 24　　　　3.1.2　安全性 24　　　　3.1.3　材料 　　　　3.1.4　磁谐放大器 26　　　　3.1.5　同步盒 26　　3.2　磁谐电极帽 26　　　　3.2.1　电极导线连接方法 26　　　　3.2.2　国际10G20系统 27　　　　3.2.3　导联与参考电极 28　　　　3.2.4　安全注意事项 28　　3.3　数据质量 29　　　　3.3.1　影像伪迹 29　　　　3.3.2　EEG伪迹去除 29　　3.4　同步扫描的基本要求 32　　　　3.4.1　EEG系统技术指标 32　　　　3.4.2　fMRI系统技术指标 32　　参考文献 33第4章　实验设计与基本分析方法 35　　4.1　自发活动范式 35　　4.2　刺激驱动范式 36　　　　4.2.1　实验设计流程 36　　　　4.2.2　案例一 :行为监控任务 38　　　　4.2.3　案例二 :视觉注意任务 39　　4.3　融合模型及算法 41　　　　4.3.1　基于 fMRI约束的 EEG成像 41　　　　4.3.2　基于 EEG信息的 fMRI分析 42　　　　4.3.3　EEGG fMRI对称融合 43　　　　4.3.4　融合方法的研究前沿 44　　4.4　融合的开源软件 45　　4.5　本章小结 46　　参考文献 46



    第二篇　融合策略与方法

    第5章　基于 fMRI约束的 EEG成像 53　　5.1　引言 53　　5.2　方法原理 54　　　　5.2.1　经验贝叶斯模型 54　　　　5.2.2　先验信息 55　　　　5.2.3　网络先验与网络源定位 55　　　　5.2.4　约束最大似然估计 57　　　　5.2.5　NESOI的处理流程 57　　5.3　模拟实验检验 59　　　　5.3.1　正演模型 59　　　　5.3.2　模拟 EEG数据 59　　　　5.3.3　评价指标 60　　　　5.3.4　模拟实验结果 60　　5.4　真实数据检验 63　　　　5.4.1　多模态人脸识别研究 63　　　　5.4.2　痫样放电的定位 67　　5.5　结果讨论 71　　5.6　本章小结 72　　参考文献 73第6章　基于 EEG信息的 fMRI分析 76　　6.1　EEG驱动的广义线性模型 76　　　　6.1.1　自发事件的识别与分类 76　　　　6.1.2　节律能量建模 78　　6.2　基于 EEG信息的 fMRI分析 79　　　　6.2.1　提取单试次 ERP特征 79　　　　6.2.2　构造广义线性模型 80　　　　6.2.3　解卷积法 80　　　　6.2.4　经验贝叶斯模型 82　　6.3　多元分析与模式识别 84　　参考文献 85第7章　EEGG fMRI对称融合 87　　7.1　时空对称融合 87　　　　7.1.1　STEFF的核心算法 87　　　　7.1.2　数据预处理 89　　　　7.1.3　分组 ICA 89　　　　7.1.4　STEFF的处理流程 89　　7.2　模拟实验检验 90　　　　7.2.1　模拟数据 91　　　　7.2.2　分组 ICA 91　　　　7.2.3　实验结果 92　　7.3　讨论 95　　　　7.3.1　STEFF与分组 ICA 95　　　　7.3.2　STEFF与数据 /模型驱动的融合 95　　　　7.3.3　EEG与fMRI间的稀疏匹配 96　　　　7.3.4　STEFF对融合的贡献 96　　7.4　本章小结 98　　参考文献 98第8章　多模态功能网络连接 100　　8.1　功能连接与功能网络连接 100　　　　8.1.1　功能连接 100　　　　8.1.2　功能网络连接 100　　8.2　多模态功能网络连接 101　　　　8.2.1　功能网络提取 102　　　　8.2.2　功能网络连接分析 102　　　　8.2.3　模态间的匹配 103　　　　8.2.4　图论分析 103　　8.3　仿真实验 104　　　　8.3.1　功能网络连接分析流程 106　　　　8.3.2　功能网络连接分析的稳定性 107　　8.4　视觉任务 108　　　　8.4.1　实验设计与数据获取 108　　　　8.4.2　数据预处理 109　　　　8.4.3　功能网络提取 110　　　　8.4.4　模态间匹配 111　　　　8.4.5　功能网络连接分析 112　　　　8.4.6　图论分析 114　　8.5　结果与讨论 115　　　　8.5.1　功能连通性 115　　　　8.5.2　模态间的配准 115　　　　8.5.3　功能网络连接 116　　　　8.5.4　多模态功能网络连接 116　　　　8.5.5　本方法的局限性 117　　8.6　本章小结 117　　参考文献 118第9章　基于 ICA的融合框架 120　　9.1　引言 120　　9.2　混合的融合 120　　　　9.2.1　互补的神经生理特征 121　　　　9.2.2　基于 ICA的融合 122　　9.3　时空对称融合 124　　　　9.3.1　STEFF 124　　　　9.3.2　变分贝叶斯推断 126　　　　9.3.3　融合中的阴阳特征 127　　9.4　大尺度脑网络 128　　　　9.4.1　功能网络连接 128　　　　9.4.2　多模态功能网络连接 128　　9.5　讨论 129　　　　9.5.1　模型驱动与数据驱动的融合 129　　　　9.5.2　EEGG fMRI融合的科学问题 130　　9.6　本章小结 130　　参考文献 130



    第三篇　应　　用

    第10章　癫痫 135　　10.1　癫痫研究背景 135　　　　10.1.1　癫痫放电的 fMRI分析 135　　　　10.1.2　癫痫的 EEG成像 136　　　　10.1.3　两种模态的结合研究 137　　10.2　资料与方法 138　　　　10.2.1　研究对象与临床信息 138　　　　10.2.2　采集同步EEGG fMRI数据 139　　　　10.2.3　提取 IED特征与 fMRI数据处理 139　　　　10.2.4　EEGG fMRI时空对称融合 140　　　　10.2.5　性能评价指标 141　　10.3　结果 142　　　　10.3.1　基于 STEFF的癫痫网络成像 142　　　　10.3.2　病例报告 144　　10.4　讨论 146　　　　10.4.1　IED相关成分的时空特征 147　　　　10.4.2　IED相关成分与 EEG源成像的关系 148　　　　10.4.3　STEFF对IED相关成分的细分 148　　10.5　本章小结 149　　参考文献 150第11章　静息态 152　　11.1　静息态的研究背景 152　　　　11.1.1　静息态与内源性振荡 152　　　　11.1.2　静息态与脑网络 153　　11.2　静息态与 EEG 153　　　　11.2.1　静息态节律 153　　　　11.2.2　微状态分析 154　　11.3　静息态与同步EEGG fMRI 156　　　　11.3.1　α节律 157　　　　11.3.2　默认模式网络 159　　　　11.3.3　微状态与静息网络 160　　11.4　本章小结 162　　参考文献 164第12章　睡眠 166　　12.1　睡眠神经生理基础 166　　　　12.1.1　睡眠的脑电基础 166　　　　12.1.2　睡眠的神经成像基础 168　　　　12.1.3　采用同步EEGG fMRI的优越性 169　　12.2　同步记录用于睡眠的技术挑战 169　　　　12.2.1　睡眠同步记录面临的主要问题 169　　　　12.2.2　解决办法 171　　12.3　同步记录的睡眠研究 172　　　　12.3.1　自发活动睡眠的同步研究 172　　　　12.3.2　睡眠知觉处理过程的同步研究 174　　12.4　本章小结 177　　参考文献 178第13章　认知功能 181　　13.1　同步记录应用于认知任务 181　　　　13.1.1　注意 181　　　　13.1.2　执行功能 183　　　　13.1.3　记忆 187　　　　13.1.4　决策 189　　　　13.1.5　情绪 189　　13.2　同步采集用于认知研究的优缺点 190　　13.3　现有研究的局限与未来方向 191　　参考文献 192

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