Clinical MR Imaging and Physics

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出版者:Springer
作者:Haris S. Chrysikopoulos
出品人:
页数:176
译者:
出版时间:2008-12-05
价格:USD 109.00
装帧:Paperback
isbn号码:9783540779995
丛书系列:
图书标签:
  • MRI
  • 临床医学
  • 医学影像
  • 医学物理学
  • 磁共振
  • 影像诊断
  • 医学教育
  • 放射学
  • 核磁共振
  • 医学
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具体描述

This book is a complete introduction to magnetic resonance imaging (MRI), and is addressed to a wide audience. It is composed of two complementary parts, dealing with the physics and the clinical aspects of MRI.The theoretical background of MRI is presented in a clear, direct and succinct manner. Material not vital to routine clinical work is omitted or skimmed over.The second part is a novel approach to clinical MRI that stimulates the reader's thinking. The emphasis is on the mental steps that lead clinicians to a complete and meaningful diagnosis.

好的,这是一份关于一本名为《Advanced Neuroimaging: Techniques and Applications》的图书简介,该书内容与您提到的《Clinical MR Imaging and Physics》不重叠: 《高级神经影像学:技术与应用》 概述 《高级神经影像学:技术与应用》 是一本面向神经科学研究人员、高级临床放射科医生、生物医学工程师以及对前沿脑成像技术感兴趣的专业人士的综合性学术专著。本书旨在深入探讨当前神经影像学领域最尖端的技术突破、方法学创新及其在理解复杂神经系统疾病(如阿尔茨海默病、帕金森病、精神分裂症以及中风后遗症)中的实际应用。 本书的焦点在于“高级”二字,它超越了常规的结构核磁共振成像(MRI)和基础功能性磁共振成像(fMRI)的范畴,侧重于定量分析、分子探针、新型采集序列以及高维数据处理,为读者构建一个全面的技术知识体系,以期推动基础研究向临床转化的进程。 核心内容模块 本书共分为五个主要部分,涵盖了从技术原理到临床前沿应用的完整链条。 第一部分:前沿成像技术原理与优化 (Advanced Acquisition Physics and Optimization) 本部分深入解析了用于获取高分辨率、高对比度神经影像数据的先进物理和工程原理。它强调了非标准采集技术的优化策略,而非传统序列的重复描述。 1. 超高场MRI (Ultra-High Field MRI - 7T and Above): 详细讨论了7T及更高场强系统在提高信噪比(SNR)和空间分辨率方面的潜力与挑战。重点分析了磁化率效应(susceptibility effects)的校正方法、射频(RF)线圈设计的新进展(如多通道发送/接收阵列),以及在超高场下克服B1场不均匀性的定量调谐技术。 2. 快速成像与运动补偿 (Accelerated Imaging and Motion Correction): 探讨了如何通过先进的采样和重建算法来缩短扫描时间,同时保持数据质量。内容包括并行成像(Parallel Imaging)的最新发展,如SENSE和GRAPPA的扩展应用;压缩感知(Compressed Sensing, CS)在动态和功能成像中的实际部署;以及实时运动导航与补偿技术(如Prospective Motion Correction)在提高特定患者群体(如儿科或合作性差的患者)扫描质量中的应用。 3. 非传统MRI对比度成像 (Non-Conventional MRI Contrast): 聚焦于超越T1、T2和PD加权成像的新型对比度。这包括磁化转移成像(Magnetization Transfer Imaging, MTI)在评估髓鞘完整性中的定量进展;跨场弛豫成像(Field-Cycling Relaxometry)在细胞外间隙测量中的潜力;以及CEST(Chemical Exchange Saturation Transfer)成像在检测特定生物标志物(如pH值或蛋白质聚集)方面的最新研究成果。 第二部分:定量和连接组学方法 (Quantitative and Connectomics Methods) 本部分专注于如何从原始数据中提取可重复、可量化的生物学信息,并构建复杂的网络模型。 1. 扩散谱与微结构定量 (Diffusion Spectroscopy and Microstructural Quantitation): 超越基础的扩散张量成像(DTI),本书详细介绍了高阶扩散模型,如Ball-and-Stick、Stejskal-Tanner(DSI)和HARDI模型的数学基础和重建方法。重点讨论了细胞结构模型的应用(如NODDI、CHARMED)如何更精确地量化神经元密度和细胞外体积。 2. 血氧水平依赖性信号的生理学与建模 (Physiology and Modeling of BOLD Signals): 深入探讨fMRI信号的神经血管耦合机制。内容包括动态磁共振血管造影(dASL)的定量校准、动态磁化率对比增强技术(DSC-MRI)在评估血脑屏障完整性中的高级分析;以及多模态信号融合以解析神经代谢耦合关系的计算模型。 3. 功能和结构连接组学分析 (Functional and Structural Connectivity Analysis): 侧重于网络科学在神经影像中的应用。讨论了图论(Graph Theory)在描述大脑网络拓扑结构中的实际操作;基于相位的功能连接分析(Phase-based Connectivity)的最新进展;以及跨模态连接组学——如何整合DTI数据和fMRI数据以构建更可靠的连接模型。 第三部分:分子和功能特异性成像 (Molecular and Function-Specific Imaging) 本部分探索了使用特定探针或生理参数来揭示疾病的分子病理学特征。 1. MR波谱成像(MR Spectroscopy Imaging, MRSI)的应用: 详细介绍了三维和四维MRSI的采集技术和代谢物定量方法。重点案例分析包括胶质瘤代谢特征的动态监测、癫痫灶的代谢特征识别,以及与质子密度加权成像(Proton Density Weighted Imaging)相结合的定量分析。 2. 超极化和靶向示踪剂 (Hyperpolarization and Targeted Tracers): 探讨了动态核偏振(DNP)技术在提高MRI灵敏度方面的突破,特别是针对13C代谢物成像(如乳酸、丙酮酸)在肿瘤和缺血性疾病研究中的转化潜力。同时,讨论了用于成像特定蛋白质聚集体(如淀粉样蛋白或Tau蛋白)的新型超顺磁性/顺磁性造影剂的设计原理。 第四部分:临床前沿与转化应用 (Translational Frontiers in Clinical Settings) 本部分将前沿技术应用于具体的中枢神经系统疾病的诊断、预后和治疗监测中。 1. 神经退行性疾病的定量生物标志物 (Quantitative Biomarkers in Neurodegeneration): 针对阿尔茨海默病(AD)和帕金森病(PD),本书侧重于如何利用多参数定量MRI(如T1/T2的比值、组织分形维数)来识别疾病早期的结构和功能改变,以及如何使用多模态融合技术(如PET/MRI的图像配准与定量分析)来提高诊断特异性。 2. 神经精神疾病的皮层可塑性评估 (Cortical Plasticity Assessment in Psychiatric Disorders): 讨论了如何利用任务态fMRI和静息态网络分析来量化抑郁症、双相情感障碍中默认模式网络(DMN)和执行控制网络(ECN)的异常连接模式,并探讨这些量化指标在评估重复经颅磁刺激(rTMS)疗效中的作用。 3. 卒中和创伤性脑损伤的亚急性期成像 (Subacute Imaging in Stroke and TBI): 侧重于高级灌注成像(如ASL与DSC的比较分析)在区分“幸存组织”与“死亡组织”中的应用,以及如何利用扩散峰度指数(KTI)和水分子各向异性来评估轴突损伤的严重程度和修复潜力。 第五部分:数据科学与人工智能在神经影像中的整合 (Data Science and AI Integration) 本部分关注处理和解释海量高维神经影像数据所需的计算工具和机器学习范式。 1. 深度学习在图像分割与分类中的应用 (Deep Learning for Segmentation and Classification): 详细介绍了卷积神经网络(CNNs)在自动识别和分割脑肿瘤、多发性硬化症(MS)病灶中的架构(如U-Net, V-Net)。讨论了弱监督学习和迁移学习在处理稀有疾病数据集时的策略。 2. 多模态数据整合与表型发现 (Multimodal Data Fusion and Phenotyping): 探讨如何使用非负矩阵分解(NMF)或深度信念网络(DBN)来整合结构、功能、代谢和遗传数据,从而发现更具生物学意义的、超越传统诊断标准的神经影像亚表型(Subtypes)。 3. 图像重建中的AI (AI in Image Reconstruction): 分析了生成对抗网络(GANs)等深度学习模型在加速采集(如快速MRI)和降噪/超分辨率重建中的最新突破,这对于实时临床应用至关重要。 《高级神经影像学:技术与应用》 提供了对当前神经影像技术前沿的全面、深入且高度技术化的探讨。它不仅是技术人员的参考手册,也是临床研究人员在设计下一代神经科学实验时的必备工具书。本书的深度和广度确保了读者能够掌握理解复杂脑影像数据所需的全部理论基础和实践技能。

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用户评价

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这本书简直是为那些想在磁共振成像(MRI)领域深耕的专业人士量身定制的宝典。我刚翻开它,就被它那清晰、严谨的逻辑结构所吸引。它没有停留在基础的原理介绍上,而是直接深入到临床应用的复杂层面,比如高场强成像带来的伪影处理,以及如何在特定病理条件下优化序列参数。我特别欣赏作者在讲解那些晦涩的物理概念时,总能巧妙地将其与实际的临床图像联系起来。举个例子,关于扩散加权成像(DWI)中ADC图的解释,书中不仅详细阐述了如何计算,还结合了脑卒中和肿瘤的案例,让我立刻明白了参数背后的临床意义,而不是单纯的数学公式堆砌。对于我这种需要频繁解读复杂扫描结果的影像科医生来说,这种理论与实践紧密结合的叙述方式,极大地提升了我诊断的信心和准确性。书中的图表设计非常精美,那些复杂的脉冲序列图,通过色彩和标注的区分,变得异常直观易懂,即便是初次接触这些高阶序列的人也能迅速抓住重点。总而言之,这不是一本可以快速浏览的书,它需要你沉下心来,带着问题去研读,每一次回顾都能有新的体会和收获。

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坦白讲,我最初接触这本书时,是被它那看似宏大的名字所震慑的,觉得可能门槛太高。然而,当我开始阅读后,我发现作者采用了非常人性化的教学方法来引导读者进入复杂的领域。它不是一开始就抛出复杂的傅里叶变换或拉莫尔公式,而是先用清晰的类比,比如将磁场梯度比作给物体排序的“筛子”,来帮助初学者建立直观认知。随后,它才循序渐进地引入数学工具,并且每一步都有详尽的推导和图示说明,确保了知识的传递是渐进且稳固的。对于我这样需要经常为医学生和低年资住院医师做辅导的带教者来说,这本书的章节安排和知识点密度非常适中——它既能满足高阶学习者的深入需求,又能为初学者提供一个坚实的阶梯。我甚至发现,书中的一些历史回顾部分,讲述了MRI从最初的“核磁共振”到今天成为临床支柱的演变过程,这让我对这项技术的敬畏感更深,也更能理解现在所用技术的来之不易。

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说实话,我是在一个研究生的推荐下开始阅读这本巨著的,原本以为会是一本枯燥的教科书,但读下来,完全颠覆了我的固有印象。它更像是一本学术前沿的综述,尤其是在探讨成像中的新兴技术方面,展现出了令人兴奋的广度与深度。书中对于磁共振波谱学(MRS)和功能性磁共振成像(fMRI)的介绍,绝非走过场。作者深入探讨了采集信号的化学位移如何被外部因素(如磁场不均匀性)扭曲,并提供了修正这些误差的数学模型和实验验证。我尤其对其中关于组织水分子各向异性扩散张量模型(DTI)的章节印象深刻,它不仅仅是展示主轴和各向异性分数的概念,而是将其与白质纤维束的完整性、以及神经外科术中导航的精确性联系起来。这种跨越基础物理、信号处理和临床神经科学的整合能力,使得这本书成为了一本极具前瞻性的参考资料。它让我看到了MRI技术未来几年可能的发展方向,激励我将理论知识应用到更具挑战性的研究课题中去。

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我以一个放射技师的角度来看待这本厚厚的专著,首先想说的是,它的实用指导价值高得惊人。在日常工作中,我们面临的最大挑战之一就是如何快速、有效地应对各种突发状况——病人移动、金属植入物干扰、或者需要快速切换到某种特定的高分辨率扫描模式。这本书在这方面提供了近乎“操作手册”级别的指导。它详尽地描述了不同扫描仪硬件配置对图像质量的影响,以及如何在操作台上实时调整射频线圈的相位和增益,以达到最佳的信噪比。特别是关于造影剂药代动力学和增强扫描方案的章节,它不仅给出了标准的注射速度和时间窗,还讨论了在肾功能不全患者中如何微调剂量的风险管理策略。我曾经因为一个复杂的心脏MRI项目感到束手无策,但翻阅书中关于时间分辨率优化的部分后,我找到了全新的思路,成功地将采集时间缩短了近三成,同时保证了关键解剖结构的可视性。这本书真正做到了“授人以渔”,让我们这些一线操作者能够更深入地理解我们手中仪器的潜力。

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作为一名具有多年临床经验的资深影像医师,我对于那些只停留在“是什么”的书籍已经失去了兴趣,我需要的是“为什么是这样”和“如何做得更好”。这本书恰恰满足了我对深度刨根问底的需求。它在处理伪影和图像质量控制方面,展现出了近乎偏执的细致。例如,关于化学位移效应,书中不仅明确了其频率差异,更分析了在不同FOV和矩阵选择下,该效应如何导致边缘模糊或信号丢失,并提供了使用SHARP(Spectral Hadamard Reconstructed)或平面展开技术进行后期校正的具体步骤。书中对高场强MRI(如7T系统)的独到见解尤其宝贵,它坦率地指出了高场强带来的磁敏感性增加和射频能量沉积(SAR)问题,并系统性地比较了应对这些挑战的脉冲序列设计策略,比如使用多通道射频系统来解决均匀性问题。这本书的价值在于它敢于直面技术瓶颈,并提供基于坚实物理基础的解决方案,而不是仅仅展示漂亮的最终图像。

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