胃十二指肠疾病外科治疗 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民军医出版社

作者:韩少良

出品人:

页数:484

译者:

出版时间:2005-1

价格:68.00元

装帧:

isbn号码:9787801945013

丛书系列:

图书标签:

• 胃肠外科
• 消化外科
• 胃病
• 十二指肠疾病
• 外科手术
• 微创手术
• 腹腔镜
• 疾病治疗
• 临床医学
• 医学教材

好的，这是一份关于一本名为《胃十二指肠疾病外科治疗》的图书的详细简介，内容聚焦于该书未涵盖的领域，旨在提供一个具有广度和深度的概览，避免提及原书主题。 --- 图书简介：现代神经影像学与功能连接组研究 前言：探索大脑的复杂网络 本书《现代神经影像学与功能连接组研究》汇集了神经科学、生物医学工程和临床应用的前沿成果，旨在全面深入地探讨人类大脑的结构、功能以及它们之间复杂的相互作用网络。在过去的几十年中，随着功能性磁共振成像（fMRI）、脑磁图（MEG）、脑电图（EEG）以及扩散张量成像（DTI）等非侵入性神经影像技术的发展，我们得以以前所未有的精度窥探活体人脑的活动模式。本书并非专注于单一病理或治疗方法，而是致力于构建一个跨越基础理论、先进技术和临床转译的综合性框架，以期推动我们对认知、情感乃至意识本质的理解。 第一部分：神经影像学技术基础与数据采集 本部分为后续高级分析奠定了坚实的理论和技术基础。我们首先回顾了核磁共振成像（MRI）的基本物理原理，重点阐述了如何利用梯度场和射频脉冲来区分不同的组织结构，并深入解析了结构MRI（sMRI）在灰质和白质体积测量中的应用。 随后，我们详细介绍了功能性磁共振成像（fMRI）的BOLD（Blood-Oxygen-Level Dependent）效应，讨论了其信号的神经血管耦合机制，以及在静息态（rs-fMRI）和任务态（t-fMRI）下数据采集的标准流程与常见挑战，例如呼吸和心跳伪影的处理。 此外，本书对连接组学研究至关重要的白质纤维示踪技术进行了细致的梳理。我们不仅探讨了扩散加权成像（DWI）的原理，还深入比较了纤维束追踪（Tractography）的算法，包括确定性追踪、概率性追踪以及基于模型的重建方法，强调了各方法在解析复杂纤维交叉点时的优势与局限性。对于其他辅助技术，如正电子发射断层扫描（PET）在代谢和受体密度分析中的应用，以及脑磁图（MEG）在时间分辨率上的独特贡献，也进行了充分的论述。 第二部分：功能连接组的理论与构建 功能连接组（Functional Connectome）的概念是本书的核心驱动力。本部分侧重于如何从海量的神经影像数据中提取出具有生物学意义的网络信息。 连接的定义与度量： 我们区分了功能连接（Functional Connectivity）、有效连接（Effective Connectivity）和结构连接（Structural Connectivity）。功能连接的度量标准被详尽地讨论，包括皮尔逊相关系数、互信息以及基于相位的指标。我们详细分析了如何构建连接矩阵，并探讨了如何处理矩阵中的噪声和稀疏性问题。 网络拓扑分析： 借鉴复杂网络科学的理论，本书系统地介绍了图论方法在连接组分析中的应用。重点剖析了核心网络指标，如节点中心性（Degree Centrality, Betweenness Centrality, Eigenvector Centrality）、模块化结构（Modularity）、以及网络效率（Global Efficiency, Characteristic Path Length）。通过这些指标，研究者能够识别出大脑中关键的功能枢纽（Hubs）及其在信息整合与分离中的作用。 静息态网络（RSNs）的识别与特征化： 静息态功能连接组分析已成为理解大脑内在组织的关键工具。本部分详述了独立成分分析（ICA）和基于种子点的分析方法，用于识别和描绘主要的功能网络，如默认模式网络（DMN）、突显网络（Salience Network）和执行控制网络（Executive Control Network）。我们对这些网络的拓扑结构、核心节点及其在不同认知任务中的动态变化进行了深入的案例分析。 第三部分：连接组的动态性与发展历程 大脑的功能状态并非一成不变，而是处于持续的动态重组之中。本部分深入探讨了功能连接的时空变异性。 动态连接组分析（DCA）： 我们介绍了分析时间序列数据中连接模式快速切换的方法，包括滑动窗口技术和基于状态的分析。重点讨论了如何量化连接组的“多样性”（Diversity）和“转换率”（Transition Rate），以揭示大脑在适应新任务或应对认知负荷时的灵活性。 发育与老化轨迹： 连接组的发育是理解心智成熟的关键线索。本书整合了纵向研究数据，描绘了从儿童到成年，再到健康老龄化过程中，功能网络如何经历“去专业化”和“再整合”的过程。我们特别关注了髓鞘化（与DTI数据结合）对网络效率的影响。 跨物种比较： 为了理解连接组的演化基础，本部分也简要涉及了比较神经影像学的最新进展，通过对比不同哺乳动物的功能组织模式，为人类特有的认知能力提供了潜在的生物学视角。 第四部分：临床转译与疾病模型 连接组的改变被认为是许多神经和精神疾病的共同生物学标记。本部分是本书的临床应用核心，侧重于如何利用连接组学方法来诊断、分型和监测疾病。 精神分裂症与情绪障碍： 我们详细考察了精神分裂症中功能连接的“解耦”（Decoupling）现象，特别是在DMN与任务相关网络之间的异常交互。对于抑郁症和焦虑症，本书关注了杏仁核、前额叶皮层回路的功能性失调，以及这些改变与临床症状严重程度的相关性。 神经退行性疾病： 在阿尔茨海默病（AD）的研究中，我们探讨了淀粉样蛋白和Tau蛋白沉积如何沿着结构通路扩散，并影响功能连接的连接强度，特别是DMN的早期损伤模式。对于帕金森病（PD），我们分析了基底节-皮层环路中运动和非运动症状相关的连接异常。 创伤性脑损伤（TBI）与康复： 针对TBI，我们使用DTI和fMRI的组合数据来评估弥漫性轴索损伤（DAI）对白质完整性和网络效率的影响。同时，本书展示了功能重组（Plasticity）的神经影像学证据，以及如何利用连接组数据来指导物理治疗和认知康复的个性化方案设计。 结语：展望与挑战 本书最后总结了当前连接组研究面临的主要挑战，包括如何标准化采集协议、如何有效整合多模态数据（如代谢、基因表达和电生理数据），以及如何建立更具预测力的计算模型。我们展望了人工智能和深度学习技术在连接组分类和表征学习中的巨大潜力，并强调了连接组学研究从描述性分析向因果推断转变的必要性。 --- 目标读者： 本书适合于神经科学家、生物医学工程师、精神病学和神经病学临床研究人员，以及希望深入了解大脑网络组织与疾病机制的高年级研究生和博士后。 主题范围： 本书聚焦于神经影像技术、网络科学、功能连接组的构建、动态分析、发育轨迹以及在多种神经精神疾病中的应用。它不涉及外科手术技术、胃肠道解剖学或特定器官的病理生理学。

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