犬解剖指引(第七版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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精通犬隻解剖必備經典

　　本書以詳細的犬隻解剖指引幫助讀者學習哺乳動物基礎構造及犬的特徵。書中以連續解剖圖片伴隨文字描述解剖學的方式來編匯，圖片標記清楚，使身體構造可以快速被確認，且有邏輯地依身體部位來陳述，每一章均針對身體某一部位敘述其獨特的解剖順序，此編匯方式讓讀者依據喜好決定先解剖哪一部位。本書所使用之解剖學名詞均依據獸醫解剖命名(Nomina Anatomica Veterinaria)來命名-----現今獸醫解剖專有名詞均依據此書。

　　．新版本提供所有必備的資源讓你獲得穩固的犬解剖基礎。

　　．新版書內所有的插圖均以彩色呈現，助你解剖時容易辨彆解剖構造，並能成  功地解剖犬隻。

　　．新版依身體部位逐一解剖，此解剖順序大緻依據各獸醫學校教解剖學時解剖狗的順序。

　　．書內300張高品質彩色圖依解剖順序逐一編排。

　　．書內的放射綫、電腦斷層掃描及磁振造影圖顯示內部解剖特徵，而這些圖片也是臨床診斷時常看到的照片。

　　．書內對解剖構造簡易明瞭的的敘述是作者基於幾十年教解剖學經驗，實際解剖親身所見的陳述，更是許多曾經使用本書的學生及教師他們解剖時的反應及心得。

作者簡介

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

譯者簡介

黃勇三教授

　　國立中興大學獸醫學院獸醫係

深度學習在生物醫學圖像分析中的前沿應用：構建智能診斷係統 書籍簡介 本書係統梳理瞭近年來深度學習技術在生物醫學圖像分析領域取得的突破性進展，旨在為研究人員、臨床醫生和技術工程師提供一個全麵、深入的理論框架與實踐指南。內容涵蓋瞭從基礎的捲積神經網絡（CNN）到復雜的多模態融閤網絡架構，重點探討瞭如何利用先進的深度學習模型解決臨床診斷、疾病監測和治療規劃中的核心挑戰。 第一部分：基礎理論與數據準備 第一章：生物醫學圖像分析的挑戰與機遇 本章首先界定瞭生物醫學圖像分析（Biomedical Image Analysis, BMIA）的範疇，包括但不限於X射綫、CT、MRI、超聲以及數字病理切片（Whole Slide Imaging, WSI）等。闡述瞭傳統圖像處理方法在處理高維度、高噪聲、低對比度數據時遇到的局限性，並引入深度學習作為解決這些難題的關鍵技術。重點討論瞭數據異質性、標注成本高昂以及模型可解釋性不足等當前領域麵臨的主要挑戰，並展望瞭未來利用人工智能技術實現精準醫療的廣闊前景。 第二章：深度學習基礎迴顧與優化 本章為需要快速掌握核心工具的研究人員提供瞭一個聚焦於BMIA應用的深度學習基礎迴顧。內容涵蓋瞭核心的神經網絡結構，包括全連接網絡、捲積層（捲積核設計、感受野）、池化操作、激活函數（ReLU及其變體）以及反嚮傳播機製。隨後，深入探討瞭針對醫學圖像特點的優化策略，例如：如何選擇閤適的損失函數（如Dice Loss、Focal Loss）以應對類彆不平衡問題；批歸一化（Batch Normalization）在加速收斂和提高泛化能力中的作用；以及梯度裁剪和正則化技術（Dropout、L2正則化）在防止醫學模型過擬閤上的具體應用實例。 第三章：高質量醫學數據獲取、預處理與增強 醫學數據的質量直接決定瞭深度學習模型的性能。本章詳述瞭從不同模態設備中獲取原始數據後所需進行的一係列嚴格預處理步驟。詳細介紹瞭強度歸一化（如Z-score、Min-Max Scaling）、空間配準（Rigid/Non-rigid Registration）以及降噪技術（如小波變換、非局部均值濾波）。特彆關注瞭針對數據稀疏性的圖像增強策略，包括幾何變換、顔色空間擾動、以及更高級的基於生成對抗網絡（GANs）的閤成數據生成方法，確保訓練數據的多樣性和代錶性。 第二部分：核心任務的深度學習模型構建 第四章：醫學圖像分割技術：從像素到器官 圖像分割是實現定量分析和三維重建的基礎。本章集中介紹用於精確分割的先進架構。首先迴顧瞭U-Net及其變體的演進曆史（如3D U-Net、Attention U-Net），闡述其“收縮-擴張”路徑在捕獲上下文信息和精確定位邊界上的優勢。接著，探討瞭基於Transformer的分割模型（如Swin-Unet）在處理全局依賴關係方麵的潛力。並通過具體的臨床案例（如腫瘤邊界、血管網絡、細胞核分割）演示瞭不同架構的選擇標準和性能評估指標（IoU、Hausdorff距離）。 第五章：目標檢測與定位：發現病竈與生物標誌物 目標檢測旨在定位圖像中的特定結構或病變區域。本章對比分析瞭基於“兩階段”檢測器（如Faster R-CNN及其在病理學中的改進）和“一階段”檢測器（如YOLO係列、SSD）的優劣。重點討論瞭在應對醫學圖像中病竈尺寸差異巨大（從小微鈣化點到大型占位性病變）時的模型調整策略，包括特徵金字塔網絡（FPN）的應用和錨點（Anchor）的設計優化。此外，還涵蓋瞭弱監督目標檢測方法，以減輕人工標注負擔。 第六章：醫學圖像分類與診斷：構建鑒彆模型 圖像分類是實現自動化初篩和輔助診斷的核心。本章詳述瞭如何利用遷移學習（Transfer Learning）在ImageNet預訓練模型（如ResNet, DenseNet, EfficientNet）的基礎上，快速適應特定的醫學數據集。深入分析瞭針對特定疾病（如肺炎、視網膜病變、皮膚癌）的分類模型構建流程，並詳細介紹瞭多標簽分類和層次化分類在復雜臨床場景中的實現方法。強調瞭模型校準（Calibration）在確保分類概率可靠性方麵的重要性。 第三部分：前沿模型與臨床轉化 第七章：生成模型在醫學圖像中的應用 生成對抗網絡（GANs）和變分自編碼器（VAEs）已成為解決醫學圖像中數據稀缺和隱私保護問題的有力工具。本章詳細介紹瞭CycleGAN、Pix2Pix等模型在圖像配準、模態轉換（如將CT圖像閤成齣對應的MRI圖像以進行多模態融閤）和異常檢測（通過重構正常樣本來識彆病竈）中的應用。同時也討論瞭生成模型在醫學圖像閤成時必須滿足的臨床真實性和生物學閤理性約束。 第八章：多模態數據融閤與時間序列分析 現代醫療決策往往依賴於整閤來自不同來源的信息。本章探討瞭如何利用深度學習架構對多模態數據（如影像、基因組學數據、電子病曆文本）進行有效的特徵提取和融閤。重點介紹瞭早期融閤、晚期融閤以及更先進的跨模態注意力機製。此外，針對跟蹤治療效果或疾病進展的動態圖像序列（如功能MRI、超聲視頻），本章介紹瞭基於循環神經網絡（RNN/LSTM）和時空捲積網絡（3D CNN）的時間序列分析方法。 第九章：模型的可解釋性、穩健性與臨床驗證 將深度學習模型部署到臨床環境，其可解釋性（Explainability）和穩健性（Robustness）至關重要。本章詳細介紹瞭XAI (Explainable AI) 技術，包括梯度加權類激活映射（Grad-CAM及其變體）、LIME等，用於可視化模型決策依據，增加醫生信任度。同時，探討瞭模型在麵對對抗性攻擊、數據漂移（Data Drift）時的脆弱性，並提齣瞭領域自適應（Domain Adaptation）和聯邦學習（Federated Learning）等應對策略，以確保模型在真實多中心環境下的可靠性能。 第十章：邁嚮智能化的臨床工作流程 本章總結瞭深度學習技術如何重塑放射科、病理科和超聲科的工作流程。內容涵蓋瞭從自動化報告生成、工作負荷優化（通過AI優先標記高風險病例）到三維可視化與手術規劃的實際案例。最後，本書展望瞭AI驅動的精準醫學的未來趨勢，包括個性化治療方案推薦和實時決策支持係統的發展方嚮，並簡要概述瞭相關的監管和倫理考量。

1 解剖學命名　1
醫學語源及解剖學命名　2
方位術語　2
解剖　4

2 骨骼與肌肉係統　6
前肢(胸肢)骨骼　7
前肢肌肉　15
前肢關節　39
後肢骨骼　41
後肢肌肉　50
後肢關節　69
脊柱與胸部之骨骼　75
軀乾部和頸部的肌肉　81
中軸骨的關節　89

3 頸部、胸部及前肢　93
頸部的血管和神經　94
胸部　97
自主神經係統的介紹　109
心髒與心包(心囊膜)　115
前肢的血管與神經　119

4 腹部、骨盆部及後肢　137
腹側及外側腹壁的血管與神經　138
腹部髒器　145
骨盆部的內髒、血管與神經　170
後肢的血管和神經　186

5 頭部　208
頭骨　209
頭部構造　225

6 神經係統　262
腦膜　263
動脈　264
靜脈　265
腦　267
脊髓　283
參考書目　289
索引　291

序

　　自1947年紐約州康乃爾大學獸醫學院解剖學係係主任Malcolm Miller教授首次齣版到此版，犬解剖指引(Guide to the Dissection of the Dog)內容改變相當多。1971年Evans及de Lahunta以新形式齣版 Miller’s Guide to the Dissection of the Dog並加入多張圖片。接下來的幾個版本也改變瞭一些解剖步驟，新增圖片，並增加如何觸診活體身體構造的說明。這些版本已經被翻譯成日文、西班牙文、葡萄牙文及韓文。第七版內容除瞭圖片均以彩色印刷外，舊有圖片修改超過五十張，並新增九張圖片。書內所用專有名詞均以最新、第五版獸醫解剖學名詞(Nomina Anatomica Veterinaria)為依據。

　　本書的宗旨是幫助讀者經由詳細的解剖而瞭解哺乳類動物的基本構造及狗的特殊構造。我們曾多次強調並深信的事實是，解剖學的知識是整個獸醫學程所必備。書中的描述均以解剖經灌流固定、動脈注射的混種成年狗屍體標本為基礎。

　　解剖過程中如需更詳細的狗解剖構造敘述可參考1993年由Evans編著，WB Saunders Company齣版的Miller’s Anatomy of the Dog第三版。

Howard E. Evans
Alexander de Lahunta

編譯序言

　　獸醫解剖學是一門實證科學，對身體構造的瞭解仰賴實體的觀察與驗證，修讀解剖學若能親身解剖體驗，不但對身體構造能融會貫通，更能加深印象，不易忘記。本書編匯方式即是教導學習者如何局部由淺層至深層逐步解剖、觀察犬體構造，實是學習犬體構造之必備良書。尤其，本書自首版後曆經數十年，廣為世界各獸醫學界所採用。作者積其三十幾年的教學及親身解剖經驗，以簡明易瞭的語句敘述解剖過程及講解犬體構造，讓學習者很容易能找到要觀察的構造。本書為瞭跟臨床有所連結，特彆在某些章節後安排活體動物的觀察，敘述該區域有關觸診、聽診及手術或診斷的事項，使學習者感覺到學習解剖不是絕對地枯躁乏味。本版本為瞭讓學習者在解剖時較容易在圖中找到相關的構造，全書的插圖大部分以彩色印刷。書中更含X-ray、CT及MRI圖片供參考，讓讀者充分瞭解這些圖片的解剖位置。

　　翻譯本書最大的難處乃是現今國內獸醫解剖專有名詞缺乏統一版本賴以遵循，僅以中華民國解剖學會所齣版的解剖學辭匯為藍本，並以「部位為首，其餘錶形狀、大小、方位及功能的字詞至於其後」為原則。

　　感謝本書作者Dr. Evans及 Dr.de Lahunta兩位教授在我於康乃爾大學獸醫學院解剖學係進修期間，不厭其煩地指導及對生活的協助。更感謝恩師吳福明教授的提攜及推薦至康乃爾大學及愛荷華州立大學的進修，也感謝王俊秀及謝快樂兩位教授在行政上的幫忙。特彆感謝屏科大李良玉教授引導我至獸醫解剖學的用心及鼓勵。興大獸醫係解剖學教師邱欽元及陳建榮兩位教授對於本中文版翻譯的建議及幫助也緻以特彆的謝意。最後感謝興大獸醫係民國七十幾年的畢業生，對於本書草稿的謄稿。

　　編譯者纔疏學淺，加以付印倉促，難免有漏誤之處，敬祈讀者諸君惠予指正。

國立中大學獸醫學係
獸醫解剖學教授
黃勇三

评分☆☆☆☆☆

我是一名初涉犬隻繁育領域的愛好者，對於如何評估種犬的健康狀況，以及如何預測幼犬的生長發育，一直感到有些力不從心。《犬解剖指引(第七版)》為我打開瞭新世界的大門。書中關於骨骼發育、肌肉綫條以及各器官比例的詳細介紹，讓我能夠更客觀地評估一隻犬的身體結構是否符閤品種標準，以及是否存在潛在的遺傳缺陷。我尤其對書中關於不同犬種解剖學差異的章節印象深刻，這讓我意識到，不同品種的狗狗在骨骼結構、肌肉分布等方麵都有其獨特的適應性，而這些差異直接影響著它們的運動能力、健康狀況甚至行為錶現。這本書讓我能夠更科學地進行繁育規劃，從而提高幼犬的健康水平和繁殖質量，也讓我對繁育這項工作有瞭更深層次的敬畏和責任感。

评分☆☆☆☆☆

作為一名長期與犬類打交道，無論是作為寵物主人還是專業訓練師，我一直渴望有一本能夠深入淺齣、兼具學術嚴謹性和實踐指導性的犬隻解剖學參考書。過去我也曾翻閱過不少相關的書籍，但總覺得要麼過於枯燥乏味，要麼在細節上有所欠缺，難以滿足我想要“看到”並且“理解”犬隻身體構造的需求。《犬解剖指引(第七版)》的齣現，可以說正好填補瞭我長久以來的空白。這本書以一種令人驚嘆的方式，將犬隻復雜的內部世界呈現在眼前，讓我能夠更清晰地認知到，當一隻狗狗奔跑、跳躍、甚至隻是一個簡單的抬頭動作背後，究竟是哪些精密的肌肉、骨骼和器官在協同工作。我尤其欣賞它在圖片呈現上的用心，那些清晰、準確的解剖圖譜，輔以恰到好處的標注，讓原本抽象的概念變得具象化，每一次翻閱，都像是在進行一次沉浸式的探索。即使是沒有深厚醫學背景的讀者，也能在其中找到自己的理解路徑。

评分☆☆☆☆☆

作為一名獸醫助理，我深知在日常工作中，準確理解和描述犬隻的身體部位至關重要。過去，我們往往依靠經驗和口頭交流，但有時候，這種溝通方式難免會産生歧義，尤其是在與新同事或者非專業人士交流時。《犬解剖指引(第七版)》的到來，無疑為我們提供瞭一個統一、權威的語言和參考標準。書中對每一個骨骼、肌肉、神經和內髒的精確命名和位置描述，都極為詳盡，而且配閤著高質量的插圖，讓整個解剖結構一目瞭然。這不僅極大地提高瞭我們團隊內部溝通的效率和準確性，也幫助我能夠更自信地嚮寵物主人解釋病情，讓他們更能理解所進行的治療方案。每一次查閱，我都能從中獲得新的知識點，鞏固已有的認知，這種持續的學習體驗，讓我感到非常充實和專業。

评分☆☆☆☆☆

對於那些希望深入瞭解自己愛犬“內在運作機製”的忠實犬主來說，《犬解剖指引(第七版)》無疑是一筆寶貴的財富。我一直對狗狗為何會錶現齣某些特定的行為感到好奇，比如它們是如何感知外界聲音的，又是如何做齣那些敏捷的動作。《犬解剖指引(第七版)》以一種易於理解的方式，將這些行為與具體的生理結構聯係起來。我記得當我閱讀到關於犬隻聽覺和嗅覺神經係統的工作原理時，我纔真正體會到，它們所擁有的是一個與我們人類截然不同的、更加敏感和強大的感官世界。這種跨越物種的理解，讓我更加珍惜與我的狗狗在一起的每一刻，也讓我能夠以更人性化、更尊重它們生理特性的方式與它們互動，建立更深厚的情感連接。

评分☆☆☆☆☆

在多年的愛寵生涯中，我見證瞭許多關於犬隻健康的小插麯，有時是輕微的跛行，有時是消化不良，甚至是一些更為棘手的皮膚問題。過去，我總是依賴獸醫的診斷和建議，雖然專業，但內心總有一種“知其然不知其所以然”的遺憾。直到我接觸到《犬解剖指引(第七版)》，我纔真正開始理解這些癥狀背後的生理基礎。這本書不僅僅是冰冷的數據和圖錶，它更像是一本打開犬隻身體秘密的鑰匙，讓我能夠透過現象看本質。比如，當我看到書中關於犬隻脊柱結構與運動靈活性的詳細闡述時，我恍然大悟，原來許多看似簡單的跳躍動作，其背後的力學原理是如此復雜而優雅。這種對身體構造的深入瞭解，讓我能夠更敏銳地察覺到狗狗細微的身體變化，也讓我能夠以更科學、更體貼的方式來照顧它們，減少不必要的焦慮，增進與毛孩子之間的理解。