具体描述
《临床医师实用影像手册》全书共分十一章，第一章为医学影像科常见设备、检查方法的介绍，影像对比剂及其安全使用问题，影像报告中常用术语解释等；第二章到第十一章，按医院临床分科的顺序，对影像检查方法的优化选择及相关疾病影像诊断流程，以及各科常见疾病的影像特点集中总结成要点，进行讲解。书末附录了影像报告中常用的英文缩略词。这是一本临床医师医学影像学工具书，综合阐述，要点清晰，便于查阅，实用性强。读者对象主要为各临床科室医师、影像科医师。
解锁前沿科技：人工智能在医疗健康领域的深度融合与实践 图书名称：人工智能驱动的精准医疗：从基础理论到临床应用的跨越 图书简介 本书全面深入地探讨了人工智能（AI）技术在现代医疗健康领域，特别是精准医疗和临床决策支持系统中的前沿应用、理论基础与实践挑战。我们旨在为临床医生、医学研究人员、生物信息学专家以及对医疗AI感兴趣的技术人员提供一份结构化、内容详实且具有高度实践指导意义的参考指南。 第一部分：人工智能在医疗健康领域的理论基石与发展脉络 本部分首先勾勒了人工智能技术，尤其是机器学习（ML）、深度学习（DL）和自然语言处理（NLP）在医疗领域演进的历史轨迹和核心原理。我们摒弃了对技术细节的过度简化，而是深入剖析了支撑AI医疗应用的关键数学模型和统计学基础。 第一章：从数据到洞察：医疗数据的本质与预处理 医疗数据具有异构性、高维度和稀疏性的特点。本章详细介绍了电子健康记录（EHR）、医学影像（DICOM）、基因组学数据（如WGS、RNA-seq）以及可穿戴设备数据的结构化与非结构化特点。重点阐述了数据清洗、标注、特征工程在构建有效AI模型中的关键作用。我们特别讨论了处理缺失值和处理数据不平衡性的高级算法，例如SMOTE的改进变体和集成学习中的重采样策略。 第二章：核心算法解析：构建稳健的医疗AI模型 本章聚焦于当前最主流的深度学习架构。对于图像分析，我们详细解析了卷积神经网络（CNN）的变体，如ResNet、U-Net在病灶分割和分类中的机制，并探讨了迁移学习在数据稀缺的罕见病研究中的应用策略。对于序列数据，如心电图（ECG）和时间序列的EHR数据，循环神经网络（RNN）及其改进型LSTM和GRU的适用场景被细致分析。此外，生成对抗网络（GANs）在合成高质量、保护隐私的模拟医疗数据方面的潜力与局限性也被纳入讨论。 第三部分：精准诊断与风险预测：AI赋能临床决策 本部分是本书的实践核心，聚焦于AI如何直接介入疾病的早期筛查、诊断、预后评估和治疗方案优化。 第三章：影像组学与病理学的革命性变革 医学影像分析是AI应用最成熟的领域之一。本章不再满足于描述性应用，而是深入探讨了影像组学（Radiomics）的提取流程，即如何从标准影像中提取出数百个量化特征，并利用这些特征进行肿瘤的分子分型、侵袭性预测和治疗反应评估。在数字病理学方面，我们详细介绍了全玻片扫描（WSI）的高分辨率处理技术，以及如何利用多尺度特征融合的网络架构实现对组织微环境的精细化分析，例如识别免疫细胞浸润模式。 第四章：基因组学、蛋白质组学与药物发现的交叉领域 精准医疗的基石在于个体化的生物学信息。本章探讨了AI在处理高通量组学数据方面的能力。内容涵盖：使用图神经网络（GNNs）分析蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI）以识别新的药物靶点；利用深度学习模型预测非编码RNA的功能及其与疾病发生发展的关联；以及基于Transformer模型在生物序列（如DNA/RNA序列）中的应用，以实现更准确的致病性变异预测。 第五章：临床决策支持系统（CDSS）的构建与落地 AI驱动的CDSS是连接研究成果与临床实践的桥梁。本章详细讨论了开发一个安全、可靠且可解释的CDSS所必需的模块。重点在于可解释性AI（XAI），如SHAP和LIME方法在医疗场景中的应用，确保医生能够理解模型做出特定推荐（如诊断或用药建议）的逻辑依据，从而建立信任。此外，还探讨了风险分层模型（如基于时间依赖性协变量的生存分析模型）在重症监护室（ICU）和慢性病管理中的实际部署案例。 第四部分：伦理、监管与未来展望：迈向负责任的医疗AI 技术的进步必须与伦理规范和监管框架同步。 第六章：数据隐私、公平性与监管合规 本章深入剖析了在医疗数据共享和模型训练中必须面对的伦理困境。我们详细介绍了联邦学习（Federated Learning）如何实现在不共享原始敏感数据的前提下进行跨机构模型训练，有效保护患者隐私。此外，对算法偏见（Algorithmic Bias）的识别与缓解是重中之重，包括如何审计训练数据中是否存在特定人群（如性别、种族）的代表性不足，以及如何设计公平性指标来衡量模型的普适性。章节末尾对FDA、EMA等机构在审批AI医疗器械时的最新指导方针进行了梳理。 第七章：人机协作：未来临床工作流的重塑 本书的终章展望了未来五年内AI在医疗领域可能实现的突破。我们强调，未来的趋势并非是用机器取代医生，而是构建高效的“人机协作”（Human-in-the-Loop）工作流。探讨了如何利用强化学习（RL）优化复杂的、多步骤的治疗路径规划，以及如何利用多模态数据融合技术，构建真正意义上的“数字孪生”患者模型，实现高度个性化的治疗干预。 本书的特点在于其深度、广度和前瞻性，它不仅是技术手册，更是驱动医疗行业向更精准、更高效未来迈进的理论与实践指南。
作者简介
目录信息
第一章 医学影像科与医学影像学第二章 神经内、外科医学影像基础第三章 脊柱、脊髓内外科医学影像基础第四章 呼吸内科、胸外科医学影像基础第五章 心血管内、外科医学影像基础第六章 消化内科、普外科医学影像基础第七章 肾内科、泌尿外科医学影像基础第八章 妇产科医学影像基础第九章 五官科医学影像基础第十章 骨科医学影像基础第十一章 内分泌科医学影像基础附录 医学影像报告常用英文缩写词
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