具体描述
神经科学影像诊断：从理论到临床实践的全面指南 （本书旨在提供一个独立于磁共振成像（MRI）特定技术之外的，涵盖神经影像学更广阔领域的综合性视角，重点关注病理生理学、鉴别诊断、新兴分子影像技术以及神经功能评估的最新进展。） 第一部分：神经影像学基础与跨模态整合 本卷致力于为读者构建一个坚实的神经影像学基础，它超越了单纯的设备操作或特定序列的解读，深入探究神经系统疾病的本质特征如何在不同影像模式中得以体现。我们聚焦于如何将结构信息、功能信息以及代谢信息进行有效整合，从而绘制出疾病的完整图景。 第一章：神经影像的物理学与生物学原理重述 本章将回顾神经影像学（包括但不限于CT、超声、核医学）的基本物理学原理，重点放在如何解读由这些物理过程所反映的组织特性。我们将探讨不同辐射剂量对中枢神经系统（CNS）结构的影响，以及超声在评估颅内和脊髓血管动力学中的应用局限与优势。此外，本章将深入分析神经元和胶质细胞在生理和病理状态下对不同能量场和示踪剂的反应，为理解后续的病理改变打下生物学基础。 第二章：脑血管病变的鉴别诊断与急性期管理 本部分详述了缺血性卒中和脑出血的精细化诊断流程。我们不仅讨论了传统的血管造影和非增强CT的局限性，更着重于电子束CT（EBCT）和CT灌注成像（CTP）在确定缺血半暗带和出血风险中的关键作用。对于动脉瘤和动静脉畸形（AVM）的评估，本书侧重于血流动力学模型在预测破裂风险中的应用，以及如何利用功能性磁共振成像（fMRI）技术辅助规划手术或栓塞策略，即使不直接讨论MRI的细节，也要强调功能定位在介入治疗决策中的价值。 第三章：神经系统感染与炎症性疾病的影像特征 本章将感染性疾病（如脑膜炎、脑脓肿）和脱髓鞘疾病（如多发性硬化症）的影像学表现进行细致的对比分析。重点放在正电子发射断层扫描（PET）和单光子发射计算机断层扫描（SPECT）在区分活动性炎症与陈旧性损伤中的独特贡献。对于多发性硬化症的评估，我们详细阐述了淋巴细胞浸润和血脑屏障破坏如何被非特异性影像技术捕获，以及如何通过动态对比增强扫描（无论基于何种技术平台）来量化炎症活动度。 第二部分：神经肿瘤学：从形态学到分子分级 本书的这一部分将神经肿瘤的诊断提升至分子分级和预后预测的层面，强调影像学在指导治疗路径选择中的核心地位。 第四章：胶质瘤的临床分型与影像标志物 本章聚焦于恶性神经胶质瘤的诊断流程。我们详细描述了WHO分级系统中不同级别肿瘤的典型形态学表现，并引入了磁共振波谱分析（MRS）的基本原理，解释如何通过测量代谢物比值（如胆碱/N-乙酰天冬氨酸，Cho/NAA）来辅助区分肿瘤的侵袭性，即使在MRI数据缺失的情况下，此代谢信息对预后判断依然至关重要。此外，我们探讨了放射性坏死与肿瘤复发的鉴别诊断策略，强调利用灌注参数或特定受体显像剂的临床价值。 第五章：转移瘤与原发性非胶质肿瘤的影像识别 本章对比了脑内转移瘤、淋巴瘤以及生殖细胞瘤等非胶质肿瘤的影像特征。对于淋巴瘤，我们强调其好发于皮髓交界区和胼胝体的倾向，以及在增强扫描中可能表现出的低灌注或“贴壁”生长模式。对于鞍区和松果体区的肿瘤，本书侧重于区分囊性变、钙化和脂肪组织成分的影像学表现，这些特征有助于指导活检或手术入路的选择。 第三部分：神经退行性疾病的早期检测与生物标志物 本部分关注时间跨度更长、进展更为缓慢的神经退行性疾病，探讨如何利用先进的功能和分子成像技术来捕捉疾病的早期生物学改变。 第六章：阿尔茨海默病与额颞叶痴呆的影像轨迹 本书详细阐述了阿尔茨海默病（AD）的典型萎缩模式（海马、内侧颞叶），并深入介绍了淀粉样蛋白PET显像的原理和临床应用，强调其在区分可归因于AD的认知障碍与其他痴呆类型中的决定性作用。对于额颞叶痴呆（FTD），我们分析了不同亚型（如PPA，行为变异型）在结构影像和血流灌注扫描（SPECT）上表现出的不对称性或特定叶受累模式。 第七章：帕金森病谱系障碍的鉴别诊断 本章聚焦于帕金森病（PD）、多系统萎缩（MSA）和进行性核上性麻痹（PSP）的鉴别。我们重点分析了多巴胺转运体（DAT）显像在评估PD中纹状体多巴胺能神经元的丢失程度中的核心地位。书中还讨论了通过分析脑干和小脑形态（如“草莓征”或“蜂鸟征”）来区分这些运动障碍的影像学线索，这些线索通常是结构成像或特定核医学显像所能提供的关键信息。 第四部分：脊柱与周围神经的影像评估 虽然本书的侧重点是脑部影像，但本部分确保了对整个神经轴的覆盖，特别是那些需要与脑部病变进行鉴别的脊柱和周围神经疾病。 第八章：脊髓压迫综合征与脊柱创伤的紧急处理 本章详述了椎管内占位（如髓外硬膜下脂肪瘤、神经鞘瘤）与髓内病变的鉴别。我们强调了在急性脊柱创伤中，如何利用快速的CT扫描排除骨性不稳，以及随后如何利用其他模态来评估脊髓水肿和挫伤的严重程度，为确定手术时机提供影像学依据。 第九章：周围神经病变的形态学与功能评估 本书最后探讨了周围神经系统疾病，如卡压性神经病变或神经炎症。我们分析了高分辨率超声在显示神经肿胀、横截面积增加和血流信号改变方面的潜力，以及如何在结构评估的基础上，结合神经传导速度测试的结果，形成全面的诊断结论。 总结：未来展望——整合性神经病理影像学 本书最后展望了未来神经影像学的发展方向，包括如何利用多模态数据融合技术（Multi-modal Data Fusion）来构建更精确的个体化疾病模型，以及人工智能在辅助诊断和预后预测中的集成潜力，强调影像学已成为神经科学研究和临床决策不可或缺的基石。
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