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内容大纲
本书是聚焦脑病诊疗创新路径的专业著作,围绕连接组医学这一AI辅助脑病决策的新核心方向展开系统阐述。全书分为基础理论与临床应用两大板块,基础部分覆盖连接组绘图方法、人脑网络解剖结构、经典脑图谱的连接组更新、精神疾病跨诊断模型、脑认知涌现属性、脑刺激技术、机器学习适配方法等核心原理,搭建起连接组医学的完整理论框架。
临床部分则落地于多元脑病场景,既涵盖心理干预、神经专科诊所搭建、神经外科术前规划与术后管理的实操方案,也针对脑卒中、抑郁焦虑障碍、脑震荡后综合征、伴精神障碍的慢性耳鸣等常见脑病给出连接组学专属应对策略,同时延伸至其他脑病的应用探索。本书可为神经科、精神科临床医师及相关AI医疗研究者掌握脑病AI辅助决策新方法提供权威参考。 -
作者介绍
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目录
第一部分 基础理论
第一章 为什么您应该学习新事物?
第二章 如何绘制连接组?
第三章 人体脑网络的解剖结构
第四章 基于结构和功能性连接对布罗德曼图谱进行更新
第五章 精神疾病与认知功能障碍的跨诊断模型
第六章 将神经认知功能视为涌现现象:静息状态真正向我们展示的是什么?
第七章 脑刺激技术
第八章 机器学习及其在连接组医学中的应用
第九章 基于连接组的决策制定与靶点定位基本原理
第二部分 临床应用
第十章 连接组学在心理疗法和其他精神疗法中的应用
第十一章 如何构建一个连接组学驱动的神经科学诊所?
第十二章 神经外科手术规划中的连接组学方法
第十三章 连接组学策略在神经外科术后的应用
第十四章 针对脑卒中的连接组学策略
第十五章 针对抑郁症和焦虑障碍的连接组学策略
第十六章 针对脑震荡后综合征的连接组学策略
第十七章 针对慢性耳鸣伴精神障碍的连接组学策略
第十八章 连接组学方法在其他疾病中的应用
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