实用心血管疾病护理

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出版者:
作者:杨丽娟 编
出品人:
页数:295
译者:
出版时间:2009-8
价格:40.00元
装帧:
isbn号码:9787117120760
丛书系列:
图书标签:
  • 心血管疾病
  • 护理学
  • 临床护理
  • 实用指南
  • 医学
  • 健康
  • 疾病预防
  • 康复护理
  • 内科护理
  • 护理技巧
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具体描述

《实用心血管疾病护理》重点讲述了心血管专业常见疾病的病因及发病机制、病理生理、临床表现、内外科治疗及临床护理。全书包括了心血管系统疾病、周围血管疾病、心血管常用诊疗及抢救技术三篇十五章,第一篇阐述了心血管系统常见疾病的基础知识及临床护理,在心律失常章节中,对临床常见心律失常进行了系统讲解并配备了多幅典型图例,浅显易懂;第二篇系统论述了周围血管常见疾病及血管损伤的专业知识及临床护理,重点阐述了周围血管疾病诊治领域的新方法、新理论及护理方法新进展;第三篇重点讲述了心血管护理专业监护技术及常用专科护理操作流程,阐述了介入技术、主动脉内球囊反搏术、左心室辅助、体外膜肺氧合、心肺复苏等新理论在心血管专业的应用,规范了心电监护、电除颤等护理操作流程,为临床护理人员提供了技术指导。内容兼顾专业知识与课后巩固练习,具有较好的实用性及整体性,不失为从事心血管专业的护理工作者、进修人员、实习护生的较好参考书。

现代神经影像学进展与临床应用 图书简介 本书系统而深入地探讨了神经影像学领域的前沿技术、方法学进展及其在神经系统疾病诊断、预后评估和治疗监测中的广泛临床应用。全书聚焦于非侵入性脑功能与结构成像的最新突破,旨在为神经内科、神经外科、放射科医生、神经科学研究人员以及相关技术专家提供一本集理论深度与实践指导于一体的权威参考指南。 本书的结构设计旨在构建一个从基础原理到高级应用的完整知识体系。开篇部分奠定了坚实的理论基础,详细阐述了磁共振成像(MRI)、计算机断层扫描(CT)、正电子发射断层扫描(PET)以及单光子发射计算机断层扫描(SPECT)等核心模态的技术原理、成像序列的优化策略,并着重介绍了近年来快速发展的超高场MRI(如7T及以上系统)在提高空间分辨率和信噪比方面的潜力。此外,对脑电图(EEG)和脑磁图(MEG)与影像数据的融合技术也进行了详细论述。 在方法学方面,本书投入大量篇幅介绍功能性连接组学和结构连接组学的最新进展。特别地,对静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)的采集、预处理和数据分析(如独立成分分析ICA、图论分析)进行了详尽的步骤解析,并阐述了如何利用扩散张量成像(DTI)和扩散频谱成像(DSI)技术精准描绘白质纤维束的微观结构和完整性。对于功能性连接的计算模型,如格兰杰因果分析、动态因果建模(DCM)的最新迭代,本书也进行了深入的探讨,旨在帮助读者超越简单的相关性分析,理解神经环路的动态交互机制。 本书的核心价值在于其丰富的临床应用案例和前沿研究追踪。针对阿尔茨海默病(AD)和相关痴呆,书中详细介绍了淀粉样蛋白(Amyloid)和Tau蛋白的PET示踪剂的最新发展及其在疾病早期诊断和区分不同类型痴呆中的敏感性和特异性。对于卒中管理,本书着重分析了灌注成像(Perfusion MRI)在缺血半暗带(Penumbra)识别中的关键作用,以及如何利用影像学指标指导溶栓和取栓治疗的时机和决策。 在肿瘤学领域,本书系统梳理了胶质瘤的影像学特征分类,包括对分子标志物(如IDH突变、MGMT启动子甲基化)的影像组学(Radiomics)预测模型构建与验证。对于放疗规划,详细讨论了如何利用高精度MRI数据确定肿瘤边界和危及器官(OARs)的精确勾画,以实现剂量适形度的最大化。 精神神经疾病的影像学研究是本书的另一大亮点。针对重度抑郁症(MDD)、精神分裂症(SCZ)和孤独症谱系障碍(ASD),本书整合了结构形态学分析(如皮层厚度、灰质体积测量)、静息态和任务态fMRI的发现,讨论了影像学标记物在理解病理生理机制和评估个体化治疗反应(如经颅磁刺激TMS或电休克疗法ECT)方面的潜力。 对于运动障碍,如帕金森病(PD)和特发性震颤,本书详述了多巴胺转运体显像(DaTscan)的临床应用规范,并结合结构MRI和fMRI数据,探讨了基底节环路异常在疾病进展中的影像学表现。 此外,本书还特别设立了“新兴技术与未来展望”章节。这部分内容涵盖了: 1. 机器学习与人工智能(AI)在神经影像中的集成应用:包括深度学习模型在病灶自动分割、早期病变检测、预后预测模型构建中的实际操作和性能评估标准。 2. 分子影像学的新型示踪剂开发:介绍用于标记神经炎症、氧化应激和神经元代谢等特定生物学过程的新一代PET/SPECT探针。 3. 无创脑刺激(NIBS)效果的影像学监测:探讨如何利用高分辨率结构和功能成像技术,实时或准实时地评估TMS、tDCS等干预手段对特定脑区连接和皮层兴奋性的影响。 4. 多模态数据整合框架:讨论如何将基因组学、蛋白质组学、临床数据与影像数据进行跨平台集成分析,以实现更全面的疾病表型刻画。 本书的撰写团队由来自全球顶尖神经科学中心、具备深厚临床经验和前沿研究背景的专家学者组成。写作风格严谨、逻辑清晰,图表丰富且质量极高,确保了复杂的科学概念能够被清晰、准确地传达。它不仅仅是一本教科书,更是一部指导临床实践与未来研究方向的工具书,对于希望在神经影像学领域深耕的专业人士而言,是不可或缺的案头宝典。全书旨在推动神经影像学从辅助诊断工具向驱动精准医疗决策的关键技术迈进。

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