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白春学,李为民,陈良安主编, 白春学, 李为民, 陈良安主编, 白春学, 李为民, 陈良安
1 (p1): 第一章 肺癌流行病学
1 (p1-1): 第一节 肺癌流行病学
1 (p1-1-1): 一、肺癌的流行病学特征
3 (p1-1-2): 二、肺癌的危险因素
6 (p1-2): 第二节 肺癌分子流行病学
6 (p1-2-1): 一、介绍
6 (p1-2-2): 二、吸烟和职业/环境暴露与肺癌发生的风险
7 (p1-2-3): 三、代谢基因多态性与肺癌易感性的分子流行病学
8 (p1-2-4): 四、家族遗传因素与肺癌易感性的分子流行病学
8 (p1-2-5): 五、小结
10 (p1-3): 第三节 肺癌的社会和经济负担
13 (p2): 第二章 肺癌发病机制及早期肺癌病理学
13 (p2-1): 第一节 肺癌发生机制:肺癌生物学
14 (p2-1-1): 一、肺癌起源细胞
14 (p2-1-2): 二、肺癌的不均一性(异质性)
16 (p2-1-3): 三、肺癌的克隆增殖进化模型
17 (p2-1-4): 四、肺癌形成的分子事件
20 (p2-1-5): 五、肺癌细胞的无限制增殖
20 (p2-1-6): 六、肺癌细胞的死亡调控异常
21 (p2-1-7): 七、肺癌细胞的环境
22 (p2-1-8): 八、肺癌细胞逃避免疫攻击
22 (p2-1-9): 九、肺癌的肿瘤干细胞模型
25 (p2-2): 第二节 肺癌癌前病变病理学
25 (p2-2-1): 一、腺上皮癌前病变
29 (p2-2-2): 二、鳞状上皮癌前病变
34 (p2-2-3): 三、弥漫性特发性肺神经内分泌细胞增生
38 (p2-3): 第三节 早期肺癌病理学
38 (p2-3-1): 一、腺癌
45 (p2-3-2): 二、鳞状细胞癌
48 (p2-3-3): 三、神经内分泌肿瘤
50 (p2-3-4): 四、EGFR突变与早期肺癌
53 (p2-4): 第四节 筛查病变的病理学
53 (p2-4-1): 一、常见的早期肺癌病理学筛查方法
55 (p2-4-2): 二、早期肺癌筛查中的细胞学及组织学特征
58 (p2-4-3): 三、早期肺癌筛查中的分子遗传学特征
58 (p2-4-4): 四、低剂量CT肺癌筛查与病理的联系
61 (p3): 第三章 早期肺癌诊断评估流程
61 (p3-1): 第一节 早期肺癌概念和诊治策略
62 (p3-1-1): 一、诊断早期肺癌的顶层设计
62 (p3-1-2): 二、学术引领
63 (p3-1-3): 三、研发创新性诊疗技术
66 (p3-1-4): 四、推广规范诊疗方案
67 (p3-2): 第二节 中国肺结节诊断流程
68 (p3-2-1): 一、初始评估
69 (p3-2-2): 二、随访与干预
72 (p3-3): 第三节 亚洲肺结节诊断评估流程
72 (p3-3-1): 一、为什么需要亚太指南
73 (p3-3-2): 二、亚太肺结节评估流程解读
79 (p3-3-3): 三、亚太指南的不足
81 (p3-4): 第四节 中国肺结节诊治指南2017版解读及评论
81 (p3-4-1): 一、适合中国和发展中国家的创新内容
85 (p3-4-2): 二、参考国际学会指南修改的内容
92 (p3-4-3): 三、将来方向
94 (p4): 第四章 早期肺癌诊断技术
94 (p4-1): 第一节 CT肺癌筛查
94 (p4-1-1): 一、历史
96 (p4-1-2): 二、筛查方法
99 (p4-1-3): 三、筛查研究结果
102 (p4-1-4): 四、中国筛查建议
102 (p4-1-5): 五、总结
105 (p4-2): 第二节 螺旋CT影像处理和计算机辅助诊断新方向
106 (p4-2-1): 一、深度学习基本和扩展模型总体概述
107 (p4-2-2): 二、深度学习在物体检测、分割与识别等计算机视觉领域的现状
107 (p4-2-3): 三、深度学习针对医疗大数据领域的研究现状
107 (p4-2-4): 四、影像组学研究背景
108 (p4-2-5): 五、基于大数据的同质化肺结节诊断的影像组学研究
111 (p4-3): 第三节 功能成像在早期肺癌诊断和评估中的应用
111 (p4-3-1): 一、PET/CT在肺癌筛查中的应用
112 (p4-3-2): 二、DWI在肺癌筛查中的应用
114 (p4-4): 第四节 肺癌早期检测的蛋白质组学策略
114 (p4-4-1): 一、引言
115 (p4-4-2): 二、蛋白质组学方法学
117 (p4-4-3): 三、蛋白质组学方法在肺癌中的应用
120 (p4-4-4): 四、问题和展望
122 (p4-5): 第五节 痰细胞学和生物标志物
122 (p4-5-1): 一、痰细胞学
124 (p4-5-2):…
1 (p1-1): 第一节 肺癌流行病学
1 (p1-1-1): 一、肺癌的流行病学特征
3 (p1-1-2): 二、肺癌的危险因素
6 (p1-2): 第二节 肺癌分子流行病学
6 (p1-2-1): 一、介绍
6 (p1-2-2): 二、吸烟和职业/环境暴露与肺癌发生的风险
7 (p1-2-3): 三、代谢基因多态性与肺癌易感性的分子流行病学
8 (p1-2-4): 四、家族遗传因素与肺癌易感性的分子流行病学
8 (p1-2-5): 五、小结
10 (p1-3): 第三节 肺癌的社会和经济负担
13 (p2): 第二章 肺癌发病机制及早期肺癌病理学
13 (p2-1): 第一节 肺癌发生机制:肺癌生物学
14 (p2-1-1): 一、肺癌起源细胞
14 (p2-1-2): 二、肺癌的不均一性(异质性)
16 (p2-1-3): 三、肺癌的克隆增殖进化模型
17 (p2-1-4): 四、肺癌形成的分子事件
20 (p2-1-5): 五、肺癌细胞的无限制增殖
20 (p2-1-6): 六、肺癌细胞的死亡调控异常
21 (p2-1-7): 七、肺癌细胞的环境
22 (p2-1-8): 八、肺癌细胞逃避免疫攻击
22 (p2-1-9): 九、肺癌的肿瘤干细胞模型
25 (p2-2): 第二节 肺癌癌前病变病理学
25 (p2-2-1): 一、腺上皮癌前病变
29 (p2-2-2): 二、鳞状上皮癌前病变
34 (p2-2-3): 三、弥漫性特发性肺神经内分泌细胞增生
38 (p2-3): 第三节 早期肺癌病理学
38 (p2-3-1): 一、腺癌
45 (p2-3-2): 二、鳞状细胞癌
48 (p2-3-3): 三、神经内分泌肿瘤
50 (p2-3-4): 四、EGFR突变与早期肺癌
53 (p2-4): 第四节 筛查病变的病理学
53 (p2-4-1): 一、常见的早期肺癌病理学筛查方法
55 (p2-4-2): 二、早期肺癌筛查中的细胞学及组织学特征
58 (p2-4-3): 三、早期肺癌筛查中的分子遗传学特征
58 (p2-4-4): 四、低剂量CT肺癌筛查与病理的联系
61 (p3): 第三章 早期肺癌诊断评估流程
61 (p3-1): 第一节 早期肺癌概念和诊治策略
62 (p3-1-1): 一、诊断早期肺癌的顶层设计
62 (p3-1-2): 二、学术引领
63 (p3-1-3): 三、研发创新性诊疗技术
66 (p3-1-4): 四、推广规范诊疗方案
67 (p3-2): 第二节 中国肺结节诊断流程
68 (p3-2-1): 一、初始评估
69 (p3-2-2): 二、随访与干预
72 (p3-3): 第三节 亚洲肺结节诊断评估流程
72 (p3-3-1): 一、为什么需要亚太指南
73 (p3-3-2): 二、亚太肺结节评估流程解读
79 (p3-3-3): 三、亚太指南的不足
81 (p3-4): 第四节 中国肺结节诊治指南2017版解读及评论
81 (p3-4-1): 一、适合中国和发展中国家的创新内容
85 (p3-4-2): 二、参考国际学会指南修改的内容
92 (p3-4-3): 三、将来方向
94 (p4): 第四章 早期肺癌诊断技术
94 (p4-1): 第一节 CT肺癌筛查
94 (p4-1-1): 一、历史
96 (p4-1-2): 二、筛查方法
99 (p4-1-3): 三、筛查研究结果
102 (p4-1-4): 四、中国筛查建议
102 (p4-1-5): 五、总结
105 (p4-2): 第二节 螺旋CT影像处理和计算机辅助诊断新方向
106 (p4-2-1): 一、深度学习基本和扩展模型总体概述
107 (p4-2-2): 二、深度学习在物体检测、分割与识别等计算机视觉领域的现状
107 (p4-2-3): 三、深度学习针对医疗大数据领域的研究现状
107 (p4-2-4): 四、影像组学研究背景
108 (p4-2-5): 五、基于大数据的同质化肺结节诊断的影像组学研究
111 (p4-3): 第三节 功能成像在早期肺癌诊断和评估中的应用
111 (p4-3-1): 一、PET/CT在肺癌筛查中的应用
112 (p4-3-2): 二、DWI在肺癌筛查中的应用
114 (p4-4): 第四节 肺癌早期检测的蛋白质组学策略
114 (p4-4-1): 一、引言
115 (p4-4-2): 二、蛋白质组学方法学
117 (p4-4-3): 三、蛋白质组学方法在肺癌中的应用
120 (p4-4-4): 四、问题和展望
122 (p4-5): 第五节 痰细胞学和生物标志物
122 (p4-5-1): 一、痰细胞学
124 (p4-5-2):…
Year:
2018
Edition:
2018
Publisher:
北京:人民卫生出版社
Language:
Chinese
ISBN 10:
7117263539
ISBN 13:
9787117263535
File:
PDF, 70.50 MB
IPFS:
,
Chinese, 2018