1 人类脑计划与神经信息学引论 1
1.1 人类脑计划的由来和发展 2
1.2 神经信息学产生的背景和重要意义 2
1.3 人类脑计划资助项目简介 5
1.4 我国面临的机遇和挑战 14
参考文献 18
2 脑功能成像技术 19
2.1 正电子断层扫描技术 20
2.2 功能磁共振成像 21
2.3 自发脑电与诱发电位 26
2.4 脑磁图技术 27
2.5 光学成像 30
2.6 单光子发射断层扫描技术 30
2.7 脑功能成像技术的比较 31
2.8 脑功能成像实验步骤概述 32
参考文献 35
3 汉语认知脑功能成像及其脑内相互作用 41
3.1 引言 42
3.2 汉语认知的脑半球偏侧化 43
3.3 汉语认知加工的关键脑区 44
3.4 汉语拼音的对比研究 46
3.5 汉语认知的脑内相互作用及脑内信息加工模式 48
3.6 汉语认知脑功能成像的神经信息学研究 52
参考文献 54
4 汉语认知脑功能成像神经信息数据库 58
4.1 引言 59
4.2 汉语认知脑功能成像与神经信息数据库 59
4.3 汉语认知脑功能成像神经信息数据库框架 62
4.4 神经信息学工具开发 68
4.5 汉语认知数据库的应用 77
4.6 前景及挑战 80
参考文献 82
5 感觉实验室——多学科、多层面的感觉整合工程 85
5.1 嗅觉系统简介 86
5.2 感觉实验室计划 88
5.3 嗅觉受体数据库 92
5.4 试验性的神经元数据库（NeuronDB） 93
5.5 软件工具 95
5.6 结束语 100
参考文献 101
6 人类疾病中神经元的易损性和信息学工具 103
6.1 引言 104
6.2 NeuroZoom简介 105
6.3 NeuroZoom在实验室的应用 109
6.4 Neurome神经信息学工具简介 115
参考文献 117
7 形态计量学及其在神经信息学中的应用 118
7.1 引言 119
7.2 几何形态计量学的两个基本工具 120
7.3 形态计量学在神经信息学中的应用实例 126
7.4 总结与展望 128
参考文献 129
8 人类脑图谱 131
8.1 引言 132
8.2 人脑图谱的种类与设计 133
8.3 国际脑图谱联盟计划简介 139
8.4 人类脑图谱应用 141
参考文献 156
9 基因、脑与行为的交叉整合研究 161
9.1 引言 162
9.2 研究实例：注意网络 162
9.3 未来趋势 168
参考文献 170
10 多元统计分析方法在阿尔茨海默病或其他脑病神经影像研究中的应用 173
10.1 引言 174
10.2 主成分分析（PCA） 175
10.3 偏最小二乘回归（PLS） 181
10.4 结构方程模型（SEM） 187
10.5 动态因果模型（DCM） 192
参考文献 197
11 SPM和一般线性模型及其在脑功能成像研究中的应用 203
11.1 引言 204
11.2 一般线性模型概述 205
11.3 SPM中的一般线性模型 207
11.4 SPM在脑功能成像研究中的应用 208
11.5 结束语 211
参考文献 212
12 独立成分分析 213
12.1 引言 214
12.2 ICA的优化模型 216
12.3 实现标准的独立成分分析的优化方法 217
12.4 扩展的独立成分分析 223
12.5 独立成分分析在脑成像数据处理中的应用 225
12.6 联合独立成分分析和典型相关分析的fMRI数据盲源分离 230
参考文献 233