《医学影像超声学》（案例版）是国内医学影像领域首套案例版系列教材的分册，它采用创新性编写模式，优化本科教学大纲的理论课程内容，增加真实案例或标准化案例，将临床案例与理论知识相结合，有效激发学生的学习动力，并提高学生临床思维能力。教材共十五章，包括三部分，第一部分简要介绍超声成像技术的基本原理及物理学基础；第二部分着重阐述超声在颅脑、浅表器官、胸腔与肺、心脏及大血管、消化系统、泌尿系统、男性生殖系统、妇产、外周血管及骨骼肌肉系统的超声检查方法、声像图特点、诊断及鉴别诊断要点和临床价值；第三部分介绍

医学影像学近年来发展较快，其优势及临床应用价值得到临床医师的广泛认可。本书共分为四章，内容涉及头颈部、胸部、腹部以及肌肉骨骼系统。编者选用大量典型病例，简明扼要地介绍了医学影像后处理方法及图像展示，以病例形式详细阐述了医学影像后处理技术的一些技巧及方法，对医学影像后处理技术进行了全面分析，旨在更好地指导临床实践，提高医学相关学生的学习兴趣及积极性，同时帮助医学影像专业学生以及放射科医师熟练掌握重建技术，从而准确诊断疾病。

本书从临床医学研究中常见方法入手，对研究方法的主要内容进行理论讲解，同时结合实际的案例对方法的实际运用进行介绍，有助于读者对研究方法的理解和掌握。全书共七个方面的内容，主要包括现况研究、病例对照研究、队列研究、随机对照临床试验、真实世界研究、诊断试验和系统评价与meta分析。本书由长期从事医学教学和科研工作的专家共同完成，实用性强、内容丰富，理论与实践相结合的特点明显。

本书从R语言临床预测模型基本原理讲起，逐步深入到进阶实战，并配合实战案例，重点介绍临床预测模型的构建、评价、验证，让读者可以快速领悟3~5分预测模型SCI（sciencecitationindex，科学引文索引）的套路与精髓，为后续冲击10分以上SCI打基础。本书分为13章，主要内容有线性回归、Logistic回归、Cox回归、竞争风险模型等；自变量筛选方法有传统方法、逐步回归法、Lasso法、随机森林法、**子集法、主成分分析法等；模型可视化涉及多种形式的列线图、Calibration校准曲线

这是一本“将人工智能技术运用于医学案例，利用先进技术解决临床问题”的图书。本书使用三维图像专业处理软件Dragonfly（基于Python语言，封装了多个机器学习库）作为具体的实现工具。 本书介绍了人工智能与医疗的介绍、医疗领域中的图像处理、医学图像处理的常规流程等内容，并通过6个真实的医学案例展现人工智能技术在医学图像学领域的应用，从医工交叉的角度出发，深入探讨医学图像问题的处理方法，旨在让读者了解如何将人工智能技术切实落地于医学图像学中，帮助其提升运用人工智能技术处理医学图像问题的能力。

本书以总结临床各科室常见疾病护理要点为主，同时反映现阶段护理领域的最新成果。在内容上，以科室为划分标准，重点介绍了呼吸内科护理、消化内科护理、神经外科护理、儿科护理及老年护理；但在病因、临床表现、实验室检查、诊断、鉴别诊断、治疗等方面也有涉及。本书的编写以循证护理为基础，并结合了国内外护理学的发展，采用浅显易懂的文字，重点强化临床护理实践的科学性和可操作性。

本书分为影像学基础与临床影像两部分，基础部分简要介绍了医学影像成像理论，包括X线成像理论、CT成像理论、MR成像理论及超声成像理论的内容，临床影像部分以X线影像、CT影像、MR影像及超声影像为骨架，具体包括肌肉骨骼系统疾病的X线影像、五官疾病的CT影像、颅脑疾病的MR影像、乳腺疾病的MR影像、甲状腺疾病的超声影像及妇产科疾病的超声影像内容。

本书重点介绍了临床常用检验技术，包括红细胞检验、血小板检验、尿液检验、粪便检验、体液及分泌物检验等，内容涉及生化及生理、检测方法、标本要求与保存、参考区间、临床意义及注意事项等方面。

本书共分六章，第一至四章以神经系统疾病、心血管系统疾病、呼吸系统疾病、消化系统疾病为纲，在阐述疾病的病因、发病机制、药物的作用和作用机制的基础上，根据患者临床特征，结合药物的经济学特点，阐明如何给患者选用合适的药物、合适的剂量、合适的用药时间和疗程，以期取得良好的治疗效果，避免药物不良反应和药物间不良相互作用；第五至六章阐述了具有泻下、收涩作用的中药，以补充西药不足，起到强效的作用。

本书从临床实践出发，将现代临床常见疾病与护理理论相结合，介绍了现代护理理论与专科护理技术，详细讲解了各科常见疾病的病因病机、临床表现及临床护理诊断、护理标、护理措施等内容，体现了整体护理思维和护理专业特点，具有极高的专业性和实用性。