精神影像技术与应用_主　编王金红　谭文莉　李新春　王　菲顾　问李春波　邵　阳　王继军　赵小虎_9787547873687

精神影像技术是研究精神疾病病理机制、辅助诊断和疗效评估的重要手段之一。
本书系统介绍了精神影像学这一新兴交叉学科的历史发展、理论基础、技术方法及临床应用。全书结合多中心扫描、结构影像数据后处理、静息态功能影像数据后处理、任务态功能影像数据后处理技术，阐述了精神影像技术在精神分裂症、情感障碍、焦虑障碍、创伤后应激障碍、强迫障碍及阿尔茨海默病等中的应用。此外，还介绍了精神影像在各疾病中医诊治中的使用。

精神影像技术作为一门跨学科领域，结合了精神病学、心理学、神经病学、生物医学工程等多学科知识与技术，旨在通过影像技术研究精神疾病的神经机制并助力精神疾病的诊断和治疗。其发展历程在欧美和中国呈现出不同的特点及发展轨迹。欧美是精神影像学的发源地，20世纪70年代，CT、MRI和PET技术出现，科学家借此开启大脑结构与功能探索；90年代，功能性磁共振成像(functional magnetic resonanceimaging,fMRI)诞生，使实时观测大脑活动成为可能，为精神疾病研究开辟了新方向；90年代，正电子发射计算机体层扫描(positron emission tomography,PET)技术广泛应用，在精神分裂症、抑郁症研究中取得突破。进入21世纪，多模态影像技术广泛运用，结合fMRI与脑电图(electroencephalogram,EEG),助力全面了解大脑功能连接与网络。同时，欧美建立了人类连接组计划(Human Connectome Project,HCP)等大型数据库，在数据共享与跨学科合作方面领先全球。中国虽起步晚，但进步快。20世纪90年代末，MRI设备的普及和精神学科发展的需求促使中国学者涉足该领域。21世纪初，国内顶尖医院和科研机构组建研究团队，在常见精神疾病研究中取得成果。近年来，国家加大科研投入，中国学者的SCI论文发表数量逐年上升。然而，与欧美相比，中国在数据共享、跨学科合作和技术创新上还有提升空间。随着人工智能和大数据技术兴起，精神影像学前景光明。基于机器学习的影像分析可识别疾病生物标志物，为早期诊断提供依据；功能精神外科的神经调控技术为重症患者带来新希望。正是这些技术的结合，将提升诊疗精准度，为个性化治疗奠定基础。
但是，初学者学习精神影像技术及其应用正面临挑战。该学科的跨学科特性，要求掌握精神病学、心理学、影像学等多领域知识，包括神经解剖学、影像技术原理和统计学等。影像数据处理需掌握SPM和MATLAB等软件及相关编程技能，对无编程基础者难度较大。而且获取高质量影像数据，需昂贵的设备和严谨的实验设计，初学者难以获取实验数据。另外，研究论文中复杂的统计方法和专业术语，也增加了文献阅读难度。为帮助初学者快速入门，可从以下方面着手。首先，系统学习神经解剖学等基础学科知识，利用在线课程或教科书。接着，掌握常用影像处理软件和编程语言，参加培训班或在线教程。参与实验室或科研项目，从简单数据分析做起积累经验。阅读综述文章和高影响力论文，掌握核心概念与研究方法。最后，借助ADNI、OpenNeuro等开放影像数据集实践，提升数据分析能力。本书旨在迅速提高初学者对精神影像技术与应用的认知，助力初学者初步了解精神影像技术，为精神疾病的探索和精准医疗发展助力。
本书的出版得益于上海市精神卫生中心精神影像特色专科项目的资助，在此深表感谢。值此上海市精神卫生中心成立90周年之际，谨以此书向中心献礼，致敬其九十载砥砺前行，为推动精神医学发展做出的卓越贡献。
王金红
上海交通大学附属精神卫生中心国家精神疾病医学中心

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