Information Technologies in Biomedicine (Advances in Soft Computing) (Advances in Intelligent and So pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:Ewa Pietka

出品人:

页数:588

译者:

出版时间:2008-07-24

价格:USD 249.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783540681670

丛书系列:

图书标签:

Biomedicine
Information Technology
Soft Computing
Artificial Intelligence
Data Analysis
Healthcare Informatics
Computational Biology
Machine Learning
Algorithms
Medical Imaging

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具体描述

As the medical information systems have been integrated in order to address the core of medicine, including patient care in ambulatory and in-patient setting, computer assisted diagnosis and treatment, telemedicine, and home care we are witnessing radical changes in the Information Technologies. This will continue in the years to come. This book presents a comprehensive study in this field and contains carefully selected articles contributed by experts of information technologies. It is an interdisciplinary collection of papers that have both a theoretical and applied dimension. In particular, it includes the following sections: - Image Processing and CAD, - Signal Processing, - Biotechnology, - Data Analysis, - Multimedia, - Biomechanics.This book is a great reference tool for scientists who deal with problems of designing and implementing information processing tools employed in systems that assist the clinicians in patient diagnosis and treatment.

《生物医学信息学与先进计算方法》本书导读：探索生物医学领域的计算范式与前沿应用在信息爆炸与生命科学深度交叉的今天，生物医学领域正经历着一场由数据驱动的深刻变革。理解和有效利用海量的基因组数据、蛋白质结构信息、医学影像记录以及临床病理报告，已成为推动现代医疗和生命科学研究的核心动力。《生物医学信息学与先进计算方法》正是为应对这一挑战而精心编纂的学术著作。本书立足于严谨的科学基础，聚焦于当前生物医学信息处理领域中最为关键且最具潜力的计算技术，旨在为研究人员、临床医生以及高年级学生提供一个全面、深入且实用的知识框架。本书的撰写，严格遵循了跨学科融合的原则，摒弃了对单一、狭窄技术路线的过度偏重，而是致力于构建一个广阔的计算工具箱，用以解决生物医学研究中最棘手的现实问题。我们深入探讨了从基础数据管理到复杂疾病建模的各个环节，重点突出了那些能够带来突破性进展的先进计算方法。第一部分：生物医学数据基础与管理架构生物医学数据的异构性和高维度是信息处理的首要障碍。本部分首先奠定了坚实的理论基础，详细阐述了当前生物医学数据生态系统的构成，包括高通量测序（NGS）数据、电子健康记录（EHRs）、生物影像数据（如MRI、CT、病理切片）以及生物分子相互作用网络数据。我们详细分析了数据标准化、集成和互操作性的关键挑战。内容涵盖了国际上主流的数据标准（如HL7 FHIR在临床数据交换中的应用、基因组数据的文件格式规范），并探讨了构建健壮、可扩展的生物医学数据仓库和知识图谱的技术路径。特别地，本书探讨了如何在确保数据隐私和安全的前提下，实现大规模跨机构数据的安全共享与协同分析，介绍了差分隐私（Differential Privacy）和联邦学习（Federated Learning）在医疗健康数据应用中的初步实践与伦理考量。第二部分：计算生物学核心算法与模型生物信息的解析依赖于精妙的算法设计。本部分聚焦于解析生命复杂系统的核心计算方法。在序列分析方面，我们超越了传统的比对算法，深入探讨了基于隐马尔可夫模型（HMMs）和条件随机场（CRFs）在基因识别、结构域预测中的最新进展。蛋白质结构预测是本领域的研究热点。本书详细剖析了从经验势能函数到基于深度学习的结构预测模型（如AlphaFold家族算法的思想框架）的演进历程，并着重分析了这些模型在评估预测精度和可靠性方面的技术细节。对于生物网络分析，本书系统梳理了复杂网络理论在疾病通路发现、药物靶点识别中的应用，包括模块化分析、中心性度量以及动态网络扰动分析的技术实现。我们特别强调了如何将拓扑学信息与生物学功能关联起来，实现更具生物学意义的发现。第三部分：医学影像智能分析与深度学习医学影像的自动化分析是提升诊断效率和准确性的关键。本书将深度学习方法在这一领域的应用提升到了一个精细的层次。内容覆盖了从图像预处理（如噪声去除、图像配准）到高级特征提取和病灶分割的全流程。我们系统性地介绍了卷积神经网络（CNNs）在识别皮肤癌图像、视网膜病变中的表现，并进一步探讨了循环神经网络（RNNs）和Transformer架构在分析序列化的影像数据（如PET扫描时间序列）中的潜力。本书的独特之处在于，它不仅仅展示了模型的“黑箱”结果，更深入探讨了模型的可解释性（Explainable AI, XAI）技术，例如Grad-CAM和SHAP值，如何帮助临床医生理解AI的决策依据，建立对AI辅助诊断系统的信任。同时，针对医疗数据标注成本高昂的问题，本书还详细讨论了半监督学习（Semi-Supervised Learning）和弱监督学习在影像分类任务中的有效策略。第四部分：临床决策支持与个性化医疗计算计算方法最终的价值体现在对临床实践的指导作用上。本部分关注如何将前沿计算技术转化为实用的决策支持系统（CDSS）。我们探讨了从电子病历中提取临床表型和疾病进展模式的自然语言处理（NLP）技术，特别是针对非结构化文本数据的实体识别、关系抽取和事件排序。在个性化医疗方面，本书着重分析了多模态数据融合（Multi-modal Data Fusion）的技术路径，如何整合患者的基因组学、蛋白质组学数据与临床指标，构建精准的风险预测模型。内容包括生存分析模型（如Cox比例风险模型）的扩展，以及如何利用贝叶斯网络进行多因素交互作用的概率建模，以期为特定患者设计最优的治疗方案。本书也对精准放疗计划优化中的迭代优化算法进行了技术解析。第五部分：计算方法的验证、伦理与未来趋势任何计算模型若想应用于临床，其稳健性和可信度至关重要。本部分内容聚焦于模型的严格验证流程。我们详细阐述了模型性能的评估指标（超越AUC的考量）、外部验证（External Validation）的重要性，以及如何进行敏感性分析和偏差检测，以确保模型在不同人群和医疗机构间的泛化能力。此外，本书对生物医学计算领域面临的伦理、法律和社会影响（ELSI）给予了足够的重视。内容涵盖了算法偏见（Algorithmic Bias）在健康公平性中的体现、数据治理的国际法规框架（如GDPR在研究中的影响），以及未来智能系统在医疗决策中责任归属的探讨。最后，本书展望了计算生物医学的未来图景，包括下一代类脑计算（Neuromorphic Computing）在实时生理信号处理中的潜力，以及量子计算可能为蛋白质折叠和药物设计带来的颠覆性计算能力。总结《生物医学信息学与先进计算方法》不是一本简单的技术手册，而是一份详尽的路线图。它通过严谨的理论阐述、丰富的实际案例和对前沿技术趋势的深刻洞察，旨在赋能读者驾驭复杂的数据浪潮，推动计算科学在维护人类健康和生命科学探索中的核心作用。本书力求在严谨性与前沿性之间找到完美的平衡点，成为该领域研究人员和实践者的重要参考资源。