Noninvasive Instrumentation and Measurement in Medical Diagnosis (Biomedical Engineering) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC

作者:Robert B. Northrop

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:2001-09-26

价格:USD 164.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780849309618

丛书系列:

图书标签:

• Biomedical Engineering
• Medical Diagnosis
• Noninvasive Instrumentation
• Medical Measurement
• Biomedical Devices
• Healthcare Technology
• Signal Processing
• Physiological Monitoring
• Bioinstrumentation
• Medical Imaging

好的，这是一本关于非侵入性医学诊断仪器与测量的图书的详细简介，该简介聚焦于该领域内其他相关的、但与您指定的书名不完全重叠的主题。 --- 《高级生物医学信号处理与数据分析：从传感器到临床决策》 导言：面向未来的生物医学信息学 在现代医学的飞速发展中，如何以前所未有的精度、安全性和实时性获取人体生理信息，已成为临床诊断、治疗监测乃至疾病预防的关键瓶颈。本书《高级生物医学信号处理与数据分析：从传感器到临床决策》并非聚焦于具体的非侵入性仪器设计本身，而是深入探讨支撑这些仪器运作的底层技术——即如何高效、准确地采集、处理和解释复杂的生物医学信号。我们站在一个交叉点上，将先进的信号工程、机器学习算法与生物物理学知识相结合，旨在为生物医学工程师、临床信息学家以及高级研究人员提供一套全面的理论框架与实践工具集。 本书的基石在于理解信号的来源、噪声的特性以及数据背后的生物学意义。虽然许多非侵入性技术（如超声、光学成像或电生理记录）是本书讨论的背景，但我们的核心价值在于对这些数据流进行深度挖掘，从而转化为可操作的临床洞察。 第一部分：生物医学信号采集与前端处理 本部分致力于构建对复杂生理信号源的深入理解，并介绍实现高质量数据采集的工程学基础。 第一章：生理信号的多样性与特性 本章详述了人体内主要信号的物理本质，包括但不限于：电生理信号（如ECG、EEG、EMG）的偶极子模型与空间分布特性；生物阻抗测量的组织电导率依赖性；机械信号（如脉搏波、呼吸音）的力学响应；以及热力学和光学信号的传播衰减机制。重点讨论了不同信号在时间、频率和空间维度上的特有挑战，例如EEG信号的低信噪比和ECG信号中基线漂移的去除。 第二章：传感器技术与生物界面工程 虽然不深入探讨特定仪器的集成，但本章详细分析了用于获取这些信号的先进传感器技术。涵盖干式电极、柔性电子器件在皮肤接触中的性能优化，以及微流控芯片在即时检测（POCT）设备中对微量生物流体的捕获效率。关键讨论点在于传感器与生物组织界面的阻抗匹配、生物相容性以及长期稳定性的工程考量。 第三章：前端放大、抗噪与数字化 高质量的信号处理始于前端电路。本章深入研究了低噪声放大器（LNA）的设计原则，以及在多通道采集系统中如何实现高共模抑制比（CMRR）。我们详细分析了各种采集环境中的噪声源——包括环境电磁干扰（EMI）、运动伪迹和系统内部的热噪声，并介绍了数字滤波器设计（IIR与FIR）在信号预处理中的精确应用，强调频率响应匹配的必要性。 第二部分：高级信号处理与特征提取 信号采集只是第一步，真正的价值在于如何从海量、混杂的数据中提取出与疾病状态直接相关的特征。 第四章：时域与频域分析的深度应用 本章超越了传统的傅里叶变换，探讨了小波分析（Wavelet Analysis）在非平稳信号（如癫痫发作或心律失常）中的优势。我们引入了高阶谱分析方法，如功率谱密度（PSD）估计的改进技术，并讨论了高分辨率谱估计在区分相邻频率成分中的作用。此外，还重点分析了不同生理事件（如呼吸暂停、睡眠分期）在时频域中的典型特征指纹。 第五章：非线性与混沌动力学分析 许多生理系统本质上是非线性的，传统的线性分析方法往往会掩盖关键信息。本章聚焦于非线性动力学工具，如Lyapunov指数估计、相关维数（Correlation Dimension）计算以及相空间重构技术。这些技术被应用于评估心率变异性（HRV）的复杂性、分析神经元集群的同步性，以及量化病理状态下生理系统的失稳倾向。 第六章：盲源分离与伪迹消除技术 在多源信号叠加的复杂场景中，如EEG采集时眼电和肌电的干扰，盲源分离（BSS）技术至关关重要。本章详细介绍了独立成分分析（ICA）和主成分分析（PCA）在分离混合信号中的实际应用，并探讨了先进的自适应滤波算法（如卡尔曼滤波）在实时追踪和去除系统性漂移或周期性噪声方面的效能。 第三部分：从特征到临床决策：数据驱动方法 本部分将信号处理的成果转化为可用于诊断和预测的决策支持系统。 第七章：生物医学特征工程与降维策略 高质量的特征集是构建鲁棒诊断模型的基础。本章指导读者如何根据生物物理学先验知识设计具有生物学解释性的特征，而非仅仅依赖于原始数据的统计量。同时，系统性地评估了各类降维技术（如流形学习、t-SNE）在处理高维生物医学数据集时的有效性和信息保留程度。 第八章：机器学习与深度学习在分类与预测中的应用 本书详细回顾了监督学习（SVM, 随机森林）在疾病分类中的应用范例，并着重介绍了深度学习模型（CNN, RNN/LSTM）在处理序列和图像型生物医学数据上的优势。特别关注了如何构建可解释的AI模型（XAI），确保模型决策过程透明化，以满足严格的临床验证标准。探讨了迁移学习在应对小样本、特定人群数据集时的潜力。 第九章：实时系统架构与临床验证框架 最终，所有处理后的数据必须集成到可信赖的实时系统中。本章讨论了嵌入式系统和边缘计算在生物医学信号快速处理中的作用。此外，我们提出了一个严格的临床验证框架，包括数据偏差的识别、模型的稳健性测试（Sensitivity/Specificity分析）以及跨中心数据的泛化能力评估，确保从实验室到临床实践的无缝衔接。 结论：集成与展望 本书总结了信号处理技术如何赋能下一代生物医学诊断，强调了跨学科合作、数据质量控制和计算伦理在推动生物医学信息学发展中的核心地位。它为读者提供了深入理解和掌握现代生物医学数据流处理流程的必备知识。 ---

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