Lippincott Professional Guides

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出版者:Lippincott Williams & Wilkins
作者:Springhouse
出品人:
页数:256
译者:
出版时间:2002-4
价格:$ 41.75
装帧:Pap
isbn号码:9781582551807
丛书系列:
图书标签:
  • 医学
  • 护理
  • 健康科学
  • 专业指南
  • 临床实践
  • 医学教育
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具体描述

This new Second Edition contains general and specific information on human anatomy and physiology and thoroughly explains and demonstrates normal structures and functions in all body systems. As a quick reference it provides both a systems and functional approach, and is organized in a logical body-system arrangement. Overview chapters define important terms, describe basic cell and tissue types, and detail the body's chemical makeup. Features include comprehensive explanations of physiologic processes; key terms italicized for easy access; and clear illustrations of major body structures and processes, with 32 pages in full color. Its portable size and lie-flat binding provide an easy and convenient read anywhere.

深度解析人工智能在现代医学影像诊断中的应用与未来展望 书籍名称: 《智能之眼:深度学习赋能下的医学影像革命》 作者: 王建华, 李明, 张伟 出版社: 科学出版社 页数: 780页 定价: 298.00元 --- 内容简介 本书深入探讨了人工智能,特别是深度学习技术,如何彻底革新当前的医学影像(如X光、CT、MRI、超声和病理切片)诊断流程。这不是一本停留在概念介绍的入门读物,而是一部面向临床医生、放射科医师、生物医学工程师以及高年级研究生的专业参考书,旨在提供从基础理论到前沿临床实践的全面、详尽的指导。 随着医疗数据爆炸式增长和计算能力的飞速提升,人工智能已不再是实验室里的理论模型,而是成为提升诊断效率、精确度和早期疾病筛查能力的关键工具。本书紧密围绕这一核心主题展开,构建了一个逻辑严谨、内容翔实的知识体系。 第一部分:基础理论与技术基石 (Foundation and Technological Pillars) 本部分为读者搭建了理解后续复杂应用的理论框架。我们首先回顾了医学影像学的基本原理及其在临床工作流中的核心地位。随后,详细阐述了深度学习在处理二维和三维医学数据时所采用的核心算法。重点讲解了卷积神经网络(CNN)的结构演变,包括AlexNet、VGG、ResNet以及更适应医学影像特征的U-Net架构,并区分了它们在不同任务(如分类、分割、检测)中的适用性。 我们花费了大量篇幅来剖析数据处理的关键步骤:图像预处理、标准化、数据增强技术(如生成对抗网络GAN在数据合成中的应用),以及如何有效地应对医学图像数据固有的稀疏性、高维度和类别不平衡问题。此外,对可解释性人工智能(XAI)的介绍至关重要,它解释了“黑箱”模型做出决策的依据,这是医学领域对AI系统建立信任的前提。 第二部分:核心临床应用与模型构建 (Core Clinical Applications and Model Development) 这一部分是本书的实践核心,系统性地介绍了AI在放射学、病理学和内窥镜学中的具体落地案例。 在放射学领域,本书详述了AI在肺结节的自动检测与定量分析、乳腺钼靶的微钙化灶识别、中风早期病灶的快速分割以及骨龄评估等方面的成熟应用。我们不仅仅展示了模型的性能指标(如AUC、敏感性、特异性),更重要的是,深入剖析了在真实临床环境中,如何根据不同设备和患者群体的特点进行模型微调(Fine-tuning)和域适应(Domain Adaptation)。 在数字病理学方面,本书聚焦于全玻片成像(WSI)的处理挑战。内容涵盖了肿瘤组织区域的精确识别、癌旁淋巴结转移的自动化筛查、肿瘤分级和预后指标(如Ki-67指数)的量化分析。对于组织学图像的超高分辨率特性,我们详细讨论了如何利用多尺度特征融合技术来优化模型鲁棒性。 在辅助诊断与决策支持方面,我们探讨了如何集成多模态数据(如影像、基因组学和电子病历)构建更全面的预测模型,例如用于预测患者对特定治疗方案的反应或疾病的长期复发风险。 第三部分:系统集成、监管与未来趋势 (System Integration, Regulation, and Future Trends) 成功部署AI工具的关键在于无缝融入现有的医疗信息系统。本部分详细讨论了PACS/RIS与AI平台之间的互操作性标准,特别是DICOM标准的扩展应用,以及如何设计高效的后处理工作流,确保AI输出结果能够被临床医生即时、准确地采纳。 监管合规性是AI走向临床的生命线。本书对全球主要监管机构(如FDA、EMA)关于医疗AI软件的审批流程、性能验证要求和上市后监测策略进行了详尽的梳理和分析。 展望未来,本书的前瞻性章节深入探讨了联邦学习(Federated Learning)在保护数据隐私前提下,实现跨机构协作训练大型模型的潜力;以及生成式模型在模拟罕见疾病图像、提升AI训练数据多样性方面的颠覆性作用。最后,本书强调了对AI模型的持续验证与迭代机制的建立,确保技术在快速变化的临床环境中的长期有效性。 --- 目标读者 放射科、超声科和病理科的执业医师与进修医师。 负责医疗设备与信息系统集成的生物医学工程师。 从事医学图像分析和人工智能算法研究的高校师生及科研人员。 医疗机构管理者和信息技术决策者,关注AI赋能的临床效率提升。 本书特色 1. 深度与广度的统一: 既提供算法的数学细节,又不脱离临床应用的实际场景。 2. 案例驱动: 结合全球多个顶尖医疗机构的真实数据集和部署经验,展示模型从训练到临床验证的全过程。 3. 强调可信赖性: 将模型的可解释性(XAI)和监管框架贯穿始终,为临床部署提供坚实的基础。 4. 前沿追踪: 涵盖了从Transformer在医学图像中的应用,到多模态数据融合的最新研究方向。

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读后感

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用户评价

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