Analizzare i dati delle serie temporali neurali: Teoria e pratica

Recensioni dei lettori

Il libro è molto apprezzato come guida pratica e accessibile per l'analisi dei dati EEG e MEG, adatta sia a studenti laureati che a ricercatori. Combina efficacemente teoria e applicazione pratica, fornendo spiegazioni chiare e illustrazioni utili. Tuttavia, alcuni lettori hanno trovato alcune sezioni poco chiare e il codice MATLAB fornito caotico e poco documentato.

⬤ Altamente pratico e accessibile per studenti e ricercatori di neuroscienze.
⬤ Spiegazioni chiare e contenuti ben organizzati.
⬤ Unisce teoria e pratica senza perdere in accuratezza.
⬤ Ottimo per chi ha un background matematico limitato.
⬤ Include illustrazioni utili e risorse MATLAB disponibili online.
⬤ Copre un'ampia gamma di tecniche di analisi EEG/MEG.

⬤ Alcune sezioni, in particolare nella seconda parte, sono criptiche e poco chiare.
⬤ Il codice MATLAB è caotico e manca di commenti sufficienti, il che lo rende difficile da seguire.
⬤ Un utente lo ha trovato eccessivamente semplicistico e non utile per gli studenti avanzati.

(basato su 49 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Analyzing Neural Time Series Data: Theory and Practice

Contenuto del libro:

Una guida completa agli aspetti concettuali, matematici e implementativi dell'analisi dei segnali elettrici del cervello, compresi i dati provenienti da registrazioni MEG, EEG e LFP.

Questo libro offre una guida completa alla teoria e alla pratica dell'analisi dei segnali elettrici cerebrali. Spiega gli aspetti concettuali, matematici e implementativi (tramite la programmazione Matlab) delle analisi basate sul tempo, sulla frequenza e sulla sincronizzazione di registrazioni di magnetoencefalografia (MEG), elettroencefalografia (EEG) e potenziale di campo locale (LFP) provenienti da esseri umani e animali non umani. È l'unico libro sull'argomento che copre sia il background teorico che l'implementazione in un linguaggio che può essere compreso da lettori senza una formazione formale approfondita in matematica, tra cui scienziati cognitivi, neuroscienziati e psicologi.

I lettori che leggono il libro capitolo per capitolo e implementano gli esempi in Matlab capiranno perché e come vengono eseguite le analisi, come interpretare i risultati, quali sono i problemi metodologici e come eseguire analisi a livello di singolo soggetto e di gruppo. I ricercatori che hanno familiarità con l'uso di programmi automatizzati per eseguire analisi avanzate impareranno cosa succede quando cliccano sul pulsante "analizza ora".

Il libro fornisce dati di esempio e codice Matlab scaricabile. Ognuno dei 38 capitoli tratta un argomento di analisi che va dal semplice all'avanzato. La maggior parte dei capitoli si conclude con esercizi che sviluppano ulteriormente il materiale trattato nel capitolo. Molti dei metodi presentati (tra cui la convoluzione, la trasformata di Fourier e la formula di Eulero) sono fondamentali e costituiscono la base per altri metodi avanzati di analisi dei dati. I lettori che padroneggiano i metodi del libro saranno ben preparati ad apprendere altri approcci.