影像诊断征象分析（下卷）
《影像诊断征象分析（下卷）》,作者:刘赓年,朱绍同,洪楠主编 出版社:科学出版社 ISBN:9787030606761。本书围绕现代影像学诊断技术(X线、CT和MR成像)对骨关节系统、呼吸系统、循环系统、腹部、中枢神经系统疾病的影像征象进行综合分析，并在一些系统疾病(如循环系统疾病等)的诊断中加人超声诊断的内容，利用各影像学技术的特点，互相补充、参考，以期对病变早期发现、准确定位、诊断与鉴别诊断。
影像
临床急诊影像诊断案例精粹
《临床急诊影像诊断案例精粹》,作者:张思伟,陈志光 主编 出版社:科学出版社 ISBN:9787030716170。本书立足于各种急诊病例的影像诊断思路解析。内容从广东省中医院真实病例出发，分析各系统的各种急诊病变，具体到每一种急症，对疾病的临床表现、影像解剖、影像表现进行剖析，配以典型病例的影像图片，可以帮助临床医师分析、解决急诊诊断的实际问题。本书具有简明、浅易、实用的特点。
影像记忆 : 中国中医科学院图史（上册）
《影像记忆 : 中国中医科学院图史（上册）》,作者:王志勇，张伯礼，王炼 出版社:科学出版社 ISBN:9787030464958。本书汇集反映相关重大事件和重要人物的图像资料，以形象直观、丰富多彩的珍贵历史图片，从多个侧面客观再现了中国中医科学院的历史风貌、卓越成就和辉煌历程。
影像电子学基础（医学影像技术）
《影像电子学基础（医学影像技术）》,作者:何文 出版社:科学出版社 ISBN:9787030509062。本书由电工学基础、模拟电路基础和数字电路基础三大部分组成，其内容包括直流电路、正弦交流电路、变压器与电动机、常用控制电器、半导体器件、交流放大电路、反馈和振荡、集成运算放大电路、直流稳压电源、门电路及逻辑电路、触发电路及时序逻辑电路、模数与数模转换器等。本书注重培养学生的基本理论和基本技能，突
临床影像鉴别诊断图谱 : 中文翻译版
《临床影像鉴别诊断图谱 : 中文翻译版》,作者:Ronald L. Eisenberg主编；王滨主译 出版社:科学出版社 ISBN:9787030339539。本书分别阐述了相关系统常见病、少见病的影像学表现、临床表现、病理基础及鉴别诊断；针对各系统的一些罕见病，进行了影像、病理和临床等方面的分析；针对胎儿常见病变和少见病变的超声表现、病理基础及鉴别诊断进行了阐述。
腹盆部影像诊断陷阱与典型征象
《腹盆部影像诊断陷阱与典型征象》,作者:（埃及）哈立德·M.埃尔萨耶斯（Khaled M. Elsayes）主编；严福华,李若坤主译 出版社:科学出版社 ISBN:9787030615633。 “同病异影、异病同影”是临床影像诊断工作的挑战。腹盆部解剖结构复杂，疾病种类繁多，临床实践中非常容易误诊。《腹盆部影像诊断陷阱与典型征象》主要章节按照“类似恶性肿瘤的良性病变”和“类似良性病变的恶性病变”
影像记忆 : 中国中医科学院图史（下册）
《影像记忆 : 中国中医科学院图史（下册）》,作者:王志勇，张伯礼，王炼主编 出版社:科学出版社 ISBN:9787030464958。《中国中医科学院院史丛书》由三部书组成:《辉煌历程——中国中医科学院院史》、《群英汇聚——中国中医科学院人物志》及《影像记忆——中国中医科学院图史》。以中国中医科学院建院以来的主要成就、突出贡献、重大事件及重要人物为叙事对象，展现了中国中医科学院60年发展历程。
乳腺疾病影像诊断与分析
《乳腺疾病影像诊断与分析》,作者:赵一平,袁欣 主编 出版社:科学出版社 ISBN:9787030665003。本书收集大量乳腺影像学检查资料，结合临床、教学实践经验和国内外最新发展动态，从乳腺疾病临床表现、影像诊断技术、基本征象入手，以各种乳腺疾病的综合影像学表现为切入点，涵盖了乳腺的解剖、生理与多种检查方法，阐述了正常乳腺的影像学表现、乳腺基本病变的影像学表现，并综合分析每种疾病的影像
影像检查技术规范手册：数字X线诊断技术分册
《影像检查技术规范手册：数字X线诊断技术分册》,作者:许乙凯,高明勇,唐秉航 主编 出版社:科学出版社 ISBN:9787030684554。本书共10章，第1章介绍了数字X线摄影检查原则，第2～8章详细介绍了头颅、五官、胸腹部、脊柱、上下肢骨关节、乳腺数字X线摄影检查技术规范，包括患者准备及体位、摄影条件及标准影像，配以定位示意图、各部位标准影像及解剖示意图，重在说明每个成像部位的基本技术规范。
eCognition基于对象影像分析教程
《eCognition基于对象影像分析教程》,作者:关元秀等编著 出版社:科学出版社 ISBN:9787030608673。《eCognition基于对象影像分析教程》在eCognition初、高级培训教材的基础上，集成作者多年基于对象影像分析研究和实践经验编着而成。系统介绍了基于对象影像分析原理和影像分析方法，除了传统的基于规则的信息提取方法外，着重介绍了近年来比较流行的机器学习分类方法。
