全文分共32章，32種常見腫瘤，歸納患者最關(guān)心的腫瘤康復(fù)和預(yù)防方面的主要問題，通過漫畫簡明扼要、淺顯易懂地分別介紹如何分辨癌癥、有哪些突出表現(xiàn)、預(yù)防方案等多角度的整體管理。

涵蓋27種常見的惡性腫瘤的放射治療，每個(gè)瘤種包括放療適應(yīng)證，放療定位，靶區(qū)勾畫原則，放療劑量及分割，危及器官勾畫及限量，典型示例，筆者經(jīng)驗(yàn)分享。采用紙數(shù)融合出版形式，圖文結(jié)合，動(dòng)靜結(jié)合，規(guī)范與經(jīng)驗(yàn)結(jié)合，以掌中寶的形式出版，實(shí)用性強(qiáng)，便于在繁忙的臨床工作環(huán)境下讓放射腫瘤學(xué)醫(yī)生快速便捷地提高放射治療精準(zhǔn)勾畫水平，縮小不同單

近年來國內(nèi)外學(xué)者已廣泛開展了磁粒子在腫瘤磁熱療、干細(xì)胞標(biāo)記、基因遞送、藥物靶向釋放、疾病診斷等方面的研究。本書針對基于磁聲耦合的磁粒子濃度成像新方法開展論述，全書共分為三篇內(nèi)容，分別為基于磁聲耦合的磁粒子濃度成像基礎(chǔ)理論、圖像重建算法、成像裝置磁場系統(tǒng)設(shè)計(jì)問題。本書對能否另辟蹊徑去研究新的物理效應(yīng)、新的更高分辨率磁粒子

腫瘤登記是腫瘤防治工作中最基本、也是最重要的工作之一。近年來，湖南省的癌癥防控形勢比較嚴(yán)峻，腫瘤防治工作一直備受關(guān)注。湖南省腫瘤登記系統(tǒng)自2009年建立來，逐年擴(kuò)大腫瘤登記覆蓋范圍，不斷提高腫瘤登記工作質(zhì)量�！�2023湖南省腫瘤登記年報(bào)》將選取我省質(zhì)量較好的腫瘤登記點(diǎn)的數(shù)據(jù)，經(jīng)過整理、分析以后編輯成書，并對社會發(fā)布。全

本書的內(nèi)容主要涉及臨床常見腫瘤的綜合診斷與規(guī)范化治療，包括腫瘤的流行病學(xué)、病因與發(fā)病機(jī)制、病理分型與分期、臨床表現(xiàn)、診斷方法、各種內(nèi)科治療方法及各種外科治療方法，如：手術(shù)治療、化學(xué)治療、放射治療、介入治療、生物治療等。全書還闡述了腫瘤科領(lǐng)域的基本理論、基本知識和基本技能，以及腫瘤科的常見病、多發(fā)病等內(nèi)容。本書內(nèi)容匯總了

本書介紹了臨床常見腫瘤的診斷與治療，針對各系統(tǒng)臨床常見腫瘤均進(jìn)行了詳細(xì)介紹，包括腫瘤的流行病學(xué)，病因與發(fā)病機(jī)制、病理分型與分期，臨床表現(xiàn)、診斷方法、各種治療方法等；介紹腫瘤的外科治療、放射治療、介入放射治療、腫瘤的化學(xué)治療等；以及預(yù)后與預(yù)防等內(nèi)容，最后論述腫瘤患者的康復(fù)護(hù)理，內(nèi)容涉及腫瘤患者的心理康復(fù)護(hù)理、腫瘤患者手術(shù)

全書共分為十二個(gè)章節(jié)。本書全面系統(tǒng)地闡述了腦瘤、鼻咽癌、甲狀腺癌、乳腺癌、肺癌、食管癌、胃癌等多種常見腫瘤的中西醫(yī)病因病機(jī)、診斷方法及治療策略等內(nèi)容，旨在從中醫(yī)和西醫(yī)兩個(gè)維度進(jìn)行深入分析，以提供給臨床醫(yī)生一本既體現(xiàn)中醫(yī)特色又符合現(xiàn)代醫(yī)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)的腫瘤防治參考書。全書共分為十二個(gè)章節(jié)。本書全面系統(tǒng)地闡述了腦瘤、鼻咽癌、甲狀腺

本書共分為兩篇，第一篇主要介紹了臨床各系統(tǒng)腫瘤的病理診斷，包括各種腫瘤的病理特征和診斷要點(diǎn)；第二篇主要介紹了臨床各系統(tǒng)腫瘤的綜合治療，包括各種腫瘤的病因、發(fā)病機(jī)制、病理分型、分期、臨床表現(xiàn)和各種治療方法等。本書層次分明，重點(diǎn)突出，內(nèi)容豐富，具有較強(qiáng)的專業(yè)性、規(guī)范性、先進(jìn)性、實(shí)用性，能反映臨床實(shí)際和便于臨床參考應(yīng)用，更好

本書在遼寧省衛(wèi)生健康委的指導(dǎo)下，由遼寧省腫瘤防治辦公室在遼寧省抗癌協(xié)會的協(xié)助下，組織遼寧省腫瘤醫(yī)院專家團(tuán)隊(duì)共同編寫。主要圍繞腫瘤的三級預(yù)防相關(guān)知識展開。以漫畫為主，文字為輔的形式，介紹腫瘤的三級預(yù)防，即一級預(yù)防指病因預(yù)防，盡量避免或減少危險(xiǎn)因素暴露，降低癌癥發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)；二級預(yù)防指對高危人群進(jìn)行早期篩查、早期診斷和早期治療

以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)不依賴用戶交互，具有效率高、效果好等特點(diǎn)，在智能輔助診斷中得到了越來越廣泛的應(yīng)用。本書以面向前列腺癌的智能輔助診斷為切入點(diǎn)，針對醫(yī)學(xué)圖像標(biāo)注困難、樣本量少、泛化性能差等問題，分析探討了面向醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的器官泛化分割、病灶分割分級以及病理圖像分類三大主流醫(yī)學(xué)圖像處理任務(wù)，提出了基于元學(xué)