高等职业教育公共基础课程改革与探索 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:南京大学出版社

作者:陈家颐

出品人:

页数:235

译者:

出版时间:2006-8

价格:15.00元

装帧:平装

isbn号码:9787305048210

丛书系列:

图书标签:

• 高等职业教育
• 公共基础课程
• 课程改革
• 教学探索
• 教育教学
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• 课程建设

好的，这是一本名为《深度学习在医学图像分析中的应用》的图书简介，旨在全面介绍深度学习技术在医学影像处理、诊断和研究领域的最新进展与实践。 --- 图书简介：深度学习在医学图像分析中的应用 （约1500字） 导言：医学影像的数字化浪潮与深度学习的崛起 随着医学成像技术的飞速发展，如高分辨率CT、MRI、PET以及超声等，海量的医学图像数据正以前所未有的速度积累。这些数据蕴含着疾病诊断、预后判断和治疗方案制定的关键信息。然而，传统图像分析方法在处理复杂、高维度的医学数据时，往往面临特征提取困难、主观性强、效率低下等瓶颈。 正是在这样的背景下，深度学习（Deep Learning, DL）技术，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）的突破性进展，为医学图像分析带来了革命性的变革。深度学习模型能够自动、高效地从海量数据中学习到高层次、抽象的特征表示，极大地提高了病灶检测、分割和分类的精度与鲁棒性。 本书《深度学习在医学图像分析中的应用》正是应运而生，它致力于构建一座连接前沿理论与临床实践的桥梁，全面、深入地阐述深度学习技术在这一关键交叉学科中的理论基础、核心算法、经典案例以及未来趋势。 第一部分：理论基石与数据准备——构建深度学习的认知框架 本书的开篇部分奠定了坚实的理论基础，确保读者能够理解深度学习模型运行的内在逻辑。 1.1 深度学习基础回顾与医学影像特性分析： 本章从神经网络的基本结构出发，详细讲解了反向传播、优化器（如Adam、SGD）的工作原理。重点分析了医学图像（如DICOM格式）的特点，包括其三维或四维特性、灰度级分布、噪声敏感性以及数据稀疏性等，为后续模型选择提供依据。 1.2 卷积神经网络（CNNs）的演进与结构精解： 我们深入剖析了经典的CNN架构，包括LeNet、AlexNet、VGG、Inception到ResNet和DenseNet等里程碑式的设计。特别关注了空洞卷积（Dilated Convolutions）在处理大感受野问题上的应用，以及注意力机制（Attention Mechanisms）如何增强模型对关键区域的聚焦能力。 1.3 数据集构建、增强与标注的艺术： 医学图像的标注工作量巨大且依赖专家经验。本章详细介绍了高质量数据集的构建流程，涵盖了从图像预处理（如强度归一化、配准）到高效数据增强技术（如仿射变换、弹性变形、生成对抗网络（GANs）生成合成数据）的实践方法。同时，探讨了如何在数据不平衡和标签缺失的情况下，优化模型的训练过程。 第二部分：核心应用场景的深度探索 本书的中间部分聚焦于深度学习在医学图像分析中最核心、最具临床价值的四大应用领域，并提供了大量的实证案例。 2.1 病灶的精准检测与定位（Detection）： 本章介绍了用于目标检测的两大主流范式：两阶段检测器（如Faster R-CNN的改进版本）和单阶段检测器（如YOLO、SSD在医学图像上的优化）。重点讨论了在检测微小病灶（如早期肺结节、视网膜微动脉瘤）时，如何调整锚框（Anchor Boxes）策略和损失函数，以适应医学图像的特殊分布。 2.2 结构与器官的精确分割（Segmentation）： 图像分割是量化分析的基础。本书详尽对比了U-Net及其众多变体（如V-Net、Attention U-Net、nnU-Net）在不同模态（MRI、CT、病理切片）分割任务中的性能。内容涵盖了从像素级别的二值分割到多类别语义分割的实现细节，特别是如何利用深度监督和边界感知损失函数来提高分割的边缘精度。 2.3 疾病的分类与诊断（Classification）： 本章探讨了如何利用深度学习进行疾病的自动诊断，例如肿瘤良恶性判断、眼底疾病分级等。着重讲解了迁移学习（Transfer Learning）在医学影像分析中的高效应用，即如何利用ImageNet预训练的模型权重，通过微调（Fine-tuning）来加速模型在小样本医学数据集上的收敛和泛化能力。 2.4 图像生成、重建与增强技术： 本章展示了深度学习在图像质量提升方面的潜力。详细介绍了使用GANs进行低剂量CT图像去噪、利用深度学习超分辨率技术提高MRI分辨率，以及利用CycleGAN进行模态转换（如MRI到CT的合成），从而减少患者的辐射暴露和检查时间。 第三部分：模型的可解释性、泛化性与临床集成 进入高阶阶段，本书不再仅仅关注“模型能做什么”，而是探讨“模型为何如此决策”以及“如何安全地将模型投入临床使用”。 3.1 可解释性人工智能（XAI）在医学中的必要性： 在“黑箱”决策可能导致严重后果的医疗领域，解释性至关重要。本章系统介绍了主流的XAI技术，如梯度加权类激活图（Grad-CAM）、特征反演（Feature Inversion）等，并展示了如何利用这些工具来验证模型是否基于正确的病理特征进行诊断，增强临床医生的信任度。 3.2 模型鲁棒性、偏差与泛化能力的评估： 本章深入讨论了模型在面对来自不同医院、不同设备的图像时性能下降的问题（即域漂移）。内容涵盖了领域自适应（Domain Adaptation）技术，如对抗性学习方法，用于提升模型在未知数据分布上的鲁棒性。此外，还讨论了如何量化和减轻算法中潜在的偏见，确保公平性。 3.3 临床工作流的集成与监管考量： 如何将成熟的深度学习模型无缝集成到现有的PACS（图像存档与通信系统）和HIS（医院信息系统）中？本章提供了从模型部署（如使用ONNX或TensorRT优化）、边缘计算部署到实时推理的工程实践指南。同时，也对FDA、NMPA等监管机构对AI医疗器械的审批流程和伦理规范进行了前瞻性分析。 结语：面向未来的展望 本书最后总结了深度学习在医学影像领域的未来发展方向，包括自监督学习（Self-Supervised Learning）在海量未标注数据上的应用前景，以及多模态数据融合（如结合基因组学、病理学和影像学数据）的深度整合模型，预示着精准医疗时代的全面到来。 本书特点： 理论与实践并重： 既有严谨的算法推导，又有大量使用PyTorch/TensorFlow实现的实战代码片段和案例分析。 覆盖范围广： 从基础的CNN到前沿的GANs和XAI，全面覆盖了当前研究热点。 面向多层次读者： 适合计算机科学、生物医学工程、放射学和病理学等领域的研究人员、工程师以及高年级本科生和研究生。 通过阅读本书，读者将能够系统地掌握利用深度学习技术解决复杂医学图像分析问题的能力，为推动医疗智能化发展贡献力量。

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阅读这本书的过程，更像是一次与同行深入交流的体验，只不过这次交流的对象是智慧的文字，而作者仿佛就坐在我对面，循循善诱地解答着我心中的疑惑。书中对“以学生为中心”的教学理念进行了深刻的阐释，这不仅仅是口号，更是提供了具体的操作路径。我尤其对书中关于“项目式学习”在公共基础课程中的应用部分印象深刻。它打破了传统的“讲授-练习-考试”的模式，将真实工作场景中的问题融入课程设计，让学生在解决问题的过程中，主动去学习和运用相关的知识和技能。这种学习方式，不仅能够极大地激发学生的学习兴趣和主动性，更重要的是，它能够培养学生解决实际问题的能力，这正是高等职业教育所急需的核心素养。我设想，如果我的团队能够借鉴书中的方法，将一些跨学科的项目引入到公共英语、高等数学等课程中，让学生在完成某个行业项目的同时，学习所需的语言和数学知识，那将是多么有意义的改变！

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这本书的系统性和前瞻性，是我认为它最可贵的地方。它并没有孤立地看待公共基础课程的改革，而是将其置于整个高等职业教育体系的大背景下进行审视。作者深刻认识到，公共基础课程的改革与专业课程的对接、与人才培养目标的实现、与行业企业需求的契合，是相互关联、不可分割的。书中对“产教融合”理念在公共基础课程中的体现进行了深入探讨，这让我看到了一条将课堂教学与真实工作场景有机结合的有效途径。它不仅仅是要求在课程中引入一些行业案例，更是要从人才培养的全过程去思考，公共基础课程如何为学生打下坚实的职业基础。

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这本书不仅仅是一本理论著作，更是一本充满实践智慧的指南。我在阅读过程中，反复被书中的一些鲜活案例所打动。这些案例并非凭空捏造，而是来源于真实的高等职业院校的教学实践，具有很强的说服力和借鉴意义。这些案例详细地描述了具体的改革举措、实施过程以及取得的成效，这让我更加清晰地看到了改革的可行性，也更加坚定了自己进行教学改革的信心。我特别喜欢书中对一些“疑难杂症”的破解之道，比如如何处理学生基础差异过大、如何调动学生学习积极性等，这些都是我们在日常教学中常常会遇到的难题，而书中的解答，总是那么务实且富有启发性。

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不得不说，这本书的出现，犹如一场及时雨，滋润了我长期以来在教学改革道路上的干渴。它不仅仅是一本关于“改革与探索”的书，更是一本关于“如何让高等职业教育更具生命力”的书。作者并没有提供放之四海而皆准的“标准答案”，而是提供了一种思考问题、解决问题的方法论，以及一系列值得借鉴的实践范例。这本书让我认识到，高等职业教育的公共基础课程，绝不应该仅仅是知识的载体，更应该是能力的孵化器，是学生职业素养的奠基石。它鼓励我们大胆尝试，勇于创新，在实践中不断总结和提升，从而真正实现公共基础课程的价值最大化。

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作者在书中关于教师专业发展方面的论述，同样让我受益匪浅。我知道，任何一项教育改革的成功，都离不开教师的专业能力和创新精神。书中并没有回避教师在改革过程中可能遇到的挑战，而是积极倡导构建支持性的教师发展体系。它鼓励教师不断学习新的教学理念和方法，掌握现代化的教学技术，并积极参与到课程开发和改革的实践中。我个人认为，这种对教师成长的关注，是改革能否持续深入的关键。只有当教师成为改革的积极参与者和受益者，他们才会有更大的动力去推动和落实新的教学理念和方法。

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阅读这本书，让我对高等职业教育的未来充满了信心。作者在书中展现出的对职业教育的深刻理解和对教育改革的热情，让我感受到了中国高等职业教育蓬勃发展的强大生命力。这本书所倡导的改革理念和实践路径，正是推动高等职业教育高质量发展的关键所在。它提醒我们，作为教育工作者，必须不断审视和反思我们的教学实践，紧跟时代发展的步伐，不断创新和探索，才能培养出真正适应社会发展需求的高素质技术技能人才。我相信，这本书的出版，必将对我国高等职业教育公共基础课程的改革与发展产生深远的影响。

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这本书的出现，无疑是我在高等职业教育领域求索道路上的一抹亮色，一本极具前瞻性和实践指导意义的著作。我是一名长期耕耘在高等职业教育一线的教师，深知公共基础课程在整个职业教育体系中所扮演的“基石”角色。长期以来，我们都在思考如何让这些“基础”课程跳脱出枯燥乏味的理论灌输，真正服务于学生的职业技能培养和未来职业生涯的发展。当我翻开《高等职业教育公共基础课程改革与探索》这本书时，那种久违的触动和豁然开朗的感觉油然而生。作者并非空谈理论，而是深入剖析了当前高等职业教育公共基础课程面临的困境，比如课程内容与职业岗位需求脱节、教学方法单一、学生学习兴趣不高、评价体系滞后等等。这些问题，仿佛就是我日常教学中的真实写照，每一句话都戳中了痛点，也让我更加期待书中能够给出的解决方案。

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这本书最大的价值在于，它并非停留在对现有问题的批判，而是为改革指明了方向，提供了可行的路径。我非常欣赏作者在课程内容重构方面的论述。它不仅仅是简单的增删，而是强调要“去芜存菁”，提炼出与职业能力紧密相关的核心知识点，并将理论知识与实践技能进行深度融合。书中提出的“模块化教学”和“能力导向的课程设计”理念，给了我极大的启发。这意味着我们可以将一门公共基础课程拆解成若干个微模块，每个模块都对应着一项具体的职业能力或知识点，学生可以根据自己的职业发展方向和学习需求，选择性地学习和组合这些模块。这种更加灵活和个性化的学习方式，能够更好地满足不同职业方向学生的差异化需求，也更能体现高等职业教育的特色。

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这本书的另一大亮点在于，它对高等职业教育公共基础课程评价体系的改革提出了深刻的见解。长久以来，评价体系的滞后是制约课程改革的一大瓶颈。传统的评价方式过于侧重终结性考试，难以全面反映学生的学习过程和能力发展。书中强调要建立更加多元化、过程性的评价体系，将形成性评价、表现性评价、作品评价等多种方式有机结合。这不仅能够更全面地评价学生的知识掌握程度，更重要的是，它能够引导学生更加关注学习过程，培养学生的自我评价和反思能力。我一直在思考如何设计出更有效的评价工具，来衡量学生在项目式学习中的团队协作能力、问题解决能力等，这本书为我提供了宝贵的思路。

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书中对教学模式创新的探讨，让我看到了公共基础课程的无限可能。作者列举了多种创新的教学模式，比如混合式教学、翻转课堂、探究式学习等，并且详细阐述了这些模式如何在公共基础课程中落地生根，取得实际成效。我特别被书中关于“情境化教学”的案例所吸引。如何将抽象的数学公式与具体的工程应用联系起来？如何让枯燥的语言知识融入到模拟的商务谈判场景中？书中的案例给出了生动的解答。它让我意识到，教学的本质是将知识转化为能力，而情境化教学正是实现这一转化的重要手段。通过创设逼真的学习情境，学生能够更好地理解知识的意义和价值，也更能将所学知识迁移到未来的职业实践中。

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