动脉自旋标记（ASL）测量脑血流灌注导论

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Thomas 著； Michael 、Chappell、 Bradley 、MacIntosh、吴新淮、吴冰、郭佳译 / 北京大学医学出版社 / 2021-01 / 精装

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动脉自旋标记（ASL）测量脑血流灌注导论
作者: Thomas 著； Michael 译； Chappell 译； Bradley 译； MacIntosh 译；吴新淮译；吴冰译；郭佳译

出版社: 北京大学医学出版社

出版时间: 2021-01

版次: 1

ISBN: 9787565923296

定价: 120.00

装帧: 精装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 139页
内容简介：

磁共振的动脉自旋标记（ASL）技术是一项越来越受欢迎的大脑研究工具。它与其他神经影像学方法的区别在于：它实现了生理学里“灌注”概念的定量测量，并与完全无创的数据采集方法完美结合。
脑灌注是大脑健康的重要组成部分，因为它是传递营养物质、支持大脑功能的主要手段，同时对于清除大脑内的代谢物质也同样重要。因此，它是疾病研究中的一个有用参数，灌注变化的区域可能提示了该区域的大脑处于病理状态。同样，灌注的变化也可能提示该脑区对营养物质的需求增加，例如神经元活动增强时就需要更多的营养物质。
随着ASL标准化数据采集及临床实践其识的提出，越来越多的研究人员能够方便地使用ASL技术。但是，尽管技术在不断进步，ASL仍然是一项探索与血液循环相关的脑图像细微变化的技术，这就使得选择合适的分析方法尤为重要。
《动脉自旋标记（ASL）测量脑血流灌注导论》介绍了如何使用ASL技术进行灌注定量，目的是给灌注成像和ASL领域的新人提供相关的知识，不仅能够在ASL数据采集和分析方面做出正确的选择，而且能够理解选择的是什么、为什么这么选。应用于实际数据的分析实例贯穿全书，有关如何重现分析结果的说明在相关网站上也有说明。

目录：

第1章概述
1．1 灌注信息的测量
框1．1 血流量和灌注的区别在哪里？
1．2 ASL数据的采集
示例框1．1 ASL标准数据集
1．3 ASL数据分析
框1．2 标记一对照减影
示例框1．2 灌注加权图
框1．3 简单的灌注计算公式
示例框1．3 绝对灌注图
小结
拓展阅读

第2章 ASL技术原理
2．1 标记
框2．1 pASL中标记脉冲的修剪：QUIPSS Ⅱ和Q2TIPS
框2．2 血管选择性ASL
框2．3 磁共振噪声
2．2 标记后等待
框2．4 先进的多延迟ASL方法
2．3 读出
框2．5 ASL的三维读出
框2．6 多段EPI
框2．7 我有哪个版本的ASL?
2．4 背景抑制
框2．8 背景抑制的应用
框2．9 被反转的静态组织
2．5 校准扫描
框2．10 序列循环
2．6 接收线圈灵敏度校正
2．7 动脉伪影
框2．11 血流抑制
框2．12 QUASAR
2．8 共识文件建议
小结
拓展阅读

第3章预处理
3．1 运动校正
示例框3．1 pcASL数据的头动校正
3．2 失真校正
示例框3．2 EPI失真校正
示例框3．3 3D GRASE ASL中的模糊伪影
3．3 配准
示例框3．4 将灌注图像转换到结构空间
3．4 空间过滤
小结
拓展阅读

第4章动力学建模
框4．1 通用示踪动力学模型
4．1 简化的ASL动力学模型
框4．2 ASL简化动力学模型公式
4．2 标准模型
框4．3 ASL标准动力学模型公式
框4．4 选择一个对ATT不敏感的PLD
示例框4．1 多PLD pcASL
4．3 信号组成：动脉信号污染
……
第5章校准：动脉血磁化强度的估测
第6章部分容积效应
第7章基于任务态ASL研究个体灌注水平变化及展望
第8章使用ASL测量组内和组间灌注差异
术语表

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31085010

商品描述：

作者简介

目录
第1章  概述
  1.1  灌注信息的测量
  框1.1  血流量和灌注的区别在哪里？
  1.2  ASL数据的采集
  示例框1.1  ASL标准数据集
  1.3  ASL数据分析
  框1.2  标记一对照减影
  示例框1.2  灌注加权图
  框1.3  简单的灌注计算公式
  示例框1.3  绝对灌注图
小结
拓展阅读
第2章  ASL技术原理
  2.1  标记
  框2.1  pASL中标记脉冲的修剪：QUIPSS Ⅱ和Q2TIPS
  框2.2  血管选择性ASL
  框2.3  磁共振噪声
  2.2  标记后等待
  框2.4  先进的多延迟ASL方法
  2.3  读出
  框2.5  ASL的三维读出
  框2.6  多段EPI
  框2.7  我有哪个版本的ASL
  2.4  背景抑制
  框2.8  背景抑制的应用
  框2.9  被反转的静态组织
  2.5  校准扫描
  框2.10  序列循环
  2.6  接收线圈灵敏度校正
  2.7  动脉伪影
  框2.11  血流抑制
  框2.12  QUASAR
  2.8  共识文件建议
小结
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第3章  预处理
  3.1  运动校正
  示例框3.1  pcASL数据的头动校正
  3.2  失真校正
  示例框3.2  EPI失真校正
  示例框3.3  3D GRASE ASL中的模糊伪影
  3.3  配准
  示例框3.4  将灌注图像转换到结构空间
  3.4  空间过滤
小结
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第4章  动力学建模
  框4.1  通用示踪动力学模型
  4.1  简化的ASL动力学模型
  框4.2  ASL简化动力学模型公式

内容摘要
磁共振的动脉自旋标记（ASL）技术是一项越来越受欢迎的大脑研究工具。
它与其他神经影像学方法的区别在于：它实现了生
理学里“灌注”概念的定量测量，并与无创的数据采集方法结合。　　
脑灌注是大脑健康的重要
组成部分，因为它是传递营养物质、支持大脑功能的主要手段，同时对于清除大脑内的代谢物质也同样重要。因此，它是疾病研究中的一个有用参数，灌注变化的区域可能提示了该区域的大脑处于病理状态。同样，灌注的变化也可能提示该脑区对营养物质的需求增加，例如神经元活动增强时就需要更多的营养物质。　　随着
ASL标准化数据采集及临床实践其识的提出，越来越多的研究人员能够方便地使用ASL技术。但是，尽管技术在不断进步，ASL仍然是一项探索与血液循环相关的脑图像细微变化的技
术，这就使得选择合适的分析方法尤为重要。　　
《动脉自旋标记（ASL）测量脑血流灌注导论》介绍了如何使用ASL技术进行灌注定量，目的是给灌注成像和ASL领域的新人提供相关的知识，不仅能够在ASL数据采集和分析方面做出正确的选择，而且能够理解选择的是什么、为什么这么选。应用于实际数据的分析实例贯穿全书，有关如何重现分析结果的说明在相关网站上也有说明。
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