Biostatistics for Radiologists pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Sardanelli, Francesco/ Di Leo, Giovanni/ Dixon, Adrian K. (FRW)

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2008-11

价格:$ 111.87

装帧:

isbn号码:9788847011328

丛书系列:

图书标签:

• Biostatistics
• Radiology
• Statistics
• Medical Statistics
• Healthcare
• Data Analysis
• Epidemiology
• Image Analysis
• Quantitative Methods
• Clinical Research

好的，这是一本名为《高级医学影像处理与解读》的图书简介： --- 高级医学影像处理与解读 一本面向临床实践与前沿研究的综合指南 内容简介： 在当今飞速发展的医疗技术领域，医学影像已不再仅仅是疾病诊断的辅助工具，而是深入理解生理病理、指导治疗决策乃至预测预后的核心环节。本书《高级医学影像处理与解读》汇集了来自神经放射学、心血管影像学、肿瘤影像学及介入放射学等多个关键领域的顶尖专家经验，旨在为放射科医师、影像科学家、临床医生以及相关领域的研究人员提供一个全面、深入且高度实用的知识平台。 本书超越了基础的解剖识别和常见病变描述，重点聚焦于定量影像学、先进图像重建技术、多模态数据融合以及人工智能在影像工作流中的集成应用。我们相信，未来的放射学将是高度量化和智能化的，而本书正是架设在这两者之间的桥梁。 第一部分：基础理论与成像原理的深化 本部分对现代医学影像技术（包括MRI、CT、PET/CT、超声）的物理学基础、信号采集与图像重建算法进行了深入的回顾与拓展。我们不再停留在概念层面，而是详细剖析了先进梯度场设计在弥散加权成像（DWI）中的作用、迭代重建算法如何优化低剂量CT的信噪比，以及半定量PET参数（如SUV的局限性与修正方法）。特别地，我们引入了谱CT（Spectral CT）的基本原理和临床应用潜力，探讨其如何通过物质成分分析提升诊断的特异性。此外，还详细阐述了功能性磁共振成像（fMRI）中的BOLD效应的生理学基础及其在认知神经科学中的应用。 第二部分：定量影像组学（Radiomics）与影像生物标志物 这是本书的核心创新部分之一。我们将“影像组学”从理论推向实践。读者将学习如何系统地从标准医学影像中提取数以百计的定量特征，并探讨这些特征与基因表达谱、预后指标以及治疗反应之间的内在联系。章节内容覆盖： 1. 特征提取的标准化与质量控制： 讨论不同分割方法（手动、半自动、全自动）对特征稳定性的影响，并提供实施标准化流程的建议。 2. 高维数据降维与特征选择： 介绍主成分分析（PCA）、LASSO回归等统计学工具在筛选最具预测力特征中的应用。 3. 临床验证与模型可解释性（XAI）： 探讨如何构建具有临床实用价值的预测模型，并利用SHAP值等工具解释模型决策过程，确保模型在临床决策中的透明度。 第三部分：特定器官系统的进阶技术与临床挑战 针对不同领域的特定需求，本书提供了详尽的案例分析和技术指导： 神经放射学： 重点讨论了静息态功能连接组学（Resting-State fMRI Connectivity）在阿尔茨海默病早期评估中的应用，以及灌注加权成像（PWI）在急性缺血和肿瘤治疗疗效评估中的定量参数解读。 心血管影像学： 深入解析了心脏MRI（CMR）中的延迟钆增强（LGE）技术用于心肌纤维化定量分析，以及CT血管造影（CCTA）中斑块特征分析（Plaque Characterization）的最新进展，旨在预测急性心血管事件的风险。 肿瘤影像学： 除了标准的RECIST标准，本书详细阐述了功能性弥散成像（fDWI）在评估肿瘤微环境和治疗反应中的优势，并探讨了PET/MRI融合系统在复杂肿瘤（如前列腺癌、肝癌）分期中的独特价值。 介入放射学： 聚焦于实时导航成像技术，包括三维可视化、术中超声与CT的配准，以实现微创手术的精准化和安全性提升。 第四部分：人工智能与影像未来工作流 本书将AI视为提升诊断效率和准确性的强大工具，而非替代者。本部分探讨了深度学习技术在放射学中的落地应用： 1. 深度学习模型的构建与训练： 涵盖卷积神经网络（CNN）在病灶检测、分割和分类中的应用，并讨论了迁移学习在数据稀疏的罕见病影像分析中的潜力。 2. 工作流集成与质量保证： 探讨AI辅助报告生成、危急值自动预警系统（Critical Findings Triage）的设计思路，以及如何确保AI系统的性能漂移监控和监管合规性。 3. 合成与数据增强技术： 介绍了生成对抗网络（GANs）在合成高保真医学图像用于模型训练和教育方面的应用前景。 目标读者： 本书适合所有希望从传统阅片模式迈向数据驱动型、定量化放射学实践的专业人士。它不仅是住院医师和专科医师的进阶参考书，也是影像信息学、生物医学工程领域研究人员的必备工具书。通过系统学习本书内容，读者将能够熟练运用最前沿的影像技术和数据分析方法，提升诊断的深度、准确性和临床影响力。 ---

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