实用新生儿科手册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:第1版 (2005年3月1日)

作者:宋韶鸣

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:2005-3

价格:32.0

装帧:平装

isbn号码:9787534545061

丛书系列:

图书标签:

• 新生儿科
• 儿科
• 临床医学
• 实用手册
• 新生儿
• 围产期
• 儿科护理
• 新生儿疾病
• 儿科急救
• 医学参考书

好的，这是一份不包含《实用新生儿科手册》内容的，关于另一本图书的详细简介，字数控制在1500字左右。 --- 书名： 《深度学习在医疗影像诊断中的前沿应用与实践》 作者： 王明 教授, 李静 博士 出版社： 科技前沿出版社 出版日期： 2024年6月 --- 图书简介 导言：新时代的医疗诊断范式转型 随着人工智能技术的飞速发展，深度学习（Deep Learning）已不再是实验室中的理论模型，而是深刻影响多个行业的强大驱动力。在医疗健康领域，尤其是在医学影像诊断方面，深度学习正以前所未有的速度和精度重塑着传统的诊断流程和标准。《深度学习在医疗影像诊断中的前沿应用与实践》一书，正是在这一历史交汇点上应运而生，它致力于为医学影像专家、计算机科学研究人员、生物医学工程师以及相关领域的政策制定者提供一份全面、深入且极具实战指导价值的参考手册。 本书并非对现有技术概念的简单罗列，而是聚焦于如何将复杂的深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如Transformer模型），有效地整合到日常的临床工作流程中，以期提升诊断效率、降低误诊率，并最终改善患者的治疗效果。 第一部分：理论基石与数据驱动的影像分析（约400字） 本部分首先为读者奠定坚实的理论基础，重点阐述了适用于医疗影像分析的核心深度学习架构。我们详细剖析了从早期的LeNet到现代ResNet、DenseNet，以及专为医学图像分割和目标检测设计的U-Net及其衍生模型的工作原理、优势与局限性。 特别地，本书辟出专章探讨了医疗数据的特殊性，包括数据的稀疏性、高度不平衡性、标注的主观性（跨专家一致性问题）以及数据隐私保护（如联邦学习在医疗领域的初步探索）。我们深入讨论了如何构建高质量、大规模的标注数据集，并提出了应对小样本学习（Few-Shot Learning）和迁移学习（Transfer Learning）在罕见病影像分析中的有效策略。内容涵盖了数据预处理的精细化技术，如图像配准、去噪、以及不同模态（MRI、CT、X光、超声）数据之间的特征融合方法。这部分旨在确保读者能够理解“黑箱”背后的数学逻辑和工程实现细节。 第二部分：核心应用场景的深度剖析（约600字） 本书的核心价值在于其对多个关键医疗影像应用场景的深度剖析与案例展示。内容严格围绕临床实际需求展开： 1. 肿瘤的早期筛查与定量分析： 我们详细介绍了深度学习在肺结节的自动检测与良恶性鉴别中的最新进展。这包括多尺度特征提取网络的设计思路，以及如何利用3D卷积网络提高对微小病灶的敏感性。此外，书中还探讨了如何通过深度学习模型对肿瘤体积、生长速度进行精确的放射组学（Radiomics）特征提取与量化，为制定个性化放疗或化疗方案提供客观依据。 2. 眼科疾病的自动化筛查： 聚焦于糖尿病视网膜病变（DR）、青光眼和年龄相关性黄斑变性（AMD）的诊断。我们展示了如何利用高分辨率的眼底照片或OCT图像，构建高精度分类与分割模型，实现基层医疗机构的初步快速筛查，从而缓解专科医生的工作压力。 3. 病理图像的超高分辨率分析： 病理切片（WSI）的数据规模巨大，对计算资源和算法设计提出了极高要求。本书系统介绍了全切片图像（WSI）的计算策略，包括如何有效地进行“图块化（Tiling）”处理，以及如何使用注意力机制（Attention Mechanism）来指导模型聚焦于最具诊断价值的病理区域，实现对组织学分级和细胞核分割的自动化。 4. 神经影像学的结构与功能分析： 针对阿尔茨海默病（AD）和多发性硬化症（MS）等神经系统疾病，书中详细阐述了如何利用深度学习模型对脑部MRI进行皮层厚度测量、灰白质分割，以及连接组分析。重点讨论了时间序列分析在功能磁共振成像（fMRI）数据处理中的应用，以识别潜在的神经功能障碍模式。 第三部分：临床部署、验证与伦理考量（约500字） 理论模型的成功并不等同于临床的成功。本书的后半部分着重于弥合“实验室到临床”之间的鸿沟。 1. 模型的可解释性与鲁棒性（XAI）： 在医疗领域，决策的透明度至关重要。我们深入探讨了梯度加权类激活图（Grad-CAM）、SHAP值等可解释性技术在医学影像模型中的应用，帮助医生理解模型做出某一诊断的依据，增强信任感。同时，书中还详细说明了如何通过对抗性训练和模型集成，提高模型在真实世界中面对噪声和伪影时的鲁棒性。 2. 临床验证与监管路径： 本书提供了关于如何设计前瞻性临床试验来验证AI算法性能的指南，包括定义合适的临床终点、评估算法的增量价值。此外，还概述了全球主要监管机构（如FDA、EMA）对医疗AI软件的审批流程和要求，为研究成果转化为医疗器械提供了实用的路线图。 3. 伦理、安全与人机协作： 最后，我们讨论了深度学习在医疗中引发的深刻伦理问题，如算法偏见（Bias）对不同人群诊断公平性的影响。本书强调，深度学习的目标是增强而非取代医生，倡导建立高效的“人机协作”模式，确保最终的诊断责任和人文关怀得以保留。 总结 《深度学习在医疗影像诊断中的前沿应用与实践》是一本面向未来的指南。它不仅是技术人员理解临床需求的桥梁，更是临床医生掌握前沿工具的实用教科书。通过本书，读者将能够系统地掌握从数据准备到算法设计，再到临床验证和伦理部署的完整链条，为推动精准医疗的未来发展贡献力量。本书内容紧跟最新的顶级会议（如MICCAI, NeurIPS）和期刊研究成果，确保信息的前沿性和时效性。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度令人敬佩，它显然汇集了一批经验丰富的老一辈专家的心血。它对于新生儿呼吸窘迫综合征（RDS）的发病机制、肺表面活性物质的生物化学合成与降解，有着非常透彻的阐述，甚至追溯到了胚胎发育的特定时间点。然而，这种深入骨髓的理论基础，对于我们这些需要面对海量“常见病”的基层儿科医生来说，可能有些‘杀鸡用牛刀’了。我们日常遇到的绝大多数病例集中在早产儿的感染、黄疸、血糖波动等常规问题上。书中对于这些常见问题的讨论，篇幅相对有限，且常常夹杂着大量的分子生物学名词和复杂的信号通路，使得实际操作层面的建议显得过于稀疏。例如，关于最常见的早产儿败血症的经验性抗生素选择，书中列举了十几种不同的方案，并详细分析了每种方案的耐药谱变化趋势，但却没有明确给出，在我国某特定地区，针对GBS和耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）风险较高的医院，最简洁有效的初始方案是什么。这让我感觉，它更像是一部供研究生深入研究的参考书，而非一线临床医生的案头必备。

评分☆☆☆☆☆

这本厚重的书拿在手里，沉甸甸的感觉就让人心头一紧，仿佛握住了整个新生儿科的重量。我最初是冲着它“实用”二字来的，毕竟作为一名刚上临床的住院医师，面对那些娇嫩、情况瞬息万变的小生命，任何一本能提供清晰、快速决策指导的工具书都是救命稻草。然而，深入阅读后，我发现它更像是一部详尽的教科书，而非我们期望中那种“遇到问题立刻翻开就能找到对应处理流程”的袖珍手册。它的体系构建得非常宏大，从产房的紧急处理流程到NICU深层次的病理生理机制，几乎无所不包，这无疑增加了它的学术价值，但也大大削弱了其在实际高压情境下的即时可用性。比如，书中对于某种罕见代谢病的鉴别诊断部分，列举了十几个需要采集的标本和复杂的酶学分析路径，虽然严谨，但在急诊值班室，我更需要的是一个明确的“首要三步”行动指南，而不是一篇小型的综述文章。希望未来的版本能增加更多的流程图和quick-reference卡片，真正体现出“手册”的精髓。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格极其学术化和书面化，缺乏对临床实践中微妙情境的描述和人文关怀的体现。例如，在讨论到如何与高度焦虑的父母沟通新生儿的预后时，全书充斥着“概率分析”、“风险告知的伦理边界”等概念，这些都非常正确，但它们都是从医生的视角出发的。我更希望能看到一些关于如何“与家属共情”、“如何用非技术性语言解释复杂的病情”的案例分析或建议。新生儿科医生不仅要面对机器和疾病，更要面对一个脆弱的家庭。这本书在这方面几乎是空白的，它完全将临床工作简化为一套技术操作和诊断流程的集合。读完后，我感觉自己知识面拓宽了，但在如何成为一个更有人情味、更善于沟通的儿科医生这方面，这本书没有给我任何实质性的帮助。它提供的是冰冷的知识，而非温暖的智慧。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在与时俱进方面似乎稍显滞后。在新生儿重症监护领域，技术和指南的更新速度非常快，几乎每年都有新的大型多中心研究结果发布，直接影响到我们的临床路径。我翻阅了其中关于“胆红素脑病”的部分，它仍然侧重于传统的血清胆红素值作为干预的主要依据，并且对“换血指征”的描述依然沿用着十年前的标准。然而，现在国际上更强调对高危婴儿进行转铁蛋白饱和度或特定时间点胆红素峰值速度的评估，以及对听力筛查结果的动态追踪。这本书中对这些前沿、精细化的风险分层工具的提及非常简略，仿佛这些新技术尚未被广泛采纳。这种“时间滞后性”使得我们在实践中不得不去查阅最新的网络指南或会议摘要来补充这本书的不足，这极大地降低了作为一本“权威手册”的含金量。一本优秀的临床手册，其时效性是生命线，希望下一版能迅速纳入近五年的核心共识。

评分☆☆☆☆☆

我简直要被这本书的排版和图示给‘劝退’了。我理解专业书籍需要信息密度，但这本书的密度已经达到了让我感到焦虑的程度。密集的文字段落，缺乏足够的留白，即便是那些本该重点突出的关键信息点，也被淹没在长句和复杂的从句结构里，让人很难快速定位和记忆。更让我感到困惑的是，有些关键的药物剂量和输注速度的表格，字体小到需要借助放大镜才能辨认，这在抢救现场是绝对不可接受的失误。而且，它的插图大多是扫描电镜的照片或者略显老旧的组织病理学切片，虽然能说明问题，但与现在主流的、清晰的超声图像或现代化的生理曲线图相比，显得有些脱节。我本来期待能看到更多关于PICCO监测、高频振荡通气曲线的解读示例，但书中对此的图解少得可怜，更多的是对理论模型在纸上的描绘。希望作者在修订时，能考虑使用现代的排版设计理念，让知识的传递更直观、更有效率。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆