实习护士手册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:上海科学技术出版社

作者:王玲娣编

出品人:

页数:751

译者:

出版时间:2003-2

价格:42.0

装帧:精装

isbn号码:9787532365883

丛书系列:

图书标签:

• 实习护士
• 护理
• 医学
• 临床
• 手册
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• 实操
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• 学习
• 职业发展

《深度学习在医学影像分析中的前沿应用》 图书简介 本书聚焦于当前人工智能领域最热门的技术之一——深度学习，在医学影像分析中的最新进展、关键挑战与未来趋势。它并非一本基础的入门教材，而是面向已经具备一定计算机科学或医学背景的专业人士、研究人员和高级学生，旨在提供一个高屋建瓴、内容扎实的专业参考指南。 本书共分为六大部分，系统性地梳理了深度学习模型如何革新X光片、CT、MRI、超声波以及病理切片等各类医学影像数据的处理与解读流程。 --- 第一部分：深度学习基础与医学影像数据准备（第1章至第3章） 本部分首先简要回顾了深度学习的核心概念，重点阐述了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）在处理空间和序列数据上的独特优势。随后，笔锋一转，深入探讨了医学影像数据的特殊性，包括其高维度、稀疏性、数据标注的专业壁垒以及跨机构、跨设备的数据异构性问题。 第三章——“医学影像数据标准、脱敏与增强策略” 详细剖析了DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）标准的解析与操作，并重点介绍了针对小样本、类别不平衡的医学数据集，如何利用生成对抗网络（GANs）进行高保真度的数据增强，以规避模型在有限样本上的过拟合风险。 --- 第二部分：核心任务的深度模型架构（第4章至第7章） 本部分是本书的核心技术章节，专注于将深度学习模型应用于医学影像分析中的三大核心任务：分类、分割和检测。 第4章： 阐述了如何优化残差网络（ResNet）和密集连接网络（DenseNet）的结构，使其在肺结节良恶性判断、乳腺密度评估等高精度分类任务中达到超越传统方法的性能。特别讨论了“可解释性CNN”（XAI-CNN）在提供决策依据方面的最新进展。 第5章： 深入探讨了医学图像分割的精细化技术。除了U-Net及其变体的迭代升级外，本书着重介绍了基于Transformer架构的分割模型，如Swin-Unet，在处理大尺度器官和复杂病灶边界时的优势。内容覆盖了从像素级精确分割到多模态影像融合分割的实践案例。 第6章： 专注于病灶检测与定位。详细分析了Faster R-CNN、YOLO系列（最新版本的优化策略）在快速识别和定位肿瘤、骨折线等临床兴趣区域（ROI）的应用。重点对比了单阶段与双阶段检测器在实时性与准确性上的权衡。 第7章： 拓展至三维重建与体数据分析。针对CT和MRI的体积数据，详细介绍了3D-CNNs、体积级联模型在心脏结构分析、肿瘤放疗靶区勾画等场景下的实施细节与计算资源优化方法。 --- 第三部分：前沿模型与跨模态融合（第8章至第10章） 本部分将视野扩展至当前研究热点，探讨模型泛化能力和多源信息集成。 第8章： 全面解析了自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）在医学影像领域的突破。由于医学数据的昂贵标注成本，SSL通过对比学习、掩码预测等方式从大量未标注数据中学习通用特征表示，极大地提升了下游任务的性能和模型对未知数据的鲁棒性。 第9章： 探讨多模态数据融合策略。医学诊断往往需要结合影像、病理报告文本、基因组数据等。本章详细介绍了如何构建异构特征编码器，并通过注意力机制或门控融合单元，实现影像特征与文本/基因特征的有效耦合，以提高诊断的全面性。 第10章： 聚焦于生成模型，特别是扩散模型（Diffusion Models）在医学图像生成、去噪、以及特定伪影去除方面的最新应用，讨论其在合成罕见病病例方面的潜力与伦理风险。 --- 第四部分：模型评估、可解释性与可靠性（第11章至第13章） 对于临床应用而言，模型的性能指标远不如其可靠性和可信度重要。本部分严格审视了深度学习模型在进入临床实践前必须解决的问题。 第11章： 详细阐述了临床性能评估标准。除了常见的AUC、Dice系数，本书强调了Fagan's Nomogram、临床净收益（CNB）等更贴近临床决策的指标体系。 第12章： 深入可解释性AI (XAI) 技术在医学中的落地。系统介绍了Grad-CAM、SHAP值分析在定位模型“关注点”上的应用，并探讨了如何验证模型决策是否与临床医生的认知流程保持一致，避免“黑箱”误判。 第13章： 讨论模型泛化性与鲁棒性。分析了模型对设备漂移（Domain Shift）、噪声干扰、数据偏差的敏感性，并介绍了对抗性训练、领域适应（Domain Adaptation）技术如何增强模型在不同医院间的稳定性。 --- 第五部分：自动化临床工作流程与集成（第14章至第15章） 本部分从工程实践角度，讨论如何将成熟的深度学习模型转化为实用的临床辅助系统。 第14章： 探讨模型部署与优化。内容包括模型压缩技术（如知识蒸馏、权重剪枝）以适应边缘计算设备的需求，以及如何通过ONNX或TorchScript实现跨平台部署。 第15章： 关注人机协作系统（Human-in-the-Loop）的设计。分析了如何设计有效的用户界面，使AI的分析结果能够无缝集成到PACS（Picture Archiving and Communication System）系统中，并建立反馈回路，确保模型持续学习和迭代。 --- 第六部分：伦理、法规与未来展望（第16章） 最后一章以宏观视角，探讨深度学习在医学影像应用中的宏观挑战。内容涵盖数据隐私保护（如联邦学习在医疗场景下的实践）、AI辅助诊断的法律责任划分、以及监管机构（如FDA/NMPA）对AI医疗器械的审批路径和数据透明度要求。本章对未来十年内，影像AI技术可能如何重塑放射科、病理科工作流进行了前瞻性预测。 本书内容专业、技术密集，适合已掌握基础知识、渴望深入了解深度学习在复杂医学影像分析领域如何实现前沿突破的专业读者。它不提供基础编程指导或入门级概念解释，而是直接进入高级模型设计、复杂数据处理及临床验证的深水区。

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这本书的语言风格，在保持高度专业性的同时，竟然还融入了一丝恰到好处的幽默感和人文关怀，这让我在学习枯燥流程时感受到了一丝放松。作者在描述一些高强度或令人沮丧的场景时，并没有使用冰冷的指令，而是偶尔穿插一些富有同理心的句子，比如在提到夜班可能遇到的挑战时，会用一句“请记住，每一份坚持都值得被尊重”来鼓舞士气。这种人性化的笔触，让这本书读起来不再像一本冷冰冰的工具书，而更像是一位耐心导师的私房笔记。例如，它对如何与情绪不稳定的患者进行沟通的章节，不仅仅给出了标准话术，更深入探讨了护士自身的情绪调适，提醒读者“保持专业距离的同时，不失同情心”的平衡点。这种对职业精神和心理健康的双重关注，使得这本书的价值超越了纯粹的技术层面，它似乎在培养一个合格的专业人士，而不仅仅是一个操作熟练的执行者。阅读完后，我感觉自己不仅学到了如何做，更明白了“为什么要这样带着心去做”。

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从排版风格来看，这本书展现出一种极强的“任务导向型”设计美学。它不像学术专著那样追求密集的文字堆砌，而是大量运用了不同层级的标题、项目符号、以及醒目的强调色块来划分信息层级。我发现，当你需要查找某个特定药物的储存要求时，你几乎不需要阅读大段文字，只需循着特定的颜色标签和粗体标题，就能在数秒内锁定所需信息。这种结构上的清晰度，直接提升了其作为“手册”的实用价值。特别是它在“常用护理文书模板”部分，直接提供了标准格式的范例，这对于要求书写规范、格式统一的实习生来说，是节省了大量时间去摸索和模仿的捷径。这种对“效率”的极致追求，使得这本书的每一页都仿佛被精心设计成了一个功能模块，确保读者在最短的时间内，完成信息的提取和知识的内化。这种实用主义至上的设计哲学，让它区别于市面上许多注重理论深度而牺牲了易用性的同类书籍。

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初翻阅这本手册时，我最直接的感受是它的逻辑架构极其严谨且具有极强的实操指导性。它没有采用那种空泛的理论说教，而是仿佛一位经验丰富的前辈，手把手地带着你进入临床环境。比如，在描述基础护理操作时，它并不是简单地罗列步骤，而是会细致到“操作前洗手时，水流方向应由指尖流向手腕”这种极其微小但至关重要的细节，并在旁边用小字标注出这样做的临床意义，极大地增强了操作的规范性和安全性认知。我特别留意了关于“紧急情况响应”那一章节的布局，作者似乎深知实习阶段的焦虑点，将心肺复苏（CPR）和突发大量出血的处理流程，设计成了并列的、易于快速定位的图表形式，颜色区分鲜明，仿佛一套“事故现场的导航地图”。这种将知识点与实际场景无缝对接的处理方式，极大地降低了初学者面对高压环境时的信息过载感，使得理论知识能够迅速转化为可执行的行动指南。这种“教你做，并且告诉你为什么这么做”的叙事方式，远比枯燥的教科书来得生动有效得多。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面采用了一种柔和的米白色，搭配上沉稳的深蓝色字体，透着一股专业又不失亲和力的气息。拿在手里，纸张的触感很舒服，那种略带纹理的质感，让人感觉印刷质量非常考究。我尤其欣赏它在细节处理上的用心，比如书脊的装订方式，既牢固又便于平摊阅读，这对于需要在紧张的工作环境下快速查阅资料的读者来说，简直是太贴心了。内页的排版也十分清晰，字号大小适中，行距合理，即便是长时间阅读也不会感到视觉疲劳。更值得一提的是，书中穿插的一些插图和流程图，线条简洁明快，色彩运用克制而有效，完美地起到了辅助理解的作用，而不是单纯为了美观而存在。整体来看，这本书的物理呈现，就已经传递出一种严谨、专业的态度，让人对接下来的阅读内容充满了期待，仿佛这本书本身就是一件精良的医疗工具，而非仅仅是一本记录文字的书籍。这种对实体媒介的重视，在如今这个电子书泛滥的时代，显得尤为可贵，它成功地建立起一种仪式感，让你愿意把它放在手边，随时取阅。

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这本书在专业术语的解释上做得非常到位，充分考虑到了不同背景的读者可能存在的知识盲区。我发现它有一个巧妙的设计：每当出现一个专业性较强的缩写词或名词时，它不会仅仅在第一次出现时给出一个定义，而是在全书后续提到该词汇时，都会以脚注或侧边栏的形式进行二次简短的释义。这对于需要频繁在不同章节间跳转查阅的读者来说，简直是福音，避免了频繁翻回目录或前言查找的麻烦，保证了阅读的连贯性。此外，书中对于一些“潜规则”或“非正式但普遍被接受”的操作惯例的提及，也体现了作者对临床实践的深刻洞察力。例如，关于如何与不同科室的资深护士进行有效沟通的技巧，或者在交接班时，哪些信息是绝对不能省略的关键点，这些内容在正式教材中往往付之阙如，但却是实习期间最容易“碰壁”的地方。它不仅仅是一本技术指南，更像是一部融入了职场情商和人际交往智慧的“软技能宝典”。

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