病理学学习指导与习题集 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:人民卫生

作者:吴伟康

出品人:

页数:270

译者:

出版时间:2007-9

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787117091046

丛书系列:

图书标签:

• 病理学
• 医学
• 学习
• 教材
• 习题
• 医学生
• 考试
• 复习
• 诊断
• 疾病

好的，这是一本关于人工智能在医学影像分析中的应用的图书简介，力求内容详实、专业，不含任何与《病理学学习指导与习题集》相关的内容，并避免任何技术性或程序化的语言痕迹。 --- 图书名称：《智能之眼：深度学习在医学影像诊断中的前沿探索与实践》 图书简介 在当前的医疗健康领域，医学影像的获取与解读是疾病诊断、治疗规划以及预后判断的核心环节。从传统的X光、CT、MRI到更精细的病理切片数字化图像，海量的视觉数据对放射科医生、病理科医生乃至临床医生的认知负荷提出了前所未有的挑战。与此同时，人工智能，特别是深度学习技术的飞速发展，正以前所未有的精度和效率，重塑着这一传统领域。本书《智能之眼：深度学习在医学影像诊断中的前沿探索与实践》正是基于这一时代背景，旨在为医学影像领域的专业人士、计算机科学研究人员以及相关领域的工程师，提供一个全面、深入且极具实践指导意义的参考框架。 本书的核心目标在于系统性地梳理和阐释如何利用先进的深度学习模型——如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）的变体以及最新的Transformer架构——来解决医学影像分析中的关键难题。我们不仅关注理论的构建，更侧重于从数据采集、预处理到模型训练、验证及临床部署的全流程技术考量。 第一部分：基础奠基与数据哲学 在深入探讨复杂的算法之前，本书首先为读者构建了坚实的知识基础。我们详细解析了医学影像的物理基础，涵盖了CT的密度单位、MRI的信号产生机制以及超声的声学原理，确保读者能理解不同模态图像背后的生物物理学信息。紧接着，我们进入数据科学的核心领域：医学影像数据的特殊性。这部分深入讨论了医学影像数据集的稀缺性、异构性（不同设备、扫描参数的差异）以及标注的专业壁垒。我们详细介绍了数据增强技术的精妙之处，如何通过旋转、缩放、形变甚至合成数据，有效应对小样本学习的困境，并探讨了联邦学习（Federated Learning）在保护患者隐私前提下，利用多中心数据协同训练的伦理与技术路径。 第二部分：深度学习架构与影像特征提取 本书的第二部分是技术核心所在。我们从经典的LeNet、AlexNet讲起，系统性地剖析了ResNet、DenseNet等经典CNN架构如何通过残差连接和密集连接，克服深度网络中的梯度消失问题，实现对图像层次化特征的鲁棒提取。对于需要序列信息或上下文理解的任务（如动态MRI或超声引导下的操作），本书详述了如何将RNN或LSTM整合入视觉分析流程。 尤为重要的是，本书专门开辟章节聚焦于“可解释性AI”（XAI）在医学诊断中的必要性。我们不仅介绍了Grad-CAM、Integrated Gradients等技术用于可视化模型决策依据，更强调了在临床环境中，医生需要“信任”算法的理由。因此，如何将模型的“黑箱”转化为可供临床讨论的“白盒”，是本书理论探讨的重要维度。 第三部分：关键应用场景的深度剖析 本书的实践价值体现在对前沿应用场景的细致解构。我们覆盖了从宏观到微观的多个诊断层级： 1. 器官与病灶分割（Segmentation）： 详细介绍了U-Net及其衍生模型（如Attention U-Net、nnU-Net）在肿瘤边界勾画、器官轮廓提取中的应用。这对于放疗计划的精确制定至关重要。我们探讨了如何处理边界模糊和形变严重的病灶。 2. 疾病分类与风险预测： 在乳腺钼靶、肺部CT结节筛查等领域，我们展示了如何构建高精度分类器，区分良性与恶性病变。此外，本书还涉及基于影像组学（Radiomics）特征与深度学习特征的融合模型，用于预测疾病的分子分型和治疗响应。 3. 数字病理学的革命： 鉴于全玻片扫描（WSI）的巨大分辨率，本书重点讨论了处理超高分辨率图像的技术策略，如多尺度金字塔分析和基于Patch的训练策略。我们探讨了AI在识别癌细胞、量化肿瘤微环境（TME）组成等复杂病理任务中的前沿进展。 第四部分：从实验室到临床的转化与挑战 成功的模型并非等同于成功的临床工具。本书的最后一部分关注转化医学的鸿沟。我们探讨了在实际医院环境中部署AI系统的工程挑战，包括计算资源的需求、模型迭代的维护周期、以及如何构建稳健的后处理和验证流程，确保模型在面对新的、未见过的患者群体时，性能不发生灾难性的漂移。此外，本书也严肃讨论了AI辅助诊断的法规遵从性、数据治理标准以及医疗责任的界定问题。 目标读者群体 本书面向所有对深度学习赋能医学诊断感兴趣的人员： 放射科与病理科的进修医师和高年资医生： 帮助理解和评估新型AI工具的可靠性。 生物医学工程与计算机科学的研究生及学者： 提供前沿算法应用于实际医疗问题的技术路线图。 医疗设备制造商的研发工程师： 指导如何将理论模型转化为符合临床标准的软硬件产品。 通过本书的阅读，读者将不仅掌握深度学习在医学影像分析中的关键技术栈，更能深刻理解从像素到诊断决策的整个智能流程的内在逻辑与临床意义。我们坚信，本书将成为连接前沿算法与临床实践之间一座坚实的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，它没有采用那种高高在上、拒人于千里之外的学术腔调，而是用一种既严谨又不失亲和力的方式进行阐述。读起来感觉就像是有一位经验丰富、耐心细致的老师在身边为你讲解，既保证了科学的准确性，又极大地降低了理解的门槛。对于那些需要记忆大量专业术语和复杂机制的部分，作者巧妙地穿插了一些生动的比喻和临床实例，使得抽象的概念立刻变得鲜活起来，更容易被大脑吸收和巩固。这种平衡把握得恰到好处，既满足了深度学习的要求，又兼顾了初学者的接受度，使得学习过程充满了探索的乐趣，而不是枯燥的死记硬背。

评分☆☆☆☆☆

这本书的辅助材料和索引部分做得相当出色，真正体现了“工具书”的价值。我尤其欣赏它详尽的术语表，收录得非常全面，而且解释精炼到位，遇到不熟悉的词汇可以迅速查阅定位。书后的综合练习部分设计得很有梯度，从基础概念的巩固到复杂病例的分析，覆盖面广，类型多样，有效地检验了学习效果。更难得的是，它似乎预设了学生可能遇到的学习难点，并提供了相应的提示或深入探讨的链接（虽然只是文字上的指引，但已足够有帮助）。这表明编者不仅仅是在“教”知识，更是在“教”如何有效地学习和思考病理学这门学科。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的排版和章节划分感到非常惊喜。内容组织逻辑清晰得让人赞叹，从宏观的疾病概览到微观的细胞病变，层层递进，过渡自然流畅，完全没有那种生硬的知识堆砌感。特别是那些复杂的病理图谱和组织切片照片，印刷得极其清晰锐利，即便是最细微的结构也能辨认得一清二楚，这对于我们理解病理变化至关重要。辅助的图表和流程图也做得非常直观，很多概念原本觉得晦涩难懂，通过这些图示瞬间就豁然开朗了。阅读体验极佳，字体的选择和行距的设置都考虑到了长时间阅读的需求，长时间学习下来眼睛也不会感到明显的疲劳。这种对细节的极致追求，体现了编者深厚的学术功底和对学习者切身感受的关怀。

评分☆☆☆☆☆

使用这本书一段时间后，我发现它最大的价值在于它为构建一个完整的病理学知识体系提供了坚实的骨架。它不仅仅是一本知识的罗列，更像是一份精密的路线图，指引我如何将零散的知识点串联起来，形成对疾病发生、发展和转归的系统性认知。我曾尝试用其他参考书来辅助学习，但很快就发现，这本书在信息的整合度和连贯性上是其他书籍无法比拟的。它成功地将理论的深度和实践的广度有机地结合起来，让我对病理诊断的思考模式有了质的飞跃。这本书无疑是我在专业学习道路上遇到的一个里程碑式的资源，极大地提升了我的学习效率和对专业的理解深度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引眼球，那种深沉的蓝调搭配着简洁的白色字体，散发出一种专业而又沉稳的气息。我拿到手的时候，首先就被它厚实的质感所折服，拿在手里很有分量，感觉像是捧着一座知识的宝库。内页的纸张质量也是一流的，触感细腻光滑，即使用荧光笔做了大量标记，也不会有墨水洇开的困扰，这对于我们这种需要反复研读的教材来说简直是福音。装帧设计上看得出是用心了，书脊的处理非常牢固，即使是经常翻阅，也不担心会出现散页的情况。整体而言，这本书在物理形态上就给人一种可靠、值得信赖的感觉，让人迫不及待地想深入了解其中的内容。我特别喜欢它那种低调却不失格调的风格，非常符合我们学习专业知识时追求的严谨态度。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆