少見疼痛綜合征第四版，本書的目的是幫助臨床醫(yī)生做出正確的診斷，這是處理慢性疼痛患者的關鍵步驟。書中附數以百計的高質量插圖，還有x光，超聲波，ct和核磁共振，幫助你自信地確認診斷。第一個目標是讓臨床醫(yī)生熟悉一組少見的疼痛綜合征，這些綜合征發(fā)生頻率足夠高，值得認真研究——它們并不是罕見病，而是經常容易被誤診的少見病。第二個

本書首先簡要介紹人工智能與深度學習的發(fā)展歷程與應用、臨床各種成像以及深度學習環(huán)境；然后重點圍繞醫(yī)學影像分類、目標檢測與分割三大基本任務展開講解，闡述每種任務的基本概念與臨床意義，介紹典型的深度神經網絡，給出醫(yī)學影像數據集的構建、網絡的訓練、測試以及性能評價方面的具體方法；最后介紹醫(yī)學影像深度學習領域常用的公開數據集。此

本書分為A1型題、A2型題、A3A4型題、B型題、X型題和案例分析題,題量大,題型全,覆蓋全部考點,并附有詳細解析。本書實用性強,可用于考前復習和自測,以便考生順利通過考試。

本書緊密貼合臨床護理實際工作,以臨床常見科室為脈絡,主要選取臨床上的常見疾病,對疾病的概念、病因、發(fā)病機制、診斷與鑒別診斷、臨床表現、治療方法等方面簡要講解,著重講述每種疾病的護理評估、護理目標、護理措施等內容。

本書對人工智能技術進行了概述，介紹了常用的人工智能技術機器學習，并重點介紹了深度學習神經網絡；闡述了機器學習、神經網絡技術在醫(yī)學圖像分析中的應用，包括醫(yī)學圖像識別、醫(yī)學圖像分割和醫(yī)學圖像檢測。同時選取了目前較為先進的模型進行案例介紹。最后介紹基于MATLAB軟件實現的醫(yī)學圖像分析系統。

作者李程，北京中日友好醫(yī)院超聲診斷科主任醫(yī)師，從事超聲工作38年，具有豐富的臨床經驗。近8年來李程醫(yī)師開展了超聲領域的人工智能研究，在6萬份病例的基礎上，與四川大學林江莉教授等合作研發(fā)出超聲工智能診斷設備，經過臨床檢驗，其準確性達到95%上，在國內處于領先水平。本書在6萬份病例的基礎上，找出600+張各種類型的圖像，具

本書從臨床實用的角度出發(fā)，以各種常見疾病為主要骨架，內容從聲學基礎原理、檢查方法、檢查內容、診斷和鑒別診斷及臨床價值等方面進行闡述。主要對臨床常見疾病的病理、超聲診斷要點、超聲鑒別診斷要點和相關知識等進行了詳細的闡述，并根據臨床的發(fā)展動態(tài)相應增加了近年來公認的新的診療理念。

本書在編寫過程中，注重理論與實踐相結合。主要對顱腦、胸部與心血管、乳腺、腹盆部、骨骼肌肉系統等常見疾病的X線、CT、磁共振診斷等進行了詳細的闡述。在編寫內容上，還根據臨床應用實際情況有選擇地增加了部分病例的影像學圖像。刪除少見少用技術和少見病種的敘述，增加病種新概念、分類和知識的介紹，把疾病的臨床與病理特點、影像學表現

本書是以病變組織結構作為病理學和影像學之間的橋梁，從影像學的視角來窺視病理學變化，并將影像表現與解剖、組織胚胎、病理生理以及臨床有機結合的一門學科，它為影像診斷提供了可視化、可解釋的病理基礎。全教材共分為14章，第1章簡要介紹了各種影像學檢查方法的基本原理、檢查技術及適應癥等，第2、3章概括介紹了常用病理學基礎及基本病

本書是由美國著名超聲醫(yī)學專家羅伯特·德容(M。RobertDeJong)依據美國超聲醫(yī)學學會最新發(fā)布的超聲診斷指南而編寫的超聲掃查規(guī)范。全書共22章，分別介紹了解剖生理學，正常組織結構和正常變異的超聲表現，臟器掃查時患者的準備、探頭選擇、掃查技巧和檢查原則等，并逐一對腹主動脈、下腔靜脈、肝、膽、胰、腎、脾，腹部、女性盆