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出版者:

作者:Shami, Vanessa M. (EDT)

出品人:

页数:548

译者:

出版时间:2010-7

价格:$ 123.17

装帧:

isbn号码:9781603274791

丛书系列:

图书标签:

• 内窥镜超声
• 超声内镜
• 消化内镜
• 腹部超声
• 介入超声
• 肿瘤诊断
• 消化系统疾病
• EUS
• 超声引导
• 影像医学

《数字孪生：赋能工业4.0的未来图景》 ——洞察与实践：构建虚拟与现实无缝衔接的智能世界 内容简介： 在当今飞速发展的科技浪潮中，工业生产、城市管理乃至医疗健康领域正面临着前所未有的数字化转型挑战。传统的线性、孤立的运营模式已难以适应复杂多变的实时需求。《数字孪生：赋能工业4.0的未来图景》一书，并非聚焦于特定的医疗技术或介入性诊断方法，而是以宏大的视角，深入剖析了当前信息技术革命的核心驱动力——数字孪生（Digital Twin）技术的理论基础、关键实现路径、前沿应用场景及其对未来产业生态的颠覆性影响。 本书旨在为工程师、项目经理、技术决策者以及对前沿技术充满热情的读者，提供一套系统、详实且具有前瞻性的知识框架，用以理解和部署这一革命性的工程工具。我们坚信，数字孪生不仅是工业互联网（IIoT）和工业4.0战略的必然产物，更是实现物理世界与信息世界深度融合的“终极载体”。 --- 第一部分：数字孪生的理论基石与演进历程 本书的开篇，首先为读者奠定了坚实的理论基础。我们清晰界定了数字孪生的概念，将其从简单的仿真模型（Simulation）中剥离出来，强调其核心特征在于实时数据同步、双向反馈控制以及生命周期管理能力。 第一章：从概念到架构：数字孪生的核心定义 本章详细阐述了数字孪生的三要素：物理实体、虚拟模型和两者之间的连接机制。我们探讨了麻省理工学院（MIT）和美国国家航空航天局（NASA）在该技术早期发展中的贡献，并梳理了 Gartner 等机构对数字孪生成熟度的分级标准。重点分析了“孪生体-物理体闭环”的必要性，区分了描述性孪生、诊断性孪生、预测性孪生和规范性孪生四个层次的内涵与应用边界。 第二章：支撑技术的交织网络 数字孪生的实现并非单一技术的突破，而是多种前沿技术协同作用的结果。本章深入剖析了支撑数字孪生的关键技术栈： 1. 物联网（IoT）与边缘计算： 探讨传感器网络如何实现物理实体的高精度数据采集，以及边缘计算如何在本地快速处理数据，确保数据流的低延迟性，这是实现“实时同步”的关键。 2. 先进的建模与仿真技术： 分析了多物理场耦合仿真（如CFD、FEA）如何构建高保真度的虚拟模型，特别是如何集成基于第一性原理（First-Principle）的模型与基于数据驱动的学习模型。 3. 人工智能与机器学习（AI/ML）： 阐述了 AI 如何在孪生模型中发挥预测和优化作用，例如利用时间序列分析预测设备故障，或利用强化学习优化生产调度。 4. 云计算与大数据平台： 讨论了云平台在存储、管理和分析海量历史数据、训练复杂模型方面所扮演的核心角色。 --- 第二部分：构建高保真数字孪生的实践路径 理论的构建必须辅以可操作的实践指南。本部分聚焦于如何将抽象的概念转化为企业级的、具有商业价值的数字孪生系统。 第三章：数据集成与建模规范 这是数字孪生系统的“生命线”。本章详尽介绍了数据治理的挑战，特别是如何处理异构设备产生的数据格式不一致问题。我们提供了建立通用数据模型（CDM）的框架，并介绍了语义化数据标注的方法，以确保虚拟模型能够准确“理解”物理实体的数据含义。此外，还讨论了数字孪生生命周期中的数据安全与隐私保护策略。 第四章：从单体到系统：复杂系统的孪生部署 企业级应用往往涉及成百上千的设备协同工作。本章讨论了如何从单个资产的孪生体（Asset Twin）逐步升级到生产线孪生（Process Twin），乃至整个工厂或供应链的系统级孪生（System of Systems Twin）。我们将引入分层建模策略，解释如何通过自顶向下和自底向上相结合的方式，高效构建规模化的孪生系统，避免模型复杂度的指数级爆炸。 第五章：可视化与人机交互界面 一个有效的数字孪生系统必须具备直观的交互界面。本章探讨了如何利用扩展现实（XR）技术——包括虚拟现实（VR）和增强现实（AR）——来增强操作人员与虚拟模型之间的交互。我们展示了如何将实时性能指标、预测性警报和操作指南叠加到物理设备之上，极大地提升了远程诊断和现场维护的效率。 --- 第三部分：数字孪生在关键领域的颠覆性应用 本书的后半部分将理论和实践成果应用于具体的工业与城市管理场景，展示了数字孪生如何推动效率、质量和可持续性的革命性提升。 第六章：智能制造与预测性维护的飞跃 在离散制造和流程工业中，数字孪生是实现“零停机”目标的强大工具。本章提供了详细的案例研究，包括： 设备健康管理（PHM）： 如何通过孪生体模拟磨损、疲劳和退化过程，精确预测设备剩余使用寿命（RUL），从而实现基于状态的维护而非时间表维护。 工艺优化： 探讨如何使用孪生模型进行“假设情景分析”（What-if Scenarios），在不影响实际生产的前提下，测试新的工艺参数、原材料配比或操作流程，直至找到最佳的效率-质量平衡点。 第七章：智慧城市与基础设施管理 数字孪生正在重塑城市规划和运营。本章将焦点从单一工厂扩展到城市级应用： 交通流模拟与优化： 如何构建城市的交通孪生体，实时调控信号灯、预测拥堵，并模拟应急响应路径。 能源网格管理： 探讨如何通过孪生技术整合分布式能源（如太阳能、风能），优化储能策略，并提高电网的韧性与稳定性。 建筑与生命周期管理（BIM到DT）： 分析如何将建筑信息模型（BIM）升级为动态的建筑数字孪生，用于实时监控能耗、室内环境质量及结构安全。 第八章：供应链的透明化与韧性构建 全球供应链的脆弱性在近几年暴露无遗。本章阐述了如何通过构建端到端的供应链数字孪生，实现对物流、库存和生产进度的全景视图。这不仅能加速突发事件的响应，还能通过模拟不同风险点（如港口关闭、原材料短缺）的影响，帮助企业预先调整库存和采购策略，增强供应链的抗风险能力。 --- 结语：展望数字孪生的未来边界 全书的收尾部分，我们将目光投向更远的未来。探讨量子计算对超大规模孪生体性能的潜在提升，以及自主决策系统（Autonomous Decision Making Systems）与数字孪生的融合趋势。本书的结论强调，数字孪生并非技术的终点，而是通往一个高度互联、自感知、自优化的智能世界的关键桥梁。它要求企业不仅进行技术升级，更需要组织结构和思维模式的深刻变革。 《数字孪生：赋能工业4.0的未来图景》为读者提供了一张详尽的路线图，指导他们如何在日益复杂的工业和城市环境中，驾驭这场数字化转型的浪潮，真正实现从数据到洞察，再到智能行动的价值闭环。

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这本书的另一个亮点在于它宏大的视角，超越了单纯的诊断范畴，深入探讨了EUS在介入治疗领域的前沿应用。我尤其关注了其中关于胃肠道间质瘤（GIST）和食管下段粘膜下病变（SMD）的章节。过去我们处理这些病变往往需要大创伤手术，但这本书清晰地阐述了如何利用EUS结合射频消融（RFA）或内镜下黏膜下剥离术（ESD）的混合技术，实现微创切除。书中对这些新兴技术的适应症、禁忌症以及预期的并发症进行了非常审慎的评估。它没有盲目鼓吹新技术，而是基于大量的临床数据，客观分析了EUS引导介入的成功率和长期随访结果。这种严谨的科学态度，让读者可以非常理性地判断何时应该选择更激进的内镜治疗，何时仍需保守处理。它帮助我们构建了一个更加精细化的治疗决策树，有效地平衡了治疗效果与患者的创伤负担，是真正体现了现代微创医学理念的典范之作。

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我必须承认，这本书在介绍EUS的设备操作和图像获取技术方面的详尽程度，远远超出了我此前的预期。通常技术手册往往流于表面，但这本书却非常深入地探讨了探头频率的选择、耦合剂的使用对图像清晰度的影响，乃至不同操作者在不同体位下如何最大化地获得高质量的横断面和纵断面图像。它详细分析了因为呼吸运动和肠道蠕动造成的图像伪影，并提供了相应的对策，比如如何利用慢速推镜或息肉钳进行轻微压迫来稳定图像。更让我印象深刻的是，书中对一些高难度操作的步骤分解，比如经腔内超声（EUS-guided procedures），无论是引流术还是淋巴结活检，每一步骤都配有详细的流程图和注意事项，这对于我们科室年轻医师进行术前模拟和风险评估非常有指导意义。这种对“工匠精神”的推崇，体现在对每一个细节的打磨上，使得这本书不仅具有学术价值，更具有极强的可操作性，让人感觉拿起这本书，就仿佛有经验丰富的大师在手把手地教导一般，极大地增强了操作的信心。

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从排版和内容组织来看，这本书体现了一种非常现代化的学术交流方式。不同于传统教科书那种厚重、略显枯燥的陈述，它采用了大量的彩图和对比表格，使得复杂的概念得以直观呈现。比如，在讲解胰腺癌和慢性胰腺炎的鉴别诊断时，书中并置了典型的EUS图像，并用文字箭头直接标示出关键的结构差异，如导管扩张的形态、囊肿的分布等，这极大地减轻了读者的认知负担。此外，书中对一些争议性话题的处理也十分得体，例如关于早期食管癌的淋巴结分期标准，它不仅列出了主流指南的推荐，还引用了多中心的研究数据来支持不同分期策略的优劣。这种多角度的论述方式，鼓励读者进行批判性思考，而不是被动接受单一的观点。阅读过程非常流畅，结构清晰，即便在涉及大量解剖和病理知识时，也能保持良好的阅读节奏感。

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这本书的内容简直是打开了我对消化道疾病诊断领域的一扇全新的大门。我一直觉得在一些早期病变的筛查上，我们现有的手段总是有那么一丝力不从心，但读完这本书后，我清晰地看到了超声内镜（EUS）作为一种高分辨率、微创性检查手段，在胰腺、胆道系统以及食管胃部早期癌变侦测上的巨大潜力。书中对不同病理生理状态下EUS图像特征的细致描绘，简直是教科书级别的严谨，每一个像素点的变化都可能预示着不同的临床意义，作者团队显然投入了大量心血去梳理和归纳这些复杂的影像学表现。特别是关于一些罕见病变，比如胰腺神经内分泌肿瘤的EUS表现，书中不仅展示了典型的超声图像，还结合了最新的穿刺活检（FNA/B）技术指南，让临床医生能够更精准地获取组织样本。这种理论与实践的深度融合，让这本书远超了一般的参考手册，更像是一份实战宝典，对于我们这些需要每天面对复杂病例的临床工作者来说，无疑是极大的助力。它不仅仅是告诉我们“看什么”，更是深刻地阐释了“如何看”和“看了之后该怎么做”的完整逻辑链条。

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真正让我感到惊喜的是这本书对未来发展趋势的展望部分。它并未将自己局限在对现有技术的总结上，而是大胆地展望了人工智能（AI）在EUS图像判读中的应用前景。书中详细介绍了目前有哪些研究团队正在利用深度学习算法来辅助识别微小钙化灶或区分良性与恶性病变，甚至讨论了如何将实时EUS图像与术前CT/MRI数据进行三维重建和融合，以提供更精准的导航。这种前瞻性的视野，让这本书立刻从一本优秀的工具书，升级为一份指引未来研究方向的蓝图。它不仅解决了我们当前工作中遇到的难题，更激励我们去思考未来十年超声内镜技术将如何进化。对于那些希望站在技术前沿，引领学科发展的年轻学者来说，这本书无疑是一份极具价值的启发性文献，它成功地将一项成熟的技术，与其激动人心的未来连接在了一起，读完后让人对接下来的工作充满了无限的想象和动力。

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