Cantitate/Preț
Produs

The Dynamic Brain: An Exploration of Neuronal Variability and its Functional Significance

Editat de Dennis Glanzman, PhD, Mingzhou Ding, PhD
en Limba Engleză Hardback – 3 feb 2011

În ultimele decenii, paradigma neuroștiințelor a suferit o transformare profundă, trecând de la analiza neuronului individual la înțelegerea dinamicii rețelelor complexe. Dacă anterior variabilitatea răspunsurilor neuronale la stimuli identici era expediată drept „zgomot” de fond și eliminată prin tehnici de mediere precum potențialele evocate, astăzi suntem de părere că această fluctuație ascunde, de fapt, mecanisme fundamentale de codare a informației. The Dynamic Brain explorează tocmai această schimbare de optică, demonstrând cum ceea ce părea a fi haos statistic reprezintă o componentă vitală a procesării cerebrale.

Apreciem rigoarea clinică cu care Dennis Glanzman și Mingzhou Ding structurează volumul, integrând date obținute prin tehnici moderne de înregistrare simultană a unităților multiple. Pe linia clinică a lucrării The Noisy Brain, dar cu accent pe semnificația funcțională a variabilității și pe măsurile de interdependență spectrală, această apariție de la Oxford University Press oferă o perspectivă tehnică asupra modului în care rețelele neuronale își mențin coerența. Cele 162 de ilustrații sprijină explicațiile despre corelația încrucișată și sincronizarea fazelor, elemente esențiale pentru a înțelege cum se descompune comportamentul coordonat în cazul diverselor patologii neurologice. Credem că volumul reușește să pună în dialog teoria computațională cu observația experimentală, oferind un cadru solid pentru interpretarea trenurilor de impulsuri (spike trains) nu ca simple erori de sistem, ci ca purtători de informație semantică complexă.

Citește tot Restrânge

Preț: 101278 lei

Preț vechi: 146971 lei
-31%

Puncte Express: 1519

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 19-24 iunie


Specificații

ISBN-13: 9780195393798
ISBN-10: 0195393791
Pagini: 392
Ilustrații: 162 illustrations
Dimensiuni: 236 x 160 x 25 mm
Greutate: 0.92 kg
Editura: Oxford University Press
Colecția OUP USA
Locul publicării:New York, United States

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte cercetătorilor și clinicienilor din neurologie care doresc să depășească modelele simpliste ale activității cerebrale. Cititorul va câștiga o înțelegere avansată a modului în care variabilitatea neuronală contribuie la procesarea informației, transformând perspectiva asupra „zgomotului” sinaptic dintr-o piedică experimentală într-un indicator clinic valoros pentru diagnosticarea disfuncțiilor de rețea.


Despre autor

Dennis Glanzman, PhD, este un cercetător recunoscut în domeniul neuroștiințelor, cu o expertiză vastă în mecanismele celulare ale învățării și memoriei, activând în cadrul unor instituții de prestigiu precum National Institute of Mental Health (NIMH). Mingzhou Ding, PhD, este profesor de inginerie biomedicală, specializat în analiza semnalelor neuronale și modelarea computațională a rețelelor cerebrale. Împreună, cei doi editori reunesc în The Dynamic Brain perspectivele complementare ale biologiei moleculare și ale analizei matematice complexe, oferind o viziune integrată asupra neurofiziologiei moderne.


Descriere

It is a well-known fact of neurophysiology that neuronal responses to identically presented stimuli are extremely variable. This variability has in the past often been regarded as "noise." At the single neuron level, interspike interval (ISI) histograms constructed during either spontaneous or stimulus evoked activity reveal a Poisson type distribution. These observations have been taken as evidence that neurons are intrinsically "noisy" in their firing properties. In fact, the use of averaging techniques, like post-stimulus time histograms (PSTH) or event-related potentials (ERPs) have largely been justified based on the presence of what was believed to be noise in the neuronal responses.More recent attempts to measure the information content of single neuron spike trains have revealed that a surprising amount of information can be coded in spike trains even in the presence of trial-to-trial variability. Multiple single unit recording experiments have suggested that variability formerly attributed to noise in single cell recordings may instead simply reflect system-wide changes in cellular response properties. These observations raise the possibility that, at least at the level of neuronal coding, the variability seen in single neuron responses may not simply reflect an underlying noisy process. They further raise the very distinct possibility that noise may in fact contain real, meaningful information which is available for the nervous system in information processing.To understand how neurons work in concert to bring about coherent behavior and its breakdown in disease, neuroscientists now routinely record simultaneously from hundreds of different neurons and from different brain areas, and then attempt to evaluate the network activities by computing various interdependence measures, including cross correlation, phase synchronization and spectral coherence. This book examines neuronal variability from theoretical, experimental and clinical perspectives.

Notă biografică

Dennis Glanzman is Chief of the Theoretical and Computational Neuroscience Research Program at the National Institute of Mental Health, where he oversees a portfolio focused on the development and application of realistic models for the analysis and understanding of brain function. He was co-organizer of the joint NIH-NSF "Collaborative Research in Computational Neuroscience" Program which supports innovative interdisciplinary collaborative research to make significant advances in the understanding of nervous system function, mechanisms underlying nervous system disorders, and computational strategies used by the nervous system. Mingzhou Ding is J. Crayton Pruitt Family Professor in the Department of Biomedical Engineering at the University of Florida. His past work dealt with nonlinear dynamical systems and stochastic processes. Currently, he is interested in cognitive neuroscience and related computational and signal processing problems.