第一部分　导论

1　SPM简史&K.Friston

2　统计参数图&K.Friston

3　脑反应建模&K.Friston and K.Stephan

第二部分　计算解剖学

4　刚体配准&J.Ashburner and K.Friston

5　非线性配准&J.Ashburner and K.Friston

6　图像分割&J.Ashburner and K.Friston

7　基于像素的形态计量学&J.Ashburner and K.Friston

第三部分　广义线性模型

8　广义线性模型&S.J.Kiebel and A.P.Holmes

9　对照和经典推断&J.Poline,F.Kherif,C.Pallier and W.Penny

10　协方差成分&D.Glaser and K.Friston

11　分层模型&W.Penny and R.Henson

12　随机效应分析&W.D.Penny and A.J.Holmes

13　方差分析&W.Penny and R.Henson

14　fMRI卷积模型&R.Henson and K.Friston

15　fMRI有效实验设计&R.Henson

16　EEG和MEG的分层模型&S.Kiebel,J.Kilner and K.Friston

第四部分　经典推断

17　参数方法&M.Brett,W.Penny and S.Kiebel

18　随机场理论&K.Worsley

19　拓扑推断&K.Friston

20　错误发现率方法&T.Nichols

21　非参数方法&T.Nichols and A.Holmes

第五部分　贝叶斯推断

22　经验贝叶斯和分层模型&K.Friston and W.Penny

23　后验概率图&K.Friston and W.Penny

24　变分贝叶斯&W.Penny,S.Kiebel and K.Friston

25　fMRI时空模型&W.Penny,G.Flandin and N.Trujillo-Barreto

26　EEG时空模型&W.Penny,N.Trujillo-Barreto and E.Aubert

第六部分　生理物理模型

27　fMRI的正演化模型&K.Friston and D.Glaser

28　EEG的正演化模型&C.Phillips,J.Mattout and K.Friston

29　EEG模型的贝叶斯反演&J.Mattout,C.Phillips,J.Daunizeau and K.Friston

30　诱发反应的贝叶斯反演&J.Mattout,C.Phillips,J.Daunizeau and K.Friston

31 群体动力学的神经元模型&L.Harrison,O.David and K.Friston

32　能量学的神经元模型&J.Kilner,O.David and K.Friston

33　EEG和MEG的神经元模型&O.David,L.Harrison and K.Friston

34　动力学模型的贝叶斯反演&K.Friston and W.Penny

35　贝叶斯模型的选择和平均&W.D.Penny,J.Mattout and N.Trujillo-Barreto

第七部分　大脑连接

36　功能整合&K.Friston

37　功能连接：特征图像和多元分析&K.Friston and C.B？chel

38　有效连接&L.Harrison,K.Stephen and K.Friston

39　非线性连接与核&K.Friston

40　多元自回归模型&W.Penny and L.Harrison

41　fMRI的动态因果模型&K.Friston

42　EEG的动态因果模型&K.Friston,S.Kiebel,M.Garrido and O.David

43　动态因果模型和贝叶斯模型的选择&K.E.Stephan and W.D.Penny

附录

附录1　广义线性模型和推断&K.Friston

附录2　动力系统&K.Friston

附录3　EM算法&K.Friston

附录4　拉普拉斯近似下的变分贝叶斯方法&K.Friston,J.Mattout,N.Trujillo-Barreto,J.Ashburner and W.Penny

附录5　卡曼滤波&K.Friston and W.Penny

附录6　随机场理论&K.Worsley and K.Friston

索引