本書由深圳大學、中南大學、南方醫(yī)科大學、北京大學等10所院校共同編寫。本書包括100余個經(jīng)典臨床案例,按照肝功能,腎功能,脂類代謝,糖類代謝等篇章劃分。案例簡明扼要,可操作性強。每個案例均有案例分析,重點闡釋林查UN過異議,并配有專家點評,進一步拓寬學生思維。以數(shù)字內(nèi)容展示案例的彩圖,視頻及拓展內(nèi)容。

臨床檢驗專業(yè)已建立與國際接軌、體現(xiàn)中國特色的臨床檢驗質(zhì)量管理與控制體系，并逐步建設完善國家、省、市三級醫(yī)療質(zhì)量控制組織，和以醫(yī)聯(lián)體、醫(yī)共體牽頭單位主導的質(zhì)量管理模式，推出了一系列質(zhì)量管理標準規(guī)范。但是，對于檢驗結果同質(zhì)化管理標準規(guī)范還需進一步加強。本書是國內(nèi)首本面向檢驗醫(yī)學專業(yè)學生的關于區(qū)域檢驗中心同質(zhì)化管理的參考書，

科學的診斷是恰當治療的前提和基礎。本書涵蓋了循證診斷學概述、診斷準確性試驗、診斷隨機對照試驗、診斷試驗系統(tǒng)評價/Meta分析、診斷指南等多個范疇，特別關注循證診斷實踐指南的制訂和評價，以及GRADE在診斷試驗系統(tǒng)評價和臨床實踐指南中的重要作用與應用方法。本書注重理論結合實踐，介紹了循證診斷領域中的一些常用軟件和數(shù)據(jù)庫。

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(shù)以百計的高質(zhì)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(jīng)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(jīng)網(wǎng)絡，給出醫(yī)學影像數(shù)據(jù)集的構建、網(wǎng)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(shù)據(jù)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(xiàn)、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(nèi)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(jīng)網(wǎng)絡；闡述了機器學習、神經(jīng)網(wǎng)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(xiàn)的醫(yī)學圖像分析系統(tǒng)。

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(jīng)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(jīng)過臨床檢驗，其準確性達到95%上，在國內(nèi)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(nèi)容從聲學基礎原理、檢查方法、檢查內(nèi)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(jù)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。