Magnetic Resonance Imaging in Orthopedics and Rheumatology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Lippincott Williams & Wilkins

作者:David W. Stoller

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1989-03

价格:USD 115.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780397509584

丛书系列:

图书标签:

• MRI
• Orthopedics
• Rheumatology
• Musculoskeletal
• Imaging
• Diagnosis
• Joints
• Spine
• Sports Medicine
• Inflammation

好的，下面是一份关于一本假设的图书的详细简介，该书专注于神经科学中的认知建模与计算方法，旨在填补当前学术领域中对高级认知过程的动态、量化理解的空白。 --- 神经科学中的认知建模与计算方法 导论：超越现象学——迈向机制的精确描述 本书《神经科学中的认知建模与计算方法》旨在为研究人员、高级学生和临床科学家提供一个全面而深入的框架，用于理解如何利用先进的计算工具和数学模型来精确描述、预测和解释人类及动物的认知功能。在认知神经科学飞速发展的今天，我们积累了海量的电生理、功能成像和行为数据，但如何将这些异构数据整合进一个具有预测能力的理论结构中，是当前面临的核心挑战。本书聚焦于“如何做”和“为什么这样做”，强调从纯粹的现象学描述转向基于机制的量化解释。 第一部分：认知建模的基础与方法论革新 本部分首先确立了认知建模在当代神经科学中的基础地位，并介绍了支持现代模型构建的核心数学与统计工具。 第一章：从行为到大脑：模型的层次结构与目标设定 本章探讨了不同尺度的认知模型之间的关系，包括从宏观的决策理论模型到微观的神经网络动力学模型。重点讨论了构建模型的关键目标：描述性、解释性、预测性和规范性。我们深入分析了不同建模范式（如贝叶斯推理、强化学习、动态系统理论）在解决不同认知问题（如记忆检索、注意力分配、目标导向行为）时的适用性与局限性。此外，对“好模型”的评估标准进行了严格的界定，包括模型的简洁性、对新数据的拟合优度以及生物学可检验性。 第二章：贝叶斯推理与概率编程在认知中的应用 贝叶斯方法是现代认知建模的基石。本章详细介绍了贝叶斯推断的原理，并将其应用于理解认知不确定性处理。内容涵盖了概率分布的选取、先验知识的编码与更新机制。我们专门辟出一节介绍当前流行的概率编程语言（如Stan, PyMC）及其在处理复杂、非线性认知模型时的优势。通过实际案例，如感知决策和错误修正，展示如何利用这些工具进行参数估计和模型选择（如WAIC和LOO-CV）。 第三章：动态系统理论与连续时间建模 认知过程往往是时间连续的、非线性的。本章侧重于将动态系统理论应用于描述认知状态的演变。内容包括：常微分方程（ODE）和随机微分方程（SDE）在模拟神经元群体活动、工作记忆保持和状态转换中的应用。重点讨论了分岔分析在识别认知转换点（如注意力的“捕获”或决策的“锁定”）中的作用，以及如何利用Lyapunov指数来量化系统的稳定性与混沌特性。 第二部分：核心认知功能的高级计算模型 本书的核心在于展示如何将计算方法应用于理解几个关键的、高阶的认知功能。 第四章：决策制定的计算框架：从信号检测到多阶段选择 本章全面回顾了决策制定的计算模型。从经典的信号检测理论（SDT）出发，过渡到证据累积模型（如扩散决策模型 DDM, LCA），并详细阐述了如何将反应时间、准确性与眼动数据整合进单一的、一致的框架中。特别关注了涉及风险、回报折现和跨时间偏好的复杂决策模型，以及它们如何模拟额叶皮层的功能。 第五章：记忆的构建、检索与巩固的计算动力学 记忆不再被视为静态的存储库。本章将记忆视为一个动态的计算过程。内容包括：联结主义模型（如Hopfield网络、受限玻尔兹曼机）在模式完成中的作用；情景记忆中的情境表征与索引机制的建模；以及巩固过程（如睡眠期间的重放）的速率方程模型。侧重于如何用计算模型解释遗忘的速率和记忆干扰的机制。 第六章：注意力与执行控制的资源分配模型 注意力是一种有限资源，其分配和切换是执行控制的核心。本章探讨了描述注意力的几种主流模型：基于能量的竞争模型（如Grossberg的注意力模型）、自上而下的目标驱动模型的积分建模，以及如何利用强化学习（RL）的框架来理解目标设定如何影响信息过滤和资源优先排序。详细分析了任务切换成本的计算来源。 第三部分：模型与数据的融合：计算神经科学的工具箱 本部分关注连接理论模型与实验数据（尤其是神经影像数据）所需的先进计算技术。 第七章：基于模型的神经影像分析（MB-fMRI/EEG） 传统的神经影像分析（如GLM）往往只关注 BOLD 信号或事件相关电位（ERP）的峰值。本章介绍如何将计算模型直接嵌入到数据分析流程中。内容包括：如何使用模型的参数作为回归因子来解释 BOLD 信号的变异性；如何利用模型预测的内部状态（如证据积累的边界）来时间锁定并分析神经振荡（如Theta和Gamma频段的耦合）。探讨了如何用动态因果建模（DCM）来检验不同模型之间的有效连接结构。 第八章：计算模型反演与参数估计的高级技术 有效的模型需要准确的参数估计。本章深入探讨了超越传统最小二乘法的参数估计技术。内容包括：马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在复杂模型后验分布估计中的应用；进化算法和粒子滤波等全局优化策略在避免局部最优解时的优势。此外，还讨论了如何处理模型的可识别性问题（即不同的参数组合是否能产生相同的行为或神经输出）。 第九章：构建可解释的AI模型（XAI）用于认知模拟 随着深度学习在认知模拟中的兴起，如何确保这些复杂的黑箱模型能够提供生物学上的洞察力成为了关键。本章讨论了如何利用可解释性AI（XAI）的技术，如显著性图（Saliency Maps）和特征激活分析，来“打开”深度学习模型，并将其内部表征与已知的神经元群体编码模式进行比较。探讨了如何设计结构受限的神经网络，使其在保持高预测能力的同时，其内部机制更贴近于已知的认知理论。 结论：面向未来的计算认知科学 本书最后总结了当前计算建模面临的开放性问题，包括跨物种模型的泛化性、对情感和意识等更复杂状态的建模挑战，以及如何建立一个更具统一性的“认知理论机器”。本书旨在激发读者运用这些强大的计算工具，推动认知神经科学进入一个数据驱动、机制明确的新时代。 --- 目标读者： 认知心理学家、计算神经科学家、神经工程学研究人员、高级认知科学与神经科学专业的博士生及博士后研究员。 主要特色： 强调数学严谨性与生物学相关性之间的平衡，提供大量实际的算法实现思路，而非仅仅停留在理论概念层面。它是一本面向实践和深入理解的参考书。

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这本书在**风湿性疾病的早期、非特异性表现的识别**方面，展现出了令人惊叹的细致入微。我特别关注了关于**银屑病关节炎（PsA）和痛风性关节炎**的对比章节。作者通过大量的多序列成像对比，精辟地指出了早期滑膜炎的“脂肪垫印迹征”与关节腔内游离体的细微差异，这种区分在临床上往往是决定患者是否需要立即启动生物制剂的关键。更具启发性的是，书中对**弥漫性骨骼病变**（如骨髓水肿的非局限性表现）的MRI信号模式进行了系统的分类学梳理，这极大地帮助我重新审视了一些过去被简单归类为“非特异性改变”的病例。文字的编排似乎带有一种临床医生的直觉，它不追求华丽的辞藻，而是用最精准的医学术语和数据来构建认知框架。阅读过程中，我感觉自己仿佛正在接受一位经验极其丰富的影像学专家的“一对一”指导，每一次翻阅都能发现一个过去忽略的诊断线索。这本书对于提升我们对风湿病早期影像学指征的敏感度，有着不可替代的作用。

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这本书在处理**与周围神经和血管结构相关**的复杂骨科病变时，表现出了极高的成熟度与前瞻性。我曾为如何清晰界定肿瘤侵犯神经鞘的可能性而苦恼，而本书中专门探讨**神经的MR神经描记术（MR Neurography）在骨盆和四肢肿瘤术前评估中的应用**的章节，简直是教科书级别的示范。他们不仅展示了高分辨率的T2、STIR序列，更引入了灌注加权成像（PWI）来评估神经周围微循环的改变，从而辅助判断神经是否受到不可逆的纤维化或浸润。这种多模态的整合分析思路，在其他同类书籍中鲜有提及。此外，对于**术后植骨融合和不愈合**的MRI评估，书中对骨痂形成过程中的信号强度波动进行了时间轴上的追踪分析，有效地解决了判断“活性”与“陈旧性”病灶的难题。整本书的排版设计虽然传统，但其内容的密度和信息的准确性让人感到震撼，它要求读者投入时间去消化，但每一次消化后的收获都是扎实的、可以直接应用于临床的知识升级。

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我必须承认，当我打开这本书时，最初是被其详尽的**生物力学与磁共振成像的交叉分析**部分所吸引的。不同于市面上许多只停留在影像形态描述的教材，这本书的独特之处在于它将生物力学负荷与MRI表现紧密联系起来。例如，在论述**应力性骨折的MRI信号演变**时，作者没有简单地罗列影像特征，而是结合了骨骼受力模型，解释了为何在不同的应力状态下，骨髓水肿会呈现出特定的空间分布和信号强度变化。这对于理解创伤后恢复过程中的组织重塑至关重要。此外，书中对**MRI引导下的微创治疗术**的安全性与准确性评估部分，也体现了极高的专业水准。他们详细对比了不同成像模式（如实时超声与MRI的融合导航）在引导穿刺活检或射频消融时的优劣。语言风格上，这本书显得沉稳而权威，行文结构严谨，逻辑链条清晰，即便是面对相对晦涩的物理化学概念，也能通过精妙的类比和实例得到有效简化，让人感到知识的获取过程是一种享受，而非负担。对于那些追求“知其所以然”的专业人士来说，这本书的价值无可估量。

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这本书的价值，深藏于其对**新兴技术和局限性讨论**的坦诚之中。令人印象深刻的是，作者花了不少篇幅去探讨**金属伪影的校正技术**（如广域退磁、多回波序列）在骨科植入物术后评估中的实际效果和限制。他们没有回避现有技术在处理高对比度界面时的固有缺陷，而是客观地分析了如何通过后处理软件（如迭代重建算法）来最小化伪影对关键结构（如韧带附着点或微小骨赘）的干扰。这种对技术“边界”的清晰界定，对于临床决策者至关重要，因为它避免了过度依赖尚不成熟的技术。更宏观来看，书中对**MRI在运动损伤预防中的预测模型**的讨论，展示了其超越诊断的战略高度。他们设想了如何通过采集运动员基线数据，结合生物力学模型，来预警潜在的过度使用损伤。总而言之，这本书的笔调是严谨、务实且充满未来感的，它不仅教会我们“看懂”现在的图像，更引导我们思考“如何更好地获取和利用”未来的影像数据，是一部真正具有前瞻性的专业著作。

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这本书简直是为我们骨科和风湿病学领域的研究人员和临床医生量身定做的宝典。我最近深入研读了其中关于**高级序列采集技术在软骨病变早期诊断中的应用**的部分，那简直是豁然开朗。作者不仅详尽地阐述了各种脉冲序列（比如T2 mapping和dGEMRIC）背后的物理原理，还极其细致地展示了如何在实际操作中优化参数以最大化信号对比度和空间分辨率。尤其值得称赞的是，书中对**关节内注射造影剂的时机和技术**的描述，结合了大量的临床案例分析，让我对如何提高微小滑膜炎的检出率有了全新的认识。他们甚至讨论了**超高场MRI（如7特斯拉）在评估骨小梁结构完整性**方面的潜力与局限性，这在当前的临床实践中是前沿中的前沿。这本书的图谱质量非常高，那些彩色的定量分析图表，直观地展示了不同病程阶段的组织水分子扩散和束缚情况，远胜于教科书上的概念性描述。对于希望从基础理论深入到高级临床决策的读者来说，这本书提供的深度和广度是无与伦比的，它不仅仅是一本参考书，更像是一本实战手册，指导我们如何将最新的物理学进展转化为更精准的诊断工具。我敢说，这本书极大地提升了我解读复杂膝关节和肩关节MRI报告的能力。

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