Pharmacokinetic-Pharmacodynamic Modeling and Simulation pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Bonate, Peter L.

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2005-10

价格:$ 111.87

装帧:HRD

isbn号码:9780387271972

丛书系列:

图书标签:

药代动力学
药效动力学
建模
仿真
药物研发
PK/PD
系统药理学
药物代谢
生物统计学
计算机模拟

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具体描述

A natural hierarchy exists in pharmacokinetic-pharmacodynamic modeling culminating in population pharmacokinetic models, which are a specific type of nonlinear mixed effects model. The purpose of this book is to present through theory and example how to develop pharmacokinetic models, both at an individual and population level. In order to do so, however, one must first understand linear models and then build to nonlinear models followed by linear mixed effects models and then ultimately nonlinear mixed effects models. This book develops in that manner - each chapter builds upon previous chapters by first presenting the theory and then illustrating the theory using published data sets and actual data sets that were used in the development of new chemical entities collected by the author during his years in industry. A key feature of the book is the process of modeling. Most books and manuscripts often present the final model never showing how the model evolved. In this book all examples are presented in an evolutionary manner.

深度学习在生物医学信号处理中的应用前沿本书旨在深入探讨和系统梳理当前深度学习技术在处理复杂生物医学信号，特别是脑电图（EEG）、心电图（ECG）、肌电图（EMG）以及医学影像等领域所展现出的前沿应用、核心算法与未来挑战。第一部分：生物医学信号的特性与深度学习基础第一章：生物医学信号的本质与挑战本章首先对主要的生物医学信号类型进行了详尽的分类与描述，包括它们的物理起源、记录方法以及固有的噪声特性。重点分析了EEG信号的非平稳性、低信噪比、高维度时空依赖性，以及ECG信号中潜在的瞬态异常事件检测难度。我们讨论了传统信号处理方法（如傅里叶变换、小波分析）的局限性，为引入深度学习范式奠定基础。第二章：深度学习在信号处理中的理论基石本章详细介绍了支撑生物医学信号深度学习模型的关键架构。内容涵盖：卷积神经网络（CNNs）：重点讲解一维CNN在时间序列分析中的特征提取能力，以及二维CNN在分析脑电图的频带结构图（如Scalp Topography）或医学影像中的空间特征捕获机制。讨论了深度残差网络（ResNets）和轻量化网络（如MobileNet）在资源受限医疗设备上的可行性。循环神经网络（RNNs）及其变体：深入剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何有效建模生物信号中的长期依赖关系和序列动态。特别关注它们在预测癫痫发作趋势或心律失常演变过程中的应用。 Transformer 架构的引入：探讨自注意力机制如何捕获信号中不同时间点或空间位置之间的全局依赖性，并将其应用于更复杂的序列到序列的任务，例如从EEG中解码认知状态。生成模型概述：简要介绍变分自编码器（VAEs）和生成对抗网络（GANs）在合成逼真生物信号数据（用于数据增强或隐私保护）方面的潜力。第二部分：关键生物医学信号处理的深度学习范式第三章：脑电图（EEG）的深度分析与临床转化本章聚焦于如何利用深度学习技术解决EEG分析中的核心难题：运动/眼电伪影的抑制与分离：介绍基于深度学习的盲源分离技术（如ICA的深度学习替代方案），实现对生理噪声的有效去除。疾病诊断与分类：详细阐述如何构建多模态CNN-LSTM架构，实现对阿尔茨海默病（AD）、精神分裂症以及睡眠分期的高精度自动分类。案例研究涵盖特征层面的学习与端到端（End-to-End）的学习路径对比。脑机接口（BCI）的实时解码：探讨深度学习在运动想象（MI）和稳态视觉诱发电位（SSVEP）解码中的速度优化和准确性提升，特别是针对少样本学习场景的解决方案。第四章：心电图（ECG）的时序异常检测与风险评估本章关注ECG数据的离散事件检测和连续心率变异性（HRV）分析： QRS波群的精确定位与分割：比较使用一维CNN和基于注意力机制的RNNs在不同采样率ECG数据上进行波形分割的性能表现。心律失常的自动分类：系统性介绍基于大规模MIT-BIH数据库训练的模型，实现对房颤、室性早搏等罕见和复杂心律失常的实时、高召回率识别。重点讨论了处理数据集不平衡问题的策略。心力衰竭的早期预测模型：探索如何从长期ECG监测数据中提取深度特征，用于构建未来心衰事件的生存分析模型。第五章：肌电图（EMG）与运动功能重建本章关注EMG信号在康复医学和假肢控制中的应用：多通道EMG的特征空间映射：介绍如何利用深度网络处理来自多个表层电极的信号，以区分细微的肌肉收缩模式。运动意图的实时解码：深入分析深度循环网络和深度卷积网络在反向运动学（Inverse Kinematics）中的应用，实现对复杂自由度假肢的平滑控制。讨论了在线学习和模型适应性。神经肌肉疾病的量化评估：探讨如何利用深度特征来量化肌萎缩侧索硬化症（ALS）或帕金森病的运动僵硬度和失用程度。第三部分：高级模型技术与面临的挑战第六章：自监督学习与迁移学习在医疗领域的实践鉴于生物医学数据标注成本高昂，本章探讨了如何最大化利用未标注数据的潜力：自监督预训练：介绍对比学习（Contrastive Learning）框架，如SimCLR或MoCo，如何从海量原始EEG/ECG数据中学习具有鲁棒性的信号表征，而无需人工标签。跨中心与跨模态迁移学习：研究如何将在大型公开数据集上预训练的模型权重有效迁移到特定医院、特定人群的小样本数据集上，解决泛化性问题。第七章：可解释性、鲁棒性与伦理考量任何进入临床环境的深度学习模型都必须满足严格的透明度和可靠性要求：模型可解释性（XAI）：介绍诸如Grad-CAM、LIME等技术在生物医学信号模型中的应用，旨在识别模型做出诊断决策时真正关注的信号片段或频带。对抗性攻击与模型鲁棒性：讨论针对生物信号的对抗性样本的构造，并提出防御机制，确保诊断模型在面对微小、故意引入的干扰时仍能保持性能稳定。数据隐私与联邦学习：探讨在不共享原始患者数据的条件下，利用联邦学习框架训练跨机构预测模型的实现方法，平衡数据共享与患者隐私保护。第八章：未来展望与新兴趋势本章对该领域未来的发展方向进行展望，包括：神经形态计算与边缘部署：探索将轻量级深度网络部署到可穿戴设备上进行实时、低功耗信号分析的可能性。多尺度与多层次建模：如何融合从分子层面（如基因表达）到宏观层面（如临床记录）的不同尺度信息，构建更全面的生物系统模型。因果推断在生物信号中的地位：探讨从相关性分析转向探究信号间因果关系的深度学习方法，以更好地理解疾病的发生机制。本书内容严谨，结合最新的学术研究成果与工程实践案例，旨在为生物医学工程、计算神经科学、临床信息学以及人工智能领域的专业人员提供一本全面且深入的技术参考手册。