中医刮痧手法与疗法标准挂图 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版时间:1970-1

价格:38.40元

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isbn号码:9787539034881

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现代医学影像诊断技术深度解析 图书名称：《现代医学影像诊断技术深度解析》 书籍简介： 本书旨在全面、系统地阐述现代医学影像诊断领域的核心理论、关键技术及其在临床实践中的应用。内容涵盖了从基础物理原理到复杂图像后处理的各个环节，力求为影像医学领域的专业人士、研究生以及相关医技人员提供一本兼具深度与广度的参考指南。 本书严格遵循科学、严谨的学术态度，紧密结合当前医学影像技术的发展前沿，摒弃空泛的理论描述，专注于对技术细节的深入剖析和临床价值的精准评估。全书内容编排逻辑清晰，图文并茂，力求用最直观的方式展现复杂的影像学概念。 第一部分：基础理论与物理学基石 本部分着重于构建扎实的物理学基础，这是理解所有现代影像模态工作原理的前提。 第一章：医学成像的基本物理学原理 详细介绍了电磁波谱在医学成像中的应用，重点阐述了X射线的产生、特性、衰减机制及其与物质的相互作用。讨论了辐射剂量学基础，包括有效剂量、吸收剂量和剂量面积积（DAP）的精确计算方法，强调了辐射防护的“三原则”——合理性原则（ALARA）、优化保护和剂量限制标准。同时，对声波在组织中的传播特性、声阻抗匹配、多普勒效应的物理基础进行了深入剖析，为超声成像奠定理论基础。 第二章：图像形成与数字图像处理基础 本章深入探讨了如何将物理信号转化为可识别的图像。讲解了傅里叶变换在图像重建中的核心作用，包括其在CT和MRI中的应用。详细阐述了数字图像的基本概念，如空间分辨率、对比度分辨率、信噪比（SNR）的数学定义与测量方法。内容还包括了图像增强技术（如直方图均衡化、滤波技术——高斯滤波、中值滤波、拉普拉斯算子等）的数学模型及其对诊断效能的影响。此外，还引入了体素（Voxel）与像素（Pixel）的概念，及其在三维重建中的意义。 第二部分：主要影像模态的原理与操作 本部分对目前临床应用最广泛的四大影像技术——X线、CT、MRI、超声——进行了详尽的原理剖析和技术规范介绍。 第三章：计算机断层扫描（CT）技术精进 本章从第一代到第四代螺旋CT的发展历程入手，重点解析了多层螺旋CT（MSCT）的核心优势，包括：容积数据采集、Z轴插值重建算法（如线性插值、Sinc插值）的精度比较。深入讨论了重建算法，如滤波反投影（FBP）的局限性及迭代重建（Iterative Reconstruction, IR）技术的工作机制和对图像质量的优化。针对CT血管造影（CTA）和CT灌注成像（CTP），详细阐述了造影剂药代动力学模型、时间-密度曲线的获取与分析，以及血流灌注参数（如脑血流量CBF、平均通过时间MTT）的定量计算方法。 第四章：磁共振成像（MRI）的先进技术 MRI部分聚焦于射频脉冲序列的设计与优化。详细区分了自旋回波（SE）、梯度回波（GRE）序列的对比度产生机制，并对T1、T2、质子密度加权成像的物理基础进行了严谨的数学描述。重点剖析了快速成像技术，如Turbo Spin Echo (TSE) 和Echo Planar Imaging (EPI) 的成像流程和伪影来源。功能性磁共振成像（fMRI）部分，深入探讨了血氧水平依赖（BOLD）效应的生物物理学基础，以及任务态和静息态数据采集与分析流程，包括预处理、GLM模型建立和统计显著性图谱的生成。弥散加权成像（DWI）与弥散张量成像（DTI），则侧重于介绍非零梯度场的设计，以及表观弥散系数（ADC）、各向异性分数（FA）和主扩散方向的计算，用以评估白质纤维束的完整性。 第五章：超声诊断学的定量与定性分析 本章强调超声成像从二维灰阶到四维实时成像的飞跃。详细解释了彩色多普勒效应在血流速度和方向判断中的应用，以及能量多普勒和组织多普勒的适用场景。对弹性成像技术（应变弹性成像和瞬时波弹性成像，如SWE）的力学模型和剪切波的传播速度测量方法进行了阐述，突显其在肝脏纤维化和乳腺病变评估中的精确性。高级超声应用，如造影剂超声（CEUS），则侧重于微泡动力学模型，以及基于时间-强度曲线的定量分析在肿瘤定性诊断中的标准流程。 第三部分：图像后处理与临床应用集成 本部分关注数据从采集到诊断决策的转化过程。 第六章：三维重建与可视化技术 本章系统介绍了基于容积数据的三维重建算法。对比了表面渲染（Surface Rendering）、最大密度投影（MIP）、体积渲染（Volume Rendering, VR）的优缺点及适用范围。特别关注了VR技术中密度窗口（Window Level）和窗宽（Window Width）对显示结构特异性的影响，以及如何通过多平面重建（MPR）和曲面重建（Curved MPR）来优化复杂解剖结构的展示。 第七章：影像组学（Radiomics）的原理与实践 作为新兴交叉学科，本章深入讲解了影像组学的标准化流程。从数据预处理（如图像配准、灰度离散化）开始，详细列举了第一特征（形状与大小）、第二特征（一阶统计特征，如灰度均值、方差）和第三特征（纹理特征，如灰度共生矩阵GLCM、灰度游程矩阵GLRLM）的数学定义。强调了特征的提取、选择与验证过程，旨在将高通量影像数据转化为可预测的生物标志物。 第八章：人工智能在医学影像中的应用 本章探讨了深度学习在医学影像中的落地。重点介绍了卷积神经网络（CNN）的基本架构（如AlexNet, U-Net）及其在病灶自动检测（CADe）、病灶分类（CADx）中的应用。详细阐述了训练、验证和测试数据集的构建规范，以及如何评估模型的性能指标，如敏感性、特异性、ROC曲线下面积（AUC）。同时，讨论了模型的可解释性（Explainable AI, XAI）问题，以确保临床决策的透明度。 第九章：跨模态图像融合与信息集成 本章专注于如何有效地结合不同模态的信息。详细介绍了刚性配准与非刚性配准算法（如互信息、互相关系数作为相似性度量）。通过PET/CT、SPECT/CT的实例，阐述了功能信息（代谢/分子）与解剖信息（形态）如何精确融合，以实现对肿瘤分期、疗效评估和复发监测的更准确判断。 本书的编写严格遵循循证医学的原则，所有技术描述均有坚实的数学和物理基础支撑，并辅以大量的临床实例图谱进行佐证，力求成为影像诊断领域研究与实践不可或缺的工具书。

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