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該書從培養網絡內容管理的專業知識與實踐技能的需要出發，對網絡內容的形勢與結構，網絡內容的規劃、組織、編輯、發佈、傳播、接受等全過程進行了分析，並根據現代情報管理的理論與方法及網絡情報的特點，對互聯網情報的分類、檢索、分析、管理及有關的技術與工具作了較全面的闡述。

本書共分為15章。第一章是醫學人工智能概論，主要介紹人工智能和醫學人工智能的概念和內涵。第二章是醫學人工智能的醫學基礎，主要介紹醫學和人工智能的關係，闡述人工智能的神經科學和認知科學的基礎，醫學極大地促進和影響人工智能的發展。第三章是醫學人工智能的編程基礎，目前Python是數據科學和人工智能主要編程語言，本章進行Python語言和Python編程基礎的介紹。第四章是醫學人工智能的數據分析基礎，主要介紹醫學數據的特點、數據與人工智能的關係，以及醫學數據處理和分析的一般流程，並給出由Python語言實現的一個臨床醫學數據分析的實例。第五章是醫學知識圖譜，介紹知識表示、醫學知識圖譜的概念以及構建方法和過程，並給出一個實現呼吸系統知識圖譜的實例。第六章是機器學習，介紹了機器學習的原理和基本算法，機器學習在醫學領域的應用，並給出機器學習在疾病臨床預測模型中的應用。第七章是深度學習，介紹了人工神經網絡和深度學習的一般原理和基本算法，深度學習在醫學領域的應用，並給出深度學習的圖形識別的實例。第八章是推理方法，是人工智能的核心內容，介紹了確定性推理和不確定性推理，重點介紹不確定性推理方法的醫學應用。第九章是搜索策略，是傳統的人工智能內容，介紹了搜索技術的原理和類型，主要介紹了啟發性搜索，以及搜索技術在醫學領域的應用。第十章是智能計算，主要介紹了遺傳算法和群智能體算法，以及在醫學領域的應用。第十一章是智能醫學，介紹了智能醫學概論，人工智能的醫學應用，以及智慧醫療。第十二章是醫學自然語言處理，主要介紹了自然語言處理的原理和一般算法，自然語言處理在臨床病歷資料的應用，給出自然語言處理在醫學文本處理的實例。第十三章是醫學決策支持系統，是醫學人工智能應用的重要內容，介紹了專家系統的構造，臨床決策支持系統的原理和構建方法，並給出臨床決策支持系統的實例。第十四章是醫學圖像處理和分析，是近期醫學人工智能重點研究領域，介紹了計算機視覺原理和方法，醫學圖像處理和分析的原理和方法，以及醫學圖像處理和分析的實例。第十五章是醫療機器人和多智能體系統，介紹智能體、多智能體系、機器人以及醫用機器人的應用。 本書適用于本科生高年級學生，研究生或者相關專業技術人員參考閱讀。

本書分4個篇章，基礎篇介紹目前臨床使用的各類血管腔內器具的特性；應用篇結合各器具的性能、特點。技術篇針對複雜的血管外科病例，如何更好地應用好血管腔內器具。管理篇，血管腔內器具的種類與使用量逐年增多，如何在有限的手術室空間內存放這些器具進行有效管理，是值得思索的問題。

《血管腔內器具學》（第1版）從腔內血管學的發展和臨床應用的專業化研究與人才培養角度，提出了血管腔內器具學的學科概念。本書對血管腔內器具及其臨床應用、輸送配合管理做了系統性論述。通過基礎篇、應用篇、管理篇三個篇章，對血管腔內器具的基礎知識、應用方案、操作步驟與管理模式做了歸納和闡述；結合大量複雜病例，深入分析了上述器具的組合選擇及使用操作技術。同時，從敏捷供應鏈管理、自主智能決策、神經管理學與醫療智