Computational Neural Models for Body Surface ECG Data Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Lopez, Jesus

出品人:

页数:204

译者:

出版时间:

价格:977.00元

装帧:

isbn号码:9783639165791

丛书系列:

图书标签:

• ECG
• Neural Networks
• Computational Biology
• Biomedical Engineering
• Signal Processing
• Machine Learning
• Cardiology
• Data Analysis
• Physiological Modeling
• Health Informatics

《生物信号处理与医学影像分析导论》 简介： 本书旨在为初学者和有一定基础的研究者提供一个全面深入的生物信号处理与医学影像分析的入门框架。我们认识到，随着现代医学诊断和治疗手段的飞速发展，如何有效地从纷繁复杂的生物信号和医学影像中提取有价值的信息，已经成为医学、工程学、计算机科学等交叉领域的核心挑战。本书将系统地介绍这一领域的基础理论、关键技术和应用实例，帮助读者构建扎实的知识体系，为进一步的深入研究或实际应用打下坚实基础。 第一部分：生物信号处理基础 生物信号是生命活动在体表或体内产生的各种电、声、力、化学等变化信息，它们蕴含着丰富的生理病理信息。本部分将从以下几个方面展开： 生物信号的起源与特性： 我们将首先探讨不同类型生物信号的生理起源，例如心电信号（ECG）、脑电信号（EEG）、肌电信号（EMG）、肺音信号等，并分析它们的时域、频域特性，以及信号的噪声、伪迹等常见问题。理解信号的本质是进行有效处理的前提。 信号采集与预处理技术： 详细介绍生物信号采集的基本原理、传感器选择、采样定理以及数据存储格式。在此基础上，我们将重点阐述信号预处理的重要性，包括基线漂移去除、噪声滤除（如低通、高通、带阻滤波）、伪迹校正等，介绍多种经典和现代的滤波算法，并讨论其优缺点及适用场景。 时域与频域分析方法： 深入讲解生物信号的时域特征提取，如波形形态分析、峰值检测、间期测量等。同时，我们将重点介绍频域分析方法，包括傅里叶变换（FFT）、短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（Wavelet Transform）等，阐述如何通过频谱分析揭示信号的周期性、动态变化规律，以及在不同频率成分下的信息。 高分辨率谱估计与非线性分析： 介绍参数化谱估计方法，如AR模型、ARMA模型，以及非参数化的多分辨率分析技术，这些方法能够提供更精细的信号频谱信息。此外，还将引入非线性动力学分析技术，如Lyapunov指数、熵计算等，用于研究生物信号的复杂性和混沌特性，挖掘传统线性方法难以捕捉的信息。 特征提取与选择： 讲解如何从预处理和分析后的生物信号中提取具有诊断价值的特征。这包括统计学特征（均值、方差、偏度、峰度）、形态学特征、频域特征、时频域特征以及基于混沌理论的特征。同时，探讨特征选择的重要性，介绍降维技术（如PCA）和基于信息论的特征选择方法，以提高模型的鲁棒性和效率。 第二部分：医学影像分析基础 医学影像技术为疾病的诊断、治疗方案的制定和疗效评估提供了重要的依据。本部分将聚焦于医学影像数据的处理与分析。 医学影像的成像原理与数据模型： 介绍X射线、CT、MRI、超声、PET等主流医学影像技术的成像原理、物理基础和数据获取方式。阐述不同影像模态的成像特点、优缺点及其在临床上的应用范围。讲解医学影像数据的基本模型，如像素、体素、灰度值、对比度等。 影像预处理与增强技术： 强调影像预处理在提高影像质量、便于后续分析中的作用。内容包括噪声抑制（如高斯滤波、中值滤波、双边滤波）、对比度增强（如直方图均衡化、CLAHE）、图像去模糊、伪影去除等。 图像分割技术： 图像分割是将影像划分为不同区域（如器官、组织、病灶）的过程，是后续定量分析的基础。我们将详细介绍阈值分割、区域生长法、边缘检测（如Sobel、Canny算子）、Watershed算法、以及基于模型和聚类的方法。 特征提取与量化分析： 讲解如何从医学影像中提取有意义的特征，包括纹理特征（如灰度共生矩阵、局部二值模式）、形状特征（如轮廓、面积、周长）、形态学特征以及基于深度学习的自动特征提取。重点介绍影像的量化分析，如体积测量、病灶大小估计、密度测定等，以实现客观的评估。 图像配准与融合： 讲解图像配准技术，即通过几何变换将不同时间、不同模态或不同视角的影像对齐，以便进行比较分析。介绍刚性配准、仿射配准、非刚性配准等方法。同时，探讨图像融合，即将来自不同影像模态的信息结合起来，以获得更全面的信息，如多模态影像融合。 医学影像中的三维重建与可视化： 介绍如何基于二维切片数据进行三维重建，恢复物体的三维结构。讲解曲面重构、体绘制（Volume Rendering）等技术，以及相关的可视化方法，使得三维解剖结构和病灶能够直观地呈现在研究者和医生面前。 第三部分：综合应用与展望 在掌握了生物信号处理和医学影像分析的基础理论和技术后，本部分将探讨如何将这些知识融会贯通，应用于具体的医学诊断和研究。 典型应用案例分析： 分章节深入探讨生物信号和医学影像在不同疾病领域的具体应用。例如，心电信号分析在心脏疾病诊断中的作用，脑电信号分析在癫痫、睡眠障碍等研究中的应用，以及CT/MRI在肿瘤检测、神经系统疾病诊断中的应用。通过详细的案例分析，展示理论与实践的结合。 数据融合与多模态分析： 探讨如何结合多种生物信号和医学影像数据，进行多模态信息融合，以期获得更准确、更全面的诊断信息。例如，融合ECG和MRI数据分析心脏功能，或结合PET和CT影像进行肿瘤的精确定位和分期。 机器学习与深度学习在生物医学信号与影像分析中的应用： 这是一个快速发展的领域。我们将介绍机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习、分类、回归等，以及在生物医学数据分析中的应用。重点阐述深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在医学影像识别、分割以及生物信号模式识别中的强大能力，并讨论其在自动化诊断和个性化医疗中的巨大潜力。 挑战与未来发展方向： 总结当前生物信号处理与医学影像分析领域面临的挑战，如数据标准化、模型可解释性、计算效率、伦理与隐私保护等。展望未来的发展趋势，包括人工智能在精准医疗中的深度融合、新型生物传感器和成像技术的发展、以及跨学科合作的重要性。 本书内容结构清晰，逻辑严谨，理论讲解深入浅出，并辅以大量实例和图示，力求帮助读者建立起生物信号处理与医学影像分析的系统认知，为他们在医学研究、临床实践和技术创新道路上提供有益的指导。

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作为一名资深软件工程师，我购买此书的初衷主要是想了解如何将现有的ECG数据处理流程“现代化”。坦白说，我原本担心内容会过于偏重于生物物理学理论，让我这个“纯码农”难以消化。然而，这本书的结构设计非常巧妙，它将理论讲解与实际的工程实现无缝衔接。书中详细介绍了如何使用现代化的深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）来高效地构建和训练这些复杂的模型，并且对GPU并行计算的优化技巧进行了深入探讨，这对于处理海量ECG数据流至关重要。最让我感到惊喜的是关于联邦学习（Federated Learning）在跨机构ECG数据协作分析中的应用章节。考虑到医疗数据隐私的敏感性，这种去中心化的训练范式是未来的大势所趋。作者不仅提出了概念，还附带了模拟实验，清晰地展示了如何在不共享原始数据的情况下，实现模型的联合优化。这本书的工程实践指导性极强，代码质量高，注释清晰，完全可以作为快速原型开发的基础框架。对于希望将先进AI技术部署到实际医疗环境中的技术团队而言，这本书的价值不言而喻。

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这本新近问世的著作《计算神经网络模型在体表心电图数据分析中的应用》着实令人眼前一亮。它深入探讨了如何利用先进的计算神经科学方法来解析复杂的ECG信号，这一点对于我们这些长期在临床和数据科学交叉领域摸索的研究人员来说，无疑是一份及时的甘霖。书中对不同架构的神经网络，从经典的卷积网络到更前沿的图神经网络（GNNs），如何在心律失常检测、心肌梗死早期预测等方面展现出超越传统统计方法的潜力，进行了细致的梳理和比较。特别是作者在处理大规模、高噪声的真实世界ECG数据集时所采用的预处理和特征工程策略，体现了深厚的实践经验。书中不仅有理论推导，更穿插了大量高质量的Python代码片段和实验结果可视化，使得晦涩的算法原理变得直观易懂。我个人尤其欣赏作者对模型可解释性（XAI）的关注，毕竟在医疗决策中，“为什么”模型做出了某个判断，与“判断”本身同等重要。书中关于SHAP值和LIME方法在ECG诊断模型中应用的章节，为我们打开了从“黑箱”走向“透明”的大门，极大地增强了临床医生对AI辅助诊断工具的信任度。这本书的覆盖面很广，从信号处理的基础知识到最尖端的深度学习架构，都给予了足够的篇幅，绝对是该细分领域内不可多得的参考宝典。

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我最近在研究如何将多模态数据（如ECG、病史文本和影像报告）整合到一个统一的预测框架中。我发现《计算神经网络模型在体表心电图数据分析中的应用》中关于异构数据融合策略的讨论，恰好解答了我的部分疑问。书中提出了一个创新的多头注意力（Multi-Head Attention）机制，专门用于评估ECG波形特征与患者人口统计学信息在预测特定疾病风险时的相对重要性。这种精细化的特征权重分配，极大地提高了模型在罕见病症上的识别准确率，因为它不会被常见但无关的背景信息所掩盖。此外，书中对自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）在ECG领域应用的探索非常深入。鉴于高质量标注的ECG数据获取困难，利用大量未标注数据进行预训练，然后只需少量标记数据进行微调，是提高效率的关键。作者展示了几种基于时间窗口对比学习和掩码自编码（Masked Autoencoders）的SSL方法在ECG特征提取上的优越性。这本书的视野非常开阔，它没有局限于单一的分析任务，而是将ECG数据视为复杂生物信号系统的一个窗口，引导读者思考如何构建能够处理多种输入、适应多种任务的通用模型。

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我是在寻找一本能够桥接生物医学工程和尖端机器学习前沿的教材时，偶然发现了这本《计算神经网络模型在体表心电图数据分析中的应用》。说实话，市面上关于深度学习在医学影像方面的书籍很多，但专注于心电图这种时间序列信号处理的深度著作却凤毛麟角。这本书的独特之处在于其对“模型生物合理性”的追求。作者并没有仅仅停留在追求最高的AUC或F1分数上，而是花费了大量篇幅论证了某些神经网络结构（比如模仿皮层柱的层次化处理单元）在捕获ECG信号中细微生理变化方面的优势。阅读过程中，我仿佛上了一堂由顶尖神经科学家主讲的、关于“大脑如何理解心跳节律”的研讨课。书中关于处理长时程依赖性（Long-term Dependencies）的循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM和GRU）在评估心率变异性（HRV）方面的案例分析尤为精彩，它揭示了传统HRV指标背后的深层次动态系统特征。此外，作者对模型泛化能力的探讨，特别是如何利用元学习（Meta-Learning）技术来应对不同个体ECG特征的差异，提供了非常具有前瞻性的解决方案。这本书不仅是一本技术手册，更是一部富有哲学思辨色彩的作品，它促使我们思考，我们构建的计算模型，到底是在模仿生物系统，还是在超越它。

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从一个长期从事生物统计和临床试验的专业人士角度来看，这本书最宝贵的贡献在于它为“模型验证”和“临床转化”设定了新的标杆。过去，很多AI研究往往在标准测试集上表现出色，但在实际的、不同设备和不同人群采集的“野外”数据上就暴露了严重的水土不服问题。本书作者没有回避这个问题，他们系统地引入了对抗性样本生成技术来测试模型的鲁棒性，并详细描述了如何设计前瞻性研究来验证模型的长期有效性和安全性。特别是关于“漂移检测”（Drift Detection）的章节，它关注的是模型在部署后，随着时间推移，新的患者群体特征变化而导致的性能下降问题，并提供了实时的反馈回路和再训练策略。这不仅仅是技术上的讨论，更是对医疗产品责任的严肃回应。阅读这本书，我深刻体会到，一个优秀的计算模型要真正进入临床，需要的不仅仅是算法的巧妙，更需要严谨的科学方法论和对真实世界复杂性的深刻理解。这本书成功地将最前沿的AI技术与最传统的科学严谨性结合在了一起，是所有希望推动心电图AI进入下一阶段的从业者必读之作。

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