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书籍名称：医学影像技术进展与临床应用：从基础理论到前沿实践 书籍简介 本书旨在全面梳理现代医学影像学领域的核心原理、技术演进及其在临床诊断与治疗中的具体应用。内容涵盖了从基础物理学概念到尖端成像模式的系统性介绍，重点突出技术创新如何推动疾病诊断的精准化和个体化。全书结构严谨，内容翔实，力求为医技人员、影像科医生、放射物理师以及相关领域的研究人员提供一本集理论深度与实践指导性于一体的专业参考书。 第一部分：医学影像基础物理与工程 本部分将深入探讨支撑现代医学成像技术的底层物理学原理。 第一章：电磁波谱与生物组织相互作用 详细解析X射线、伽马射线、射频波（射频）、超声波等在诊断成像中所利用的电磁波谱特性。重点阐述不同能量的辐射如何与生物组织（如水、脂肪、骨骼）发生相互作用，包括光电效应、康普顿散射等机制，这是理解CT、PET和MRI成像信号生成的基础。讨论辐射剂量学基础概念，如吸收剂量（Gray）、有效剂量（Sievert），以及如何通过优化参数实现“尽可能合理地低剂量”（ALARA）原则。 第二章：信号采集与图像重建数学基础 本章聚焦于如何将物理信号转化为可识别的图像。详细介绍傅里叶变换在图像处理中的应用，特别是如何应用于MRI的k空间数据采集和处理。对于CT成像，深入剖析二维投影数据到横断面图像的重建算法，包括滤波反投影（FBP）的数学推导及其局限性。同时，对基于迭代的重建算法（如SIRT, OS-EM）在低剂量或快速成像中的优势进行比较分析。 第三部分：核心成像模态的原理与优化 本部分分别阐述当前临床应用最广泛的三大成像技术（X射线衍生、磁共振、核医学）的技术细节和优化策略。 第三章：计算机断层扫描（CT）技术进阶 超越基础的单层CT，本章重点关注多层螺旋CT（MSCT）系统的硬件架构，包括球管设计、探测器阵列、数据采集扇束角等关键要素。详细论述CT成像中的伪影来源与校正技术，如金属伪影、运动伪影和光束硬化伪影的物理成因和软件/硬件解决方案。特别辟出一节讨论能谱CT（Dual-Energy CT, DECT）的技术原理，包括双能数据采集模式（快速切换、双层探测器）及其在物质分离、尿酸结石分析、碘对比剂残留评估中的临床优势。 第四章：磁共振成像（MRI）序列设计与对比度控制 本章从核磁共振现象出发，系统梳理自旋的弛豫过程（T1、T2、T2）。详细介绍常用脉冲序列的设计原理，如自旋回波（SE）、梯度回波（GRE）、快速自旋回波（FSE/TSE）以及反转恢复（IR）序列。重点讲解如何通过修改回波时间（TE）和重复时间（TR）来调控T1加权、T2加权和质子密度加权图像的对比度，并探讨如何利用化学位移选择性激发（CHESS）或饱和技术进行水、脂肪抑制。此外，还将介绍先进的MRI技术如扩散加权成像（DWI）及其表观扩散系数（ADC）图谱的生理学意义。 第五章：核医学成像：PET与SPECT的分子与功能视角 核医学部分聚焦于示踪剂的药代动力学与成像原理。详细阐述正电子发射断层扫描（PET）中湮灭事件的探测、时间飞行（TOF）技术对空间分辨率的提升作用。讨论伽马相机（SPECT）中准直器设计（如平行孔、会聚孔）对图像质量的影响。本章将强调如何将功能信息与解剖图像融合（SPECT/CT, PET/MRI）以实现更精准的病灶定位和生物学特性评估。 第四部分：先进成像技术与临床应用拓展 本部分着眼于当前影像医学中发展最快、最具变革性的技术领域。 第六章：超声成像：从二维到三维与弹性成像 深入探讨超声波的声学特性，包括声束的聚焦、衍射与多普勒效应。重点介绍三维/四维超声的实时数据采集与重建技术，及其在心血管和产科领域的应用价值。详细阐述超声弹性成像（Strain Elastography和Shear Wave Elastography）的物理基础，如何量化组织的机械特性，并讨论其在肝纤维化、乳腺和甲状腺结节评估中的临床角色。 第七章：心血管影像学进展：无创评估的策略 本章聚焦于心脏和血管影像的无创评估方法。详细阐述血管造影（CTA/MRA）的后处理技术，包括血管容积渲染（VR）、最大密度投影（MIP）和容积渲染的质量控制。讨论心脏CT的运动校正技术（如门控和管程同步），以及冠状动脉钙化评分（CAC）的临床意义。对于MRI，重点介绍心肌灌注成像（Stress Perfusion）的序列选择和灌注定量分析方法。 第八章：影像引导下的介入治疗（Image-Guided Intervention） 本章探讨影像技术如何从诊断工具转变为治疗导航系统。详细介绍X射线透视引导下的血管内操作（DSA），高强度聚焦超声（HIFU）的声学聚焦技术，以及MRI引导下活检和消融术的实时跟踪与温度监测技术。强调术中影像融合（Fusion Imaging）在提高靶向治疗精确度方面的关键作用。 第九章：人工智能与医学影像：自动化与决策支持 最后一部分探讨新兴的人工智能技术在影像学中的应用。系统介绍深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）在图像分割、病灶检测（CADe）和病灶分类（CADx）中的结构和训练过程。讨论AI在提高阅片效率、减少观察者间变异性以及实现影像组学（Radiomics）数据提取和分析方面的巨大潜力，并讨论其实施面临的数据隐私、模型泛化能力和临床验证的挑战。 本书内容组织清晰，逻辑递进，通过大量的图示和案例分析，确保读者能够将复杂的理论知识有效地转化为高水平的临床操作和决策能力。
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