本书的撰写以实战应用为导向，尽量用浅显易懂的方式介绍相关功能连接指标的算法和公式，书中大部分的功能连接指标都给出了相应的操作代码或工具包的实现方式。本书共分12章，第一章对脑电功能连接进行概述，第二章介绍脑电信号预处理的步骤，第三章论述相关和互相关这一类功能连接指标，第四章介绍基于相干的功能连接，第五章、第六章、第七章、第八章分别介绍基于相位的功能连接、基于格兰杰因果的有向连接、基于信息论的功能连接和动态因果模型，第九章重点论述脑电跨频率耦合的相关知识，第十章对脑电功能连接计算中存在的容积传导问题及其解决方案进行介绍，第十一章介绍脑网络分析的基本概念，最后一章对功能连接的统计分析和可视化进行重点介绍。

第一章 脑电功能连接概述
第一节 脑电的技术优势和不足
第二节 脑电功能连接的基本概念
第三节 脑电功能连接的分类
第四节 脑电功能连接分析的一般流程
第二章 脑电信号的预处理
第一节 常见的脑电伪迹和干扰
第二节 脑电信号预处理的一般步骤
第三节 基于EEGLAB工具包的脑电预处理实例
第三章 相关与互相关
第一节 皮尔逊相关系数
第二节 斯皮尔曼相关系数
第三节 偏相关
第四节 互相关
第五节 相关和互相关应用举例
第四章 基于相干的功能连接
第一节 频谱相干
第二节 虚部相干
第三节 小波相干
第四节 基于相干的功能连接应用举例
第五章 基于相位的功能连接
第一节 相锁值
第二节 相滞指数
第三节 加权相滞指数
第四节 相位斜率指数
第五节 基于相位的功能连接应用举例
第六章 基于格兰杰因果的有向连接
第一节 自回归模型
第二节 时域格兰杰因果连接
第三节 频域格兰杰因果连接
第四节 有向传递函数
第五节 部分有向相干
第六节 其他基于格兰杰因果的有向连接
第七节 基于格兰杰因果的有向连接工具包汇总
第八节 基于格兰杰因果的有向连接应用举例
第七章 基于信息论的功能连接
第一节 香农熵
第二节 互信息
第三节 滞后互信息和偏互信息
第四节 传递熵
第五节 其他形式的传递熵
第六节 互信息和传递熵应用举例
第八章 动态因果模型
第一节 动态因果模型数学理论
第二节 基于SPM12工具箱的DCM模型构建
第三节 DCM应用举例
第九章 跨频率耦合
第一节 跨频率耦合的定义和类型
第二节 相-幅耦合
第三节 幅-幅耦合
第四节 相-相耦合
第五节 跨频率耦合应用举例
第十章 容积传导问题
第一节 容积传导问题概述
第二节 容积传导问题的解决方案
第三节 表面拉普拉斯的基本原理
第四节 表面拉普拉斯实战操作
第十一章 脑网络分析
第一节 脑网络基础
第二节 阈值化连接矩阵
第三节 基于图论的脑网络参数
第四节 脑网络分析实践及应用举例
第十二章 功能连接的统计分析和可视化
第一节 多重比较校正
第二节 功能连接的统计分析
第三节 基于网络的统计分析
第四节 功能连接的可视化