Electrophoresis in Practice pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Becket, Phil

出品人:

页数:406

译者:

出版时间:

价格:$ 148.00

装帧:HRD

isbn号码:9783527311811

丛书系列:

图书标签:

• 电泳
• 蛋白质组学
• 生物化学
• 分子生物学
• 分析化学
• 生物分离
• 实验室技术
• 蛋白质分析
• 核酸分析
• 研究方法

好的，以下是一份详细的图书简介，主题完全不涉及《Electrophoresis in Practice》这本书的内容，旨在提供一份扎实、信息丰富的技术类书籍介绍。 --- 深度学习在医学影像分析中的前沿应用与实践：从理论基础到临床转化 作者： 张伟，李明，王芳 出版社： 科学技术文献出版社 装帧： 精装 页数： 780页 ISBN： 978-7-5045-9876-5 定价： 198.00 元 --- 内容概述 本书深入探讨了当前最热门且发展迅猛的交叉学科领域——深度学习技术在复杂医学影像（如MRI、CT、PET、超声及病理切片）分析中的全方位应用。面对海量、高维度、异构的医学数据，传统图像处理和分析方法已显现出局限性。本书旨在为生物医学工程师、放射科医生、临床研究人员以及希望将AI技术应用于医疗领域的计算机科学家，提供一套从基础理论、模型构建、数据预处理到临床验证的系统化指南和实践蓝图。 全书结构严谨，理论与实践紧密结合，不仅阐述了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GANs）等核心深度学习架构的数学原理，更侧重于如何将这些先进工具“适配”到特定的医学问题中，实现高精度、高鲁棒性的诊断辅助、疾病分期、预后预测及治疗反应评估。 核心章节亮点与深度剖析 本书共分为五大部分，二十个章节，力求覆盖从基础构建到高级转化的全过程。 第一部分：医学影像基础与深度学习的基石 (1-4章) 本部分为读者打下坚实的理论基础。首先，我们回顾了医学影像成像原理（包括磁共振的K空间重建、CT的迭代重建、PET的放射性衰减校正等），强调了理解物理基础对于后续算法设计的重要性。随后，详细介绍了深度学习的核心概念，包括反向传播、优化器（SGD, AdamW等）的选择与调优策略。 重点章节： 详细对比了经典的计算机视觉特征提取（如SIFT, HOG）与深度学习中的特征自学习机制的本质区别，并通过Python/PyTorch实例演示了如何搭建第一个用于脑肿瘤分割的U-Net模型，重点讲解了权重初始化和激活函数对收敛速度的影响。 第二部分：面向多模态数据的特征提取与融合 (5-9章) 医学诊断往往依赖于多源信息，如T1/T2加权MRI、PET的代谢信息与CT的解剖结构。本部分聚焦于如何高效处理和融合这些异构数据。 我们引入了跨模态对齐技术，包括基于深度学习的图像配准方法，以解决不同扫描仪和扫描协议带来的空间失真问题。针对特征提取，本书深入剖析了多尺度特征融合网络，如金字塔网络结构（FPN）在病灶边界识别中的优化策略。 实践案例： 提供了使用注意力机制（Attention Mechanism）指导下的多模态融合模型，用于早期阿尔茨海默病（AD）的鉴别诊断，论证了引入特定解剖学先验知识对提升模型稳定性的积极作用。 第三部分：高级模型架构与特定任务优化 (10-14章) 本部分是本书的技术核心，专注于解决医学影像分析中的三大核心挑战：分割、分类和生成。 1. 精准分割（Segmentation）： 不仅限于标准的U-Net系列，本书详细介绍了用于不规则结构和微小病灶识别的深度监督网络（Deep Supervision）和可微分采样技术。特别关注了如何在数据极度不平衡（如罕见肿瘤）的情况下，设计有效的损失函数（如Dice Loss的改进形式、Focal Tversky Loss）。 2. 鲁棒分类（Classification）： 探讨了如何利用图卷积网络（GCN）对器官或病灶之间的拓扑关系进行建模，以辅助良恶性判断。此外，本书还涵盖了迁移学习在放射学中的应用，讨论了从自然图像预训练模型到医学图像微调的最佳策略。 3. 数据生成与增强（Generation）： 详细解析了条件GAN（cGAN）在合成高质量、高隐私保护的虚拟病例数据方面的潜力，以及如何利用变分自编码器（VAE）进行潜在空间分析，辅助理解疾病的连续演变过程。 第四部分：模型的可解释性、公平性与泛化能力 (15-18章) 在医疗领域，模型必须“说得清、道得明”。本部分是连接技术与临床信任的关键桥梁。 可解释性（XAI）： 重点介绍并比较了Grad-CAM及其变体在定位模型决策依据上的优缺点。更进一步，本书引入了基于注意力权重热力图的结构化解释方法，使临床医生能够直观地理解模型关注的生物标志物区域。 公平性与鲁棒性： 探讨了数据偏差（如特定中心、特定人种数据的过度拟合）如何导致模型在不同临床环境中表现不一致。提供了领域适应（Domain Adaptation）的技术框架，以确保模型在未见过的医院数据上仍能保持高性能。 第五部分：从实验室到临床的转化路径 (19-20章) 本书的最后部分指导读者如何将成熟的AI模型推向实际应用。涵盖了性能验证标准（FDA/NMPA指南解读）、模型部署中的实时性优化（模型剪枝与量化），以及如何设计前瞻性临床试验来评估AI辅助诊断系统的实际临床价值和工作流程整合。 本书特色 实践驱动： 全书包含超过50个经过验证的、基于开源数据集（如TCGA, ADNI, LIDC-IDRI）的实战代码示例，覆盖Python、TensorFlow/PyTorch主流框架。 跨学科视野： 专为需要跨越计算机科学与临床医学知识鸿沟的专业人士设计。 前沿聚焦： 紧跟2022-2024年顶级医学影像会议（MICCAI, ISBI）的热点技术，如神经拓扑网络和基础模型（Foundation Models）在医学领域的探索。 目标读者 生物医学工程专业学生与研究人员 放射科、病理科的临床医生及影像信息技术人员 专注于医疗AI算法的软件开发工程师 希望了解AI在精准医疗中作用的医疗管理者 通过阅读本书，读者将不仅掌握先进的深度学习工具，更能理解如何在严谨的医学监管和临床需求下，负责任地开发和应用这些技术。 ---

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作为实验室操作指导手册不错，理论部分讲得有点浅

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作为实验室操作指导手册不错，理论部分讲得有点浅

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作为实验室操作指导手册不错，理论部分讲得有点浅

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作为实验室操作指导手册不错，理论部分讲得有点浅