神經科學視角下的飛行員選拔與訓練 趙秀影 9787118136111 【台灣高等教育出版社】

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書名：神經科學視角下的飛行員選拔與訓練
ISBN：9787118136111
出版社：國防工業
著編譯者：趙秀影
頁數：xxx
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書號：1730001
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內容簡介
本書通過分析飛行員的頭部磁共振成像數據，探討其大腦結構與飛行能力之間的關聯，以提供更加科學有效的飛行員選拔和培訓方法。首先綜述當前飛行員選拔和培訓的方法，並分析了其存在的局限性和不足之處;然後介紹頭部磁共振成像技術的原理和應用，以及如何獲取、處理和分析頭部磁共振成像數據;最後闡述選擇合適的神經影像指標來揭示飛行員認知和執行能力的重要性，並提出了一種基於腦結構和腦活動的模型
本書從腦成像分析的角度解密飛行員訓練，為飛行員選拔與訓練提供科學依據和指導，對於飛行員選拔機制的改進和飛行員訓練方法的優化具有重要意義。

目錄

第 1 章 中美飛行員選拔機制
1 1 美國飛行員選拔機制
1 1 1 基本資格審查
1 1 2 分類測試
1 1 3 身體測試
1 1 4 飛行經驗
1 1 5 標準智力測試
1 1 6 軍事資格測驗
1 1 7 飛行履歷和試飛
1 1 8 醫療審查
1 1 9 評估和麵試
1 1 10 培訓
1 2 中國飛行員選拔機制
1 2 1 基本資格審核
1 2 2 軍事訓練
1 2 3 飛行技術測試
1 2 4 身體技能測試
1 2 5 面試
1 2 6 安全背景核查
1 3 中、美飛行員選拔機制的優點和缺點
第 2 章 神經科學基礎
2 1 磁共振成像原理介紹
2 2 成熟飛行員灰質腦區的特徵
2 2 1 空間配准
2 2 2 原點校正
2 2 3 組織分割
2 3 成熟飛行員腦區間連接特徵
2 3 1 磁共振擴散成像的指標計算和纖維跟蹤
2 3 2 擴散張量的相關標量指標
2 3 3 腦白質纖維跟蹤技術
2 3 4 彌散譜成像纖維跟蹤
第 3 章 飛行員灰質腦區結構特徵
3 1 MRI 數據處理
3 1 1 VBM 步驟
3 1 2 特徵值提取
3 2 飛行員腦區特點的分析結果
3 3 飛行員認知與行為特徵
3 4 功能總結與結論
3 4 1 腦區重要性係數
3 4 2 腦區功能
3 4 3 能力聚類分析
第 4 章 飛行員腦區間連接特徵分析
4 1 DSI 纖維跟蹤原理介紹
4 2 飛行員全腦腦區連接權值矩陣處理分析步驟
4 2 1 數據準備
4 2 2 打開軟件
4 2 3 全腦纖維追蹤
4 2 4 保存權值矩陣
4 3 平均權值矩陣求取方法
4 4 DSI STUDIO 的 AAL2 腦區編號說明
第 5 章 飛行潛力評估算法
5 1 算法概述與介紹
5 2 機器學習在飛行潛力評估中的應用
5 2 1 機器學習概述
5 2 2 機器學習基本名詞
5 2 3 機器學習算法分類
5 2 4 機器學習模型評估與選擇
5 2 5 機器學習 SVM 模型
5 2 6 小結
5 3 腦影像機器學習模型構建
5 3 1 安裝 Python 和主要庫
5 3 2 機器學習管道
5 3 3 結論
5 4 流程及程序代碼說明
5 4 1 原點校正
5 4 2 DICOM 格式的圖像轉換為 NIFTI 格式
5 4 3 T1 圖像組織分割與空間標準化
5 4 4 T1 圖像平滑
5 4 5 提取 ROI 的 MATLAB 程序
5 4 6 深度學習 MATLAB 程序
5 4 7 深度學習 Python 程序
5 4 8 支持向量機的 Python 程序
第 6 章 中、美飛行員訓練對比
6 1 中國飛行員訓練過程概述
6 1 1 理論課程
6 1 2 地面訓練
6 1 3 模擬器訓練
6 1 4 實際飛行任務
6 1 5 技能和知識
6 1 6 面臨的挑戰
6 2 美國飛行員訓練過程概述
6 2 1 基礎飛行訓練
6 2 2 飛行技術訓練
6 2 3 儀錶飛行訓練
6 2 4 高級技術訓練
6 2 5 武裝飛行員訓練
6 2 6 戰鬥機飛行員訓練
6 3 中、美飛行員訓練的差距分析
第 7 章 基於神經科學的訓練方法
7 1 飛行特徵閾值的選取方法
7 1 1 通過數據特徵確定閾值
7 1 2 通過具體的問題和應用場景確定閾值
7 1 3 經驗閾值
7 1 4 閾值確定
7 2 關鍵腦區的訓練方法
第 8 章 權值的確定方法
8 1 常用的權值確定算法介紹
8 1 1 最大熵方法
8 1 2 熵權法
8 1 3 支持向量機法
8 1 4 層次分析法
8 1 5 灰色關聯分析法
8 1 6 樸素貝葉斯算法
8 1 7 決策樹算法
8 1 8 遺傳算法
8 1 9 神經網絡算法
8 2 權重確定方法的詳解
第 9 章 飛行訓練方法提煉總結
9 1 關鍵腦區的訓練方法總結
9 2 訓練方法聚類分析
9 3 訓練方法的聚類結果
第 10 章 結論和展望
參考文獻
編輯
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