本书围绕“巩固检验基础知识，培养批判性和创新性思维，提升独立思考的能力”进行编写。首先，本书对红细胞检验、白细胞检验、血小板检验、血清血型检验等血液检验的内容进行了详细论述；随后，系统讲解了糖类检验、脂类检验、蛋白质检验等生化检验的内容；最后，本书涉及部分微生物检验的内容。本书密切结合临床现状，通过检验理论去发散思维，既做到了完善读者的临床基础，又反映了现阶段医学检验的发展动向，使理论与实践完美结合，适合各级医院临床检验医师、检验技师及医学院校检验专业的在读学生阅读使用。

本次修订延续上一版的结构框架，以骨肌系统常见疾病、多发病为主要介绍内容，按照理论知识与实践结合的结构展开论述，概述部分主要介绍影像解剖、各种成像方法的正常影像学表现及骨肌系统读片诊断思路，具体疾病章节按照典型病例（病史 影像学图片）、诊断要点和鉴别诊断展开，简明扼要介绍影像学诊断要点。在修正上一版错误的同时，结合目前基层医疗机构的疾病谱变化、影像学设备的发展更新疾病诊断内容，助力基层影像医师能力提升。

本书在内容编排上力求全面、详实、科学、前沿，将心血管超声领域各种常见的疾病以及复杂和疑难疾病进行分类总结，涉及内容丰富，其中包括超声心动图检查技术、解剖基础及切面、规范化测量和心脏功能评估，同时介绍了先天性心脏病、瓣膜性心脏病、心肌病、冠心病、川崎病、心包疾病、心脏占位性疾病、大动脉疾病、高血压心脏病等疾病超声特点，并于本书的最后介绍了超声在心脏围手术期的应用，以适应目前临床常规诊疗和操作需要。

《放射影像检查技术操作路径与实施技巧》结合放射影像*新政策法规，系统阐述了放射影像检查相关流程的操作路径与质量控制技巧，分为两篇七章。**篇为放射影像检查质控实施路径，介绍了放射影像检查科室组织架构、工作流程设计、运行机制、技术操作总则、质控规范及技师规范化培训等，可为医院及影像科管理者提供指导原则和实践方案。第二篇为放射影像检查技术操作路径及实施技巧，内容涵盖数字X线、CT和MRI技术，并针对不同疾病和检查需求，提供了详细的操作方案和质控要点。

本书以病例分析形式精研心电图，内容包括复杂急性冠脉综合征心电图、结构性心脏病心电图、疑难心律失常心电图、起搏心电图和其他复杂心电图等。对于书中病例展示的心电图，密切结合临床主诉、现病史、既往史、查体、检验、超声心动图、冠状动脉造影、电生理检查等资料，对其进行临床分析与解读，力求做到对不同病例中心电图的解析简明、易懂，突出重点、疑点、难点。内容新颖、实用，知识性、可读性强。本书适合临床医师特别是心血管内科医师、心电学医师和技师、心电学技术师承人，以及医学院校研究生阅读。

"《Bontrager X线摄影定位与技术手册》为放射成像领域经典参考书，以 清晰、实用的形式展示了217个X线摄影体位，体现了Bontrager提出的关于X 线摄影体位的各种方法和理念。本书结合相关体位图片，对每个体位均循序渐 进地进行了介绍，包括患者体位的角度设计、X线摄影角度、中心线、摄影距离等。此外，本书还将准直的区域、探测器横放或竖放等细节描述得十分清楚， 并分别阐述了各摄影体位的评价标准，包括曝光恰当、体位标准，以及解剖显 示等。 本书配有大量图片，结合图片和文字，直观地说明如何正确定位患者，可以为读者提供可靠、快速的参考。本书为X线摄影检查技术的基础读物，适合骨科、放射科、影像科等相关科室人员，以及相关专业学生阅读。"

全书从临床路径入手，以征象为切入点，对泌尿系统、生殖系统常见影像学改变的鉴别诊断思路进行了全面、细致的解析，具有很强的临床实战指导性。全书分为八章，内容涉及肾脏、肾上腺、输尿管、膀胱、卵巢、睾丸、输卵管、子宫的常见征象，以帮助读者构建起完整的知识体系。在纸质书稿编写的同时，还同步编写了影像征象库，征象库汇集了纸质书中各种基本病变/征象所对应疾病的具体病例，对各病例影像学检查DICOM格式的影像资料进行了系统展示，并进行了全面解读。

男性生殖系统疾病是严重影响人类生育和健康的疾病。当前，超声检查已成为此类疾病的诊断、治疗方案选择、疗效动态观察和评价的有效手段。《男性生殖系统疾病超声诊断》分别从前列腺、阴囊、输精管、阴茎、精囊及射精管疾病超声诊断进行详细阐述，同时也加入了MRI及CT领域相关内容，内容翔实，是一部专业性及实用性很强的书籍。

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全书由6章组成，其中：第1章主要介绍肺癌研究中利用影像基因等数据进行研究的应用领域及相关概念和理论基础；第2章针对疑似肺癌的疑难型肺结节，提出基于超体素3D区域增长的疑难型肺结节分割方法；第3章针对肺癌的亚型分类问题，提出了一种多级加权的深度森林模型和基于DNA甲基化进行细粒度的肺腺癌亚型分类；第4章针对肺腺癌复杂的发病机制，以及使用单一基因数据难以获得满意的分期结果，提出了基于多组学基因数据的改进的多级加权深度森林模型IMLW-gcForest以进行分期；第5章针对基因检测过程存在侵入性、时间长、费用高等问题，提出了多通道多任务的深度学习模型MMDL，利用非小细胞肺癌的CT影像来预测EGFR和KRAS的突变；第6章为总结与展望。