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现代神经影像学进展与临床应用 （约 1500 字） 本书旨在全面、深入地探讨神经影像学领域的最新进展及其在临床实践中的广泛应用。它不仅涵盖了传统影像模态（如磁共振成像MRI、计算机断层扫描CT、正电子发射断层扫描PET）的原理、技术优化与高分辨率成像策略，更着重介绍了近年来飞速发展的分子影像、功能性连接组学（Connectomics）以及人工智能（AI）在神经影像分析中的革命性影响。 本书结构清晰，内容翔实，分为五大部分，共十七章，力求为神经内科、神经外科、放射科医师、神经科学研究人员以及相关技术人员提供一份权威且实用的参考指南。 --- 第一部分：神经影像学基础与技术革新 本部分奠定了理解现代神经影像学的理论基石，并聚焦于技术层面的突破。 第一章：神经影像学原理与现代模态综述 本章首先回顾了电磁波、X射线与放射性示踪剂在生物组织中的相互作用基础。随后，详细阐述了MRI的物理基础，重点剖析了梯度场、射频脉冲序列（如T1w, T2w, FLAIR, DWI, SWI）的信号产生机制与对比度差异。对于CT，则深入探讨了多层螺旋CT（MSCT）在低剂量成像和快速数据采集中的优势。PET成像部分，着重介绍了不同放射性药物（如FDG, Amyloid PET Tracer）的药代动力学和其在病灶示踪中的应用限制。 第二章：先进MRI序列与定量分析 本章是技术创新的核心体现。详细介绍了弥散网络成像（Diffusion Tensor Imaging, DTI）与弥散谱成像（Diffusion Spectrum Imaging, DSI）在追踪白质纤维束和评估微结构完整性上的应用。血氧水平依赖性成像（BOLD fMRI）被深入解析，包括其信号起源、采集伪影的消除方法以及连接性分析的统计学基础。此外，磁共振波谱分析（MRS）在评估特定代谢物浓度（如肌酸、胆碱、N-乙酰天冬氨酸）及其在肿瘤分级和神经退行性疾病早期诊断中的作用进行了详尽阐述。 第三章：分子影像与新型示踪剂开发 聚焦于将分子生物学信息转化为可成像信号的尖端技术。本章讨论了新型PET示踪剂（如Tau蛋白示踪剂、神经炎症标志物）的研发进展和临床前验证流程。同时，探讨了光声成像（Photoacoustic Imaging, PAI）作为一种结合了光学高对比度和超声穿透深度的混合模态技术，在监测脑血流和氧合状态方面的潜力。 --- 第二部分：中枢神经系统常见疾病的影像学诊断 本部分将理论知识与临床实践紧密结合，系统性地分析了不同神经系统疾病的影像学特征。 第四章：脑血管疾病的早期识别与量化 重点剖析了急性缺血性卒中的“时间窗”内影像学表现。除了标准的DWI/PWI不匹配分析外，还详细介绍了皮层兴奋性毒性（Cortical Spreading Depression）的间接影像学标志。对于出血性卒中，则对比了CT、SWI在识别微出血（CMBs）和评估血肿体积及占位效应中的优劣。动脉瘤和动静脉畸形（AVM）的诊断，强调了血管内介入手术规划中三维重建（3D Volume Rendering）的重要性。 第五章：神经肿瘤的分类与疗效评估 本章基于最新WHO神经系统肿瘤分类（2021版），系统总结了胶质瘤（包括IDH突变状态的影像学关联）、脑膜瘤及转移瘤的影像特征。着重讨论了灌注加权成像（PWI）在肿瘤血管生成评估和区分肿瘤坏死与放射性坏死中的关键作用。此外，详细介绍了反应评估标准（如RANO标准）在评估靶向治疗和免疫治疗后肿瘤反应中的量化指标。 第六章：神经退行性疾病的影像生物标志 本章聚焦于阿尔茨海默病（AD）、帕金森病（PD）及额颞叶痴呆（FTD）的影像学轨迹。AD部分，重点分析了海马体萎缩的定量测量方法和淀粉样蛋白/Tau蛋白PET的联合诊断价值。对于PD，探讨了多巴胺转运体扫描（DaTscan）在区分原发性震颤和早期PD中的特异性，以及MRI在识别路易小体病变中的辅助作用。 第七章：炎症性与感染性神经系统疾病 涵盖了多发性硬化（MS）、急性播散性脑脊髓炎（ADEM）和脑炎等疾病的特征性病灶分布、形态与增强模式。特别是对于MS的慢性期，介绍了磁共振残余病灶评估（TBLA）和灰质萎缩的定量分析，以评估疾病的进展速度。 --- 第三部分：功能连接组学与脑网络分析 本部分深入探讨如何利用先进的计算方法，从功能性数据中揭示大脑的组织结构和信息处理模式。 第八章：静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）基础 详细阐述了rs-fMRI数据的采集、预处理（包括头动校正、归一化、信号提取的敏感性分析）和指标选择（如振幅、局部一致性）。重点介绍了基于种子点的连接分析和基于独立成分分析（ICA）的网络识别方法。 第九章：脑网络拓扑结构与疾病关联 本章讨论了图论（Graph Theory）在描述大脑网络组织效率、模块化和中心性方面的应用。对比分析了健康大脑网络与精神分裂症、抑郁症中网络连接异常的模式，揭示了功能障碍背后的结构性基础。 第十章：弥散张量成像（DTI）揭示的结构连接组 超越纤维束追踪（Tractography），本章探讨了结构连接组（Structural Connectome）的构建方法，以及如何量化纤维束的完整性（如分数各向异性FA值）与网络连接强度之间的关系。 --- 第四部分：人工智能与影像组学驱动的诊断新范式 本部分是全书的前沿焦点，阐述了机器学习和深度学习如何重塑神经影像的解读流程。 第十一章：影像组学（Radiomics）的特征提取与标准化 介绍了如何从标准医学影像中提取高通量定量特征（如形状、纹理、强度特征）。强调了特征选择、交叉验证和模型可重复性的关键挑战。 第十二章：深度学习在神经影像中的应用 详尽解析了卷积神经网络（CNN）在图像分割（如肿瘤边界自动勾画）、病灶分类（如识别微小病变）和预后预测中的最新架构（如U-Net, VGG）。讨论了监督学习与半监督学习在神经影像数据稀缺情境下的优化策略。 第十三章：多模态数据融合与预测模型构建 探讨了如何有效融合影像数据（MRI, PET）与临床数据（基因、病理、认知评分），构建具有更高预测效能的整合模型，例如预测痴呆患者向临床失智阶段转化的风险模型。 --- 第五部分：神经影像的质量控制与临床实践规范 本部分关注于保证研究和诊断结果的可靠性与可信度。 第十四章：伪影识别与图像质量评估 系统性地总结了由患者运动、磁场不均匀性、脉冲序列参数设置不当导致的常见伪影（如化学位移效应、磁敏感伪影、运动模糊）。提供了定性和定量的图像质量评估指标和校正流程。 第十五章：临床诊断报告标准化与术语规范 强调了影像学报告的精确性与结构化。提供了针对卒中、肿瘤和退行性疾病诊断报告的模板，确保关键测量数据（如肿瘤体积、病灶数量、功能指标）的清晰传达。 第十六章：辐射剂量管理与低剂量成像技术 主要针对CT和PET扫描，详细阐述了ALARA（合理可行最低原则）在神经影像中的实施。介绍了迭代重建技术（Iterative Reconstruction）在维持图像质量的同时显著降低辐射剂量的效果。 第十七章：影像引导的微创治疗与术中导航 讨论了术中导航（Image Guidance）如何结合术前高分辨率MRI，实现对深部病灶的精准定位。介绍了磁共振引导聚焦超声（MRgFUS）在调节血脑屏障和治疗震颤中的最新临床试验进展。 --- 本书的撰写团队由多位在神经影像学、放射学和神经科学领域具有深厚背景的专家组成，确保了内容的学术严谨性、技术的前沿性和临床指导的实用性。本书不仅是神经影像医师案头的必备工具书，也是从事生物医学工程、医学物理学和神经科学研究人员探索人脑奥秘的理想读物。
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