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出版者:Elsevier Science Health Science div

作者:Fahey RN MSN CVN, Victora A.

出品人:

页数:528

译者:

出版时间:2003-11

价格:745.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780721695679

丛书系列:

图书标签:

• 血管护理
• 血管疾病
• 静脉疾病
• 动脉疾病
• 血管介入
• 护理学
• 医学
• 循环系统
• 血管健康
• 护理实践

深度学习在医学影像分析中的前沿应用与实践 本书聚焦于深度学习技术在复杂医学影像数据处理与分析领域的前沿发展、核心算法、关键挑战与实际应用。 本书旨在为影像科医生、生物医学工程师、计算机科学家以及相关领域的研究人员提供一本既有理论深度又具实践指导意义的参考资料。我们深入探讨了如何利用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）以及更先进的Transformer架构，有效解决从CT、MRI、X光片到病理切片的各类医学图像识别、分割、重建与定量分析难题。 第一部分：深度学习基础与医学影像数据的特性 第一章：深度学习在生物医学领域的新范式 本章首先回顾了传统图像处理方法在医学影像分析中的局限性，并系统介绍了深度学习作为新一代分析范式的崛起。我们将详细阐述人工神经网络（ANN）的基本结构，着重解析多层感知机（MLP）的工作原理，并引入深度学习的核心优势——端到端的特征学习能力。此外，我们还将探讨迁移学习（Transfer Learning）在医学图像小样本数据集中的重要作用，解释预训练模型（如在ImageNet上训练的模型）如何被微调以适应特定的临床任务。 第二章：医学影像数据的特殊性与预处理技术 医学影像数据（如DICOM格式文件）的独特性在于其高维度、高分辨率、复杂的噪声结构（如CT中的金属伪影、MRI中的运动伪影）以及固有的伦理和隐私限制。本章详细剖析了这些特性，并针对性地介绍了关键的预处理流程： 1. 标准化与归一化： 讨论如何处理不同扫描仪和协议导致的像素值差异，确保数据的一致性。 2. 去噪与增强： 介绍基于深度学习的去噪技术（如深度残差网络用于MRI去噪）以及对比度增强技术。 3. 配准与畸变校正： 阐述多模态影像（如PET/CT融合）的空间配准技术，以及深度学习在非刚性配准中的创新应用。 4. 数据增强的策略： 针对医学影像数据稀疏性问题，探讨除了几何变换外的更复杂的、符合生物学意义的数据增强方法。 第二部分：核心深度学习模型在影像分析中的应用 第三章：卷积神经网络（CNN）的深入解析与架构演进 CNN是当前医学影像分析的基石。本章将从基础的LeNet、AlexNet追溯到现代的ResNet、DenseNet、InceptionNet等经典架构。重点分析这些网络结构中的核心创新点，如残差连接如何解决深层网络的梯度消失问题，以及如何利用注意力机制（Attention Mechanism）增强网络对关键病灶区域的关注度。我们还将讨论1D、2D和3D CNN在不同数据类型（如时间序列信号、体积数据）中的适用性。 第四章：图像分割：从像素级分类到器官与病灶的精确勾画 图像分割是量化诊断的关键步骤。本章聚焦于语义分割、实例分割和全景分割在医学领域的应用。 1. U-Net及其变体： 详细解析U-Net的编码器-解码器结构和跳跃连接（Skip Connections）的原理，并介绍其在肿瘤分割、血管网络提取中的成功案例。讨论Attention U-Net、nnU-Net等先进变体如何提高分割的鲁棒性和泛化能力。 2. 边界感知与拓扑约束： 探讨如何将先验知识或拓扑约束融入深度学习框架，确保分割结果符合解剖学上的合理性。 3. 实例分割： 应用Mask R-CNN等技术对大量细胞或微小病灶进行计数和定位。 第五章：目标检测与识别：快速、准确地定位异常结构 本章探讨如何利用深度学习实现对医学图像中特定病灶（如肺结节、息肉、骨折线）的自动检测与定位。我们将对比基于区域提议（Region Proposal）的网络（如Faster R-CNN）和单次预测网络（如YOLO、SSD）的优劣，并探讨如何优化这些模型以适应医学图像中目标尺寸差异巨大和类别不平衡的问题。特别关注多尺度特征融合技术在提高小目标检测精度中的作用。 第六章：医学图像生成与重建：GAN与扩散模型的突破 生成模型在数据合成、去伪影和图像重建中展现出巨大潜力。 1. 生成对抗网络（GAN）： 深入剖析DCGAN、CycleGAN在合成高保真度医学图像、进行模态转换（如T1加权MRI到T2加权MRI）中的应用。讨论条件GAN（cGAN）如何通过输入条件信息指导生成过程。 2. 超分辨率重建： 介绍如何利用深度学习模型从低剂量或低分辨率扫描中重建出高质量的诊断图像，这在降低患者辐射剂量和提高扫描效率方面意义重大。 3. 扩散模型（Diffusion Models）： 作为新兴的生成技术，探讨其在生成更真实、多样化的医学图像以及作为反向过程应用于图像去噪与超分辨率的潜力。 第三部分：高级模型、临床整合与挑战 第七章：Transformer架构在序列与空间数据中的重塑 源于自然语言处理的Transformer架构正被引入医学影像分析，尤其在处理长距离依赖关系和全局上下文信息方面显示出优势。本章将介绍Vision Transformer (ViT)及其在图像分类、分割中的应用，并探讨如何结合CNN的局部特征提取能力与Transformer的全局建模能力，构建混合架构，用于分析整个器官或病理切片的综合信息。 第八章：可解释性、不确定性与临床决策支持（XAI） 深度学习模型的“黑箱”特性是其在临床应用中的主要障碍。本章专门讨论如何提升模型的透明度和可信度： 1. 可解释性技术： 详细介绍LIME、SHAP、Grad-CAM等技术如何揭示模型关注的区域，帮助医生验证诊断依据。 2. 不确定性量化： 讨论贝叶斯深度学习（Bayesian Deep Learning）和集成学习方法如何为模型的预测提供可靠的置信区间，这对于高风险的临床决策至关重要。 3. 联邦学习与隐私保护： 探讨如何在不共享原始敏感数据的前提下，利用多个医疗机构的数据联合训练模型，解决数据孤岛和隐私保护的矛盾。 第九章：从实验室到临床：模型的验证、部署与监管考量 本章将目光投向实际落地。我们讨论了构建一个稳健的临床AI系统所需的关键步骤： 1. 严格的外部验证： 强调在独立、多样化数据集上进行前瞻性临床试验的重要性。 2. 模型漂移与维护： 如何监控模型在实际部署后性能的衰减，并进行有效的再训练与迭代更新。 3. 监管与标准化： 简要介绍FDA、EMA等机构对医疗AI软件的审批路径和质量标准，确保技术成果能安全、合规地服务于患者。 通过对这些前沿主题的系统梳理与深入分析，本书旨在为读者提供一套全面的知识体系，驱动下一代智能医学影像分析技术的发展与落地。

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坦白说，一开始我对于《Vascular Nursing》的期望值并不高，毕竟“血管护理”这个主题听起来就有些专业和冰冷。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它不仅仅是关于技术和疾病，更关乎人。作者在描述各种护理操作时，总是会穿插病患的真实感受和心理状态，让我深刻理解到，护理不仅仅是执行医嘱，更是与病患建立信任，给予他们支持和安慰的过程。我印象最深刻的是其中关于“下肢血管病变患者的居家护理”章节，作者用非常温和的语言，列出了许多实用的小贴士，比如如何通过饮食改善血液循环，如何进行适当的运动，以及如何识别病情加重的早期信号。这些内容让我觉得，这本书不仅仅是写给专业人士看的，对于我这样的普通读者，也能从中获得许多有用的健康知识，让我更加关注自身的血管健康。

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《Vascular Nursing》的结构安排非常科学，每一章节的逻辑都衔接得非常紧密。我从头开始阅读，能够清晰地感受到知识体系的构建过程。它从最基础的血管结构和功能讲起，然后逐步深入到各种疾病的病因、发病机制，再到诊断技术和治疗手段，最后落脚于护理实践。这本书的特色在于，它将理论与实践完美地结合起来。在讲解每一个疾病时，作者都会举出相关的临床案例，并详细分析护理人员是如何介入，如何评估病情，如何制定护理计划，以及如何监测疗效的。我特别喜欢其中关于“血管介入治疗术后护理”的部分，书中详细列出了术后可能出现的并发症以及相应的预防和处理措施，这让我对这种现代化的治疗技术有了更深的了解，也对护理人员在其中的关键作用有了更深刻的认识。这本书的内容深度和广度都令人称道，是一本值得反复阅读的专业读物。

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这本书的封面设计就足够吸引人，深邃的蓝色和银色交织，仿佛预示着它将带领读者深入探索人体的血管网络。我刚拿到《Vascular Nursing》时，就被它厚重的质感和严谨的排版所吸引。尽管我对血管护理的专业知识尚浅，但这本书从基础概念讲起，循序渐进，仿佛一位经验丰富的导师，耐心地引导我一步步理解复杂的血管生理学和病理学。我特别欣赏其中对各种血管疾病的分类和阐述，清晰明了，让我不再觉得那些晦涩的医学术语遥不可及。书中穿插的图表和插画，更是为理解抽象的概念提供了直观的视觉辅助，例如动脉粥样硬化斑块的形成过程，用生动的图像展示，让我瞬间豁然开朗。我原本以为这本书会是一本枯燥的教科书，但实际阅读下来，我发现它更像是一部关于生命奥秘的探索之旅，让我对人体内部的微观世界产生了浓厚的兴趣，也对血管护理这一领域有了初步却深刻的认识。

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这本书的叙述方式非常独特，它不像我之前读过的任何一本专业书籍。作者仿佛一位资深的血管外科医生，在与我进行一场深入的对话。他用一种极其生动形象的语言，将原本枯燥乏味的医学知识变得引人入胜。我尤其喜欢他描述不同血管疾病时的类比，比如将血栓比作堵塞水管的污垢，将血管狭窄比作狭窄的河流，这些贴切的比喻让我在轻松的阅读氛围中掌握了关键信息。书中关于一些罕见血管病的案例分析，更是让我惊叹于人类身体的复杂性和多样性。每一个案例都如同一个小小的故事，充满了挑战和智慧，让我从中看到了护理工作的重要性以及医护人员的专业素养。即使我不是专业的护理人员，阅读这本书也能感受到其中蕴含的对生命的尊重和对病患的关怀，这种人文关怀的注入，让这本书充满了温度，而非仅仅是一本技术手册。

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翻开《Vascular Nursing》，我立刻被其详尽的目录吸引住了。它涵盖了从血管解剖生理到常见血管疾病的诊断与治疗，再到护理干预措施的方方面面。我尝试着阅读其中关于“静脉曲张的非手术治疗”一章，内容之详实让我咋舌。书中不仅列举了各种物理疗法、药物疗法，还详细介绍了每种疗法的原理、适用范围、禁忌症以及护理要点，甚至连不同药物的剂量和不良反应都有详细的说明。我注意到其中关于弹力袜选择和使用的部分，列出了不同压力等级的弹力袜适用于哪些情况，以及正确的穿戴方法，这让我意识到，即使是看似简单的护理操作，背后也蕴含着丰富的专业知识。这本书的参考文献也相当丰富，让我想深入了解某个话题时，有明确的指引去查阅更专业的资料，这对于我这样一个渴望知识的读者来说，无疑是一大福音。

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