犬解剖指引(第七版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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精通犬只解剖必备经典

　　本书以详细的犬只解剖指引帮助读者学习哺乳动物基础构造及犬的特征。书中以连续解剖图片伴随文字描述解剖学的方式来编汇，图片标记清楚，使身体构造可以快速被确认，且有逻辑地依身体部位来陈述，每一章均针对身体某一部位叙述其独特的解剖顺序，此编汇方式让读者依据喜好决定先解剖哪一部位。本书所使用之解剖学名词均依据兽医解剖命名(Nomina Anatomica Veterinaria)来命名-----现今兽医解剖专有名词均依据此书。

　　．新版本提供所有必备的资源让你获得稳固的犬解剖基础。

　　．新版书内所有的插图均以彩色呈现，助你解剖时容易辨别解剖构造，并能成  功地解剖犬只。

　　．新版依身体部位逐一解剖，此解剖顺序大致依据各兽医学校教解剖学时解剖狗的顺序。

　　．书内300张高品质彩色图依解剖顺序逐一编排。

　　．书内的放射线、电脑断层扫描及磁振造影图显示内部解剖特征，而这些图片也是临床诊断时常看到的照片。

　　．书内对解剖构造简易明了的的叙述是作者基于几十年教解剖学经验，实际解剖亲身所见的陈述，更是许多曾经使用本书的学生及教师他们解剖时的反应及心得。

作者简介

Howard E. Evans, PhD

　　Professor Emeritus of Veterinary and Comparative Anatomy, New York State College of Veterinary Medicine, Cornell University, Ithaca, NY

Alexander de Lahunta, DVM, PhD

　　DACVIM, DACVP, James Law Professor of Veterinary Anatomy, Emeritus, Rye, NH

译者简介

黄勇三教授

　　国立中兴大学兽医学院兽医系

深度学习在生物医学图像分析中的前沿应用：构建智能诊断系统 书籍简介 本书系统梳理了近年来深度学习技术在生物医学图像分析领域取得的突破性进展，旨在为研究人员、临床医生和技术工程师提供一个全面、深入的理论框架与实践指南。内容涵盖了从基础的卷积神经网络（CNN）到复杂的多模态融合网络架构，重点探讨了如何利用先进的深度学习模型解决临床诊断、疾病监测和治疗规划中的核心挑战。 第一部分：基础理论与数据准备 第一章：生物医学图像分析的挑战与机遇 本章首先界定了生物医学图像分析（Biomedical Image Analysis, BMIA）的范畴，包括但不限于X射线、CT、MRI、超声以及数字病理切片（Whole Slide Imaging, WSI）等。阐述了传统图像处理方法在处理高维度、高噪声、低对比度数据时遇到的局限性，并引入深度学习作为解决这些难题的关键技术。重点讨论了数据异质性、标注成本高昂以及模型可解释性不足等当前领域面临的主要挑战，并展望了未来利用人工智能技术实现精准医疗的广阔前景。 第二章：深度学习基础回顾与优化 本章为需要快速掌握核心工具的研究人员提供了一个聚焦于BMIA应用的深度学习基础回顾。内容涵盖了核心的神经网络结构，包括全连接网络、卷积层（卷积核设计、感受野）、池化操作、激活函数（ReLU及其变体）以及反向传播机制。随后，深入探讨了针对医学图像特点的优化策略，例如：如何选择合适的损失函数（如Dice Loss、Focal Loss）以应对类别不平衡问题；批归一化（Batch Normalization）在加速收敛和提高泛化能力中的作用；以及梯度裁剪和正则化技术（Dropout、L2正则化）在防止医学模型过拟合上的具体应用实例。 第三章：高质量医学数据获取、预处理与增强 医学数据的质量直接决定了深度学习模型的性能。本章详述了从不同模态设备中获取原始数据后所需进行的一系列严格预处理步骤。详细介绍了强度归一化（如Z-score、Min-Max Scaling）、空间配准（Rigid/Non-rigid Registration）以及降噪技术（如小波变换、非局部均值滤波）。特别关注了针对数据稀疏性的图像增强策略，包括几何变换、颜色空间扰动、以及更高级的基于生成对抗网络（GANs）的合成数据生成方法，确保训练数据的多样性和代表性。 第二部分：核心任务的深度学习模型构建 第四章：医学图像分割技术：从像素到器官 图像分割是实现定量分析和三维重建的基础。本章集中介绍用于精确分割的先进架构。首先回顾了U-Net及其变体的演进历史（如3D U-Net、Attention U-Net），阐述其“收缩-扩张”路径在捕获上下文信息和精确定位边界上的优势。接着，探讨了基于Transformer的分割模型（如Swin-Unet）在处理全局依赖关系方面的潜力。并通过具体的临床案例（如肿瘤边界、血管网络、细胞核分割）演示了不同架构的选择标准和性能评估指标（IoU、Hausdorff距离）。 第五章：目标检测与定位：发现病灶与生物标志物 目标检测旨在定位图像中的特定结构或病变区域。本章对比分析了基于“两阶段”检测器（如Faster R-CNN及其在病理学中的改进）和“一阶段”检测器（如YOLO系列、SSD）的优劣。重点讨论了在应对医学图像中病灶尺寸差异巨大（从小微钙化点到大型占位性病变）时的模型调整策略，包括特征金字塔网络（FPN）的应用和锚点（Anchor）的设计优化。此外，还涵盖了弱监督目标检测方法，以减轻人工标注负担。 第六章：医学图像分类与诊断：构建鉴别模型 图像分类是实现自动化初筛和辅助诊断的核心。本章详述了如何利用迁移学习（Transfer Learning）在ImageNet预训练模型（如ResNet, DenseNet, EfficientNet）的基础上，快速适应特定的医学数据集。深入分析了针对特定疾病（如肺炎、视网膜病变、皮肤癌）的分类模型构建流程，并详细介绍了多标签分类和层次化分类在复杂临床场景中的实现方法。强调了模型校准（Calibration）在确保分类概率可靠性方面的重要性。 第三部分：前沿模型与临床转化 第七章：生成模型在医学图像中的应用 生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）已成为解决医学图像中数据稀缺和隐私保护问题的有力工具。本章详细介绍了CycleGAN、Pix2Pix等模型在图像配准、模态转换（如将CT图像合成出对应的MRI图像以进行多模态融合）和异常检测（通过重构正常样本来识别病灶）中的应用。同时也讨论了生成模型在医学图像合成时必须满足的临床真实性和生物学合理性约束。 第八章：多模态数据融合与时间序列分析 现代医疗决策往往依赖于整合来自不同来源的信息。本章探讨了如何利用深度学习架构对多模态数据（如影像、基因组学数据、电子病历文本）进行有效的特征提取和融合。重点介绍了早期融合、晚期融合以及更先进的跨模态注意力机制。此外，针对跟踪治疗效果或疾病进展的动态图像序列（如功能MRI、超声视频），本章介绍了基于循环神经网络（RNN/LSTM）和时空卷积网络（3D CNN）的时间序列分析方法。 第九章：模型的可解释性、稳健性与临床验证 将深度学习模型部署到临床环境，其可解释性（Explainability）和稳健性（Robustness）至关重要。本章详细介绍了XAI (Explainable AI) 技术，包括梯度加权类激活映射（Grad-CAM及其变体）、LIME等，用于可视化模型决策依据，增加医生信任度。同时，探讨了模型在面对对抗性攻击、数据漂移（Data Drift）时的脆弱性，并提出了领域自适应（Domain Adaptation）和联邦学习（Federated Learning）等应对策略，以确保模型在真实多中心环境下的可靠性能。 第十章：迈向智能化的临床工作流程 本章总结了深度学习技术如何重塑放射科、病理科和超声科的工作流程。内容涵盖了从自动化报告生成、工作负荷优化（通过AI优先标记高风险病例）到三维可视化与手术规划的实际案例。最后，本书展望了AI驱动的精准医学的未来趋势，包括个性化治疗方案推荐和实时决策支持系统的发展方向，并简要概述了相关的监管和伦理考量。

1 解剖学命名　1
医学语源及解剖学命名　2
方位术语　2
解剖　4

2 骨骼与肌肉系统　6
前肢(胸肢)骨骼　7
前肢肌肉　15
前肢关节　39
后肢骨骼　41
后肢肌肉　50
后肢关节　69
嵴柱与胸部之骨骼　75
躯干部和颈部的肌肉　81
中轴骨的关节　89

3 颈部、胸部及前肢　93
颈部的血管和神经　94
胸部　97
自主神经系统的介绍　109
心脏与心包(心囊膜)　115
前肢的血管与神经　119

4 腹部、骨盆部及后肢　137
腹侧及外侧腹壁的血管与神经　138
腹部脏器　145
骨盆部的内脏、血管与神经　170
后肢的血管和神经　186

5 头部　208
头骨　209
头部构造　225

6 神经系统　262
脑膜　263
动脉　264
静脉　265
脑　267
嵴髓　283
参考书目　289
索引　291

序

　　自1947年纽约州康乃尔大学兽医学院解剖学系系主任Malcolm Miller教授首次出版到此版，犬解剖指引(Guide to the Dissection of the Dog)内容改变相当多。1971年Evans及de Lahunta以新形式出版 Miller’s Guide to the Dissection of the Dog并加入多张图片。接下来的几个版本也改变了一些解剖步骤，新增图片，并增加如何触诊活体身体构造的说明。这些版本已经被翻译成日文、西班牙文、葡萄牙文及韩文。第七版内容除了图片均以彩色印刷外，旧有图片修改超过五十张，并新增九张图片。书内所用专有名词均以最新、第五版兽医解剖学名词(Nomina Anatomica Veterinaria)为依据。

　　本书的宗旨是帮助读者经由详细的解剖而了解哺乳类动物的基本构造及狗的特殊构造。我们曾多次强调并深信的事实是，解剖学的知识是整个兽医学程所必备。书中的描述均以解剖经灌流固定、动脉注射的混种成年狗尸体标本为基础。

　　解剖过程中如需更详细的狗解剖构造叙述可参考1993年由Evans编着，WB Saunders Company出版的Miller’s Anatomy of the Dog第三版。

Howard E. Evans
Alexander de Lahunta

编译序言

　　兽医解剖学是一门实证科学，对身体构造的了解仰赖实体的观察与验证，修读解剖学若能亲身解剖体验，不但对身体构造能融会贯通，更能加深印象，不易忘记。本书编汇方式即是教导学习者如何局部由浅层至深层逐步解剖、观察犬体构造，实是学习犬体构造之必备良书。尤其，本书自首版后历经数十年，广为世界各兽医学界所採用。作者积其三十几年的教学及亲身解剖经验，以简明易了的语句叙述解剖过程及讲解犬体构造，让学习者很容易能找到要观察的构造。本书为了跟临床有所连结，特别在某些章节后安排活体动物的观察，叙述该区域有关触诊、听诊及手术或诊断的事项，使学习者感觉到学习解剖不是绝对地枯躁乏味。本版本为了让学习者在解剖时较容易在图中找到相关的构造，全书的插图大部分以彩色印刷。书中更含X-ray、CT及MRI图片供参考，让读者充分了解这些图片的解剖位置。

　　翻译本书最大的难处乃是现今国内兽医解剖专有名词缺乏统一版本赖以遵循，仅以中华民国解剖学会所出版的解剖学辞汇为蓝本，并以「部位为首，其余表形状、大小、方位及功能的字词至于其后」为原则。

　　感谢本书作者Dr. Evans及 Dr.de Lahunta两位教授在我于康乃尔大学兽医学院解剖学系进修期间，不厌其烦地指导及对生活的协助。更感谢恩师吴福明教授的提携及推荐至康乃尔大学及爱荷华州立大学的进修，也感谢王俊秀及谢快乐两位教授在行政上的帮忙。特别感谢屏科大李良玉教授引导我至兽医解剖学的用心及鼓励。兴大兽医系解剖学教师邱钦元及陈建荣两位教授对于本中文版翻译的建议及帮助也致以特别的谢意。最后感谢兴大兽医系民国七十几年的毕业生，对于本书草稿的誊稿。

　　编译者才疏学浅，加以付印仓促，难免有漏误之处，敬祈读者诸君惠予指正。

国立中大学兽医学系
兽医解剖学教授
黄勇三

评分☆☆☆☆☆

我是一名初涉犬只繁育领域的爱好者，对于如何评估种犬的健康状况，以及如何预测幼犬的生长发育，一直感到有些力不从心。《犬解剖指引(第七版)》为我打开了新世界的大门。书中关于骨骼发育、肌肉线条以及各器官比例的详细介绍，让我能够更客观地评估一只犬的身体结构是否符合品种标准，以及是否存在潜在的遗传缺陷。我尤其对书中关于不同犬种解剖学差异的章节印象深刻，这让我意识到，不同品种的狗狗在骨骼结构、肌肉分布等方面都有其独特的适应性，而这些差异直接影响着它们的运动能力、健康状况甚至行为表现。这本书让我能够更科学地进行繁育规划，从而提高幼犬的健康水平和繁殖质量，也让我对繁育这项工作有了更深层次的敬畏和责任感。

评分☆☆☆☆☆

作为一名兽医助理，我深知在日常工作中，准确理解和描述犬只的身体部位至关重要。过去，我们往往依靠经验和口头交流，但有时候，这种沟通方式难免会产生歧义，尤其是在与新同事或者非专业人士交流时。《犬解剖指引(第七版)》的到来，无疑为我们提供了一个统一、权威的语言和参考标准。书中对每一个骨骼、肌肉、神经和内脏的精确命名和位置描述，都极为详尽，而且配合着高质量的插图，让整个解剖结构一目了然。这不仅极大地提高了我们团队内部沟通的效率和准确性，也帮助我能够更自信地向宠物主人解释病情，让他们更能理解所进行的治疗方案。每一次查阅，我都能从中获得新的知识点，巩固已有的认知，这种持续的学习体验，让我感到非常充实和专业。

评分☆☆☆☆☆

对于那些希望深入了解自己爱犬“内在运作机制”的忠实犬主来说，《犬解剖指引(第七版)》无疑是一笔宝贵的财富。我一直对狗狗为何会表现出某些特定的行为感到好奇，比如它们是如何感知外界声音的，又是如何做出那些敏捷的动作。《犬解剖指引(第七版)》以一种易于理解的方式，将这些行为与具体的生理结构联系起来。我记得当我阅读到关于犬只听觉和嗅觉神经系统的工作原理时，我才真正体会到，它们所拥有的是一个与我们人类截然不同的、更加敏感和强大的感官世界。这种跨越物种的理解，让我更加珍惜与我的狗狗在一起的每一刻，也让我能够以更人性化、更尊重它们生理特性的方式与它们互动，建立更深厚的情感连接。

评分☆☆☆☆☆

在多年的爱宠生涯中，我见证了许多关于犬只健康的小插曲，有时是轻微的跛行，有时是消化不良，甚至是一些更为棘手的皮肤问题。过去，我总是依赖兽医的诊断和建议，虽然专业，但内心总有一种“知其然不知其所以然”的遗憾。直到我接触到《犬解剖指引(第七版)》，我才真正开始理解这些症状背后的生理基础。这本书不仅仅是冰冷的数据和图表，它更像是一本打开犬只身体秘密的钥匙，让我能够透过现象看本质。比如，当我看到书中关于犬只脊柱结构与运动灵活性的详细阐述时，我恍然大悟，原来许多看似简单的跳跃动作，其背后的力学原理是如此复杂而优雅。这种对身体构造的深入了解，让我能够更敏锐地察觉到狗狗细微的身体变化，也让我能够以更科学、更体贴的方式来照顾它们，减少不必要的焦虑，增进与毛孩子之间的理解。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期与犬类打交道，无论是作为宠物主人还是专业训练师，我一直渴望有一本能够深入浅出、兼具学术严谨性和实践指导性的犬只解剖学参考书。过去我也曾翻阅过不少相关的书籍，但总觉得要么过于枯燥乏味，要么在细节上有所欠缺，难以满足我想要“看到”并且“理解”犬只身体构造的需求。《犬解剖指引(第七版)》的出现，可以说正好填补了我长久以来的空白。这本书以一种令人惊叹的方式，将犬只复杂的内部世界呈现在眼前，让我能够更清晰地认知到，当一只狗狗奔跑、跳跃、甚至只是一个简单的抬头动作背后，究竟是哪些精密的肌肉、骨骼和器官在协同工作。我尤其欣赏它在图片呈现上的用心，那些清晰、准确的解剖图谱，辅以恰到好处的标注，让原本抽象的概念变得具象化，每一次翻阅，都像是在进行一次沉浸式的探索。即使是没有深厚医学背景的读者，也能在其中找到自己的理解路径。