本书为“生物材料科学与工程丛书”之一。本书是基于作者团队多年创新研宄成果的总结，同时汇集了国际**前沿进展。全书共11章。第1章简要介绍了皮肤的结构与生理功能，以及透皮药物递送系统概述，进而聚焦微针透皮技术。第2章至第9章系统总结、介绍了生物医用微针的 发展历程、设计、制备与表征，以及其在皮肤组织间质液和血液提取与检 测、皮肤疾病诊疗、皮肤美容、糖尿病诊疗、肿瘤诊疗、疫苗接种等领域 的应用。此外，第10章也介绍了生物医用微针在非透皮药物递送方面的 研究进展。最后，生物医用微针的规模化生产与临床转

凭借强大的信息整合能力和语言组织能力，以及接近于人类的常识、认知和价值观，GPT成为医疗应用的理想工具。从GPT医生到个性化治疗，GPT对医疗行业的改变是综合而又全面的，是从诊断到治疗全过程的颠覆。本书以ChatGPT的爆发为技术背景，以医疗GPT的发展和应用为主线，在介绍人工智能相关技术的基础上，对GPT给医疗行业带来的冲击进行了细致分析，涉及医院重塑、健康管理、药物研发、中医发展、医学教育等广受人们关注的方面。书中探讨了医疗GPT会给人类带来的未来挑战，并对医疗GPT的未来进行了展望。本书是

本书全面阐述了人体防御系统的运行奥秘，揭示了导致健康问题的根本原因，并告诉我们为什么提高免疫力才是保持健康的首要任务。现在以及未来，我们的生存将极大依赖自身的免疫力。尼索拉博士基于多年翔实的专业研究，在本书中提出了切实可行的“7周免疫力提升方案”，详细介绍了加强免疫系统的尖端疗法，能够有效帮助每一位读者增强免疫力、延缓衰老，从而提升生命质量。

很多病人在康复期间的营养补充远远不足，可能会出现肌肉量丢失、免疫功能下降的情况，不仅使身体康复的时间延长了，甚至还可能出现一些并发症。大部分老年人原本就存在食欲下降、咀嚼功能不佳、胃肠道功能减弱等问题，再加上康复期间的营养补充不足，真可谓是雪上加霜。书中详述了各种常见食物的营养知识，还重点阐述了呼吸系统、消化系统、神经系统、心血管系统、肾脏系统、血液系统、内分泌系统的常见疾病、癌症及外科手术后的康复营养方案。全书内容丰富、深入浅出、通俗易懂，可为病人提供专业可靠的营养学信息。

本书分为三部分，包括：第一部分基础知识：关于衰老，我们需要了解什么；第二部分应用：我们如何抓住衰老带来的机遇；第三部分结论。具体内容包括：衰老并非不可避免，而是一种机遇；多重储备因素理论；大脑并不只是一个器官，而是一个主宰者；记忆和认知；衰老引起的神经退行性疾病等。

本书遵循“以就业为导向，以能力为本位，以发展技能为核心”的职业教育培养理念，以“三全育人”为指导原则进行全书的编写，并配有与之相关的应用微生物与免疫学理论教材，邀请了企业及三、四甲医院专家参加编写，融入了专业岗位微生物专业知识和技能，是一本“岗课赛证创”相互融合培养高技能人才的新形态教材。本书主要分为四部分，即绪论、应用微生物实验实训、免疫技术实验实训、应用微生物与免疫学综合练习题及答案。本书中的每个实验详细列出实验目的、实验原理、实验器材、实验步骤及思考题等。其中通过对综合实验实训项目和设计实

手部静脉识别是一种新兴的身份识别技术。与其他生物特征识别相比，手部静脉识别技术具有高安全性、活体检测性和便利性等特性，也是目前最有效的生物特征识别模式之一。本书主要阐述手部静脉识别技术。首先介绍图像修复与增强的研究意义、国内外静脉图像研究现状，然后论述自制的静脉图像数据采集系统，针对静脉图像采集过程中存在诸多不可避免的因素，造成静脉识别系统对静脉信息表征能力不足的问题，提出基于融合可变形模块的U-Net网络、基于非局部对抗的生成对抗网络、基于分离与表示的生成对抗网络的静脉图像修复方法，以及基于A

本书是关于生殖科学的健康科普读物，全书配套音频，可听可读。本书从进化和遗传角度切入，以生殖技术的发展为主轴，介绍了世界范围的三次生殖辅助技术的飞跃，阐述了试管婴儿的技术发展和跃迁，以及由此带来的社会层面和伦理层面的问题。书中对人类生殖简史、社会热点事件、未来前沿话题等，以讲故事的方式层层展开，深入浅出、生动有趣，使读者能轻松阅读，对人类生殖和辅助技术形成较为系统的了解，并对未来相关技术的发展和应用产生深入思考。

《内分泌与生殖系统》教材为“人体结构与功能系列丛书”的第九分册，属临床医学生基础医学学习阶段整合课程的一部分。本书采用临床案例导入的形式，以器官为中心，将传统的解剖学、组织胚胎学、生理学、病理学、病理生理学和诊断学中与内分泌和生殖相关的内容进行有机融合，深度整合。全书共14章，内容包括内分泌系统概述、激素作用的分子生物学机制、下丘脑-垂体系统与松果体、甲状腺、钙磷代谢的内分泌调节、胰岛的内分泌与血糖调控、肾上腺、应激、生殖系统的发生与畸形、男性生殖系统的结构与功能、女性生殖系统的结构与功能、女性

主要研究内容与特色： (1) 利用文本挖掘和专家经验构建机器学习关键问题分析框架，总结机器学习在医疗大数据挖掘中面临的若干关键问题。 (2) 利用简约核构建面向不完整视角问题的高效机器学习方法。 (3) 利用非对称损失函数构建面向类别不平衡问题的机器学习与深度学习方法。读者对象： 从事人工智能、机器学习、医疗大数据分析方向的学术界与工业界的相关人士。 （4）围绕不完整视角与类别不平衡这两个关键问题展开深入研究，有效提升了医学诊断的决策效率。