Neural Networks in Healthcare pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Idea Group Pub

作者:Begg, Rezaul (EDT)/ Kamruzzaman, Joarder (EDT)/ Sarkar, Ruhul (EDT)

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2006-2

价格:$ 101.64

装帧:HRD

isbn号码:9781591408482

丛书系列:

图书标签:

• 神经网络
• 医疗保健
• 人工智能
• 机器学习
• 深度学习
• 医学影像
• 生物信息学
• 疾病诊断
• 健康信息学
• 数据分析

好的，以下是为您构思的一本图书简介，该书名为《前沿计算在生物医学成像中的应用：从理论到实践》，旨在深入探讨先进计算方法如何革新生物医学图像的获取、处理、分析和解释，其内容与您提到的《Neural Networks in Healthcare》侧重于神经网络在医疗决策和疾病诊断方面的应用有所区别，侧重于图像技术本身。 --- 前沿计算在生物医学成像中的应用：从理论到实践 内容概述 在当今的生物医学研究和临床诊断领域，成像技术是获取人体内部结构和功能信息的关键手段。从高分辨率的MRI到快速的超声波，再到分子水平的光学成像，每一种模态都产生了海量复杂的数据。这些数据的价值能否被充分挖掘，在很大程度上依赖于尖端计算方法的深度融合。《前沿计算在生物医学成像中的应用：从理论到实践》正是这样一本综合性著作，它系统地梳理了近年来计算科学在突破传统生物医学成像瓶颈方面所展现出的巨大潜力。 本书聚焦于计算模型、算法优化与图像工程三大核心支柱，而非专注于特定疾病的诊断，它旨在为图像科学家、生物医学工程师、物理学家以及高级临床研究人员提供一套全面的理论框架和实用的技术工具箱。 第一部分：成像系统与数据获取的计算挑战 本部分首先为读者奠定了坚实的理论基础，阐述了现代生物医学成像设备（如CT、MRI、PET、超分辨显微镜）在数据采集过程中固有的物理限制和计算难题。 第一章：成像物理与欠采样重建 深入探讨了傅里叶变换、Radon变换在成像中的核心作用，并详细分析了数据不完整（欠采样）或存在噪声时的成像逆问题。重点介绍了基于迭代的正则化方法，如Total Variation (TV) 最小化和稀疏表示（Sparse Representation），用以克服传统滤波反卷积中的伪影问题，实现更快速、低剂量的成像序列。 第二章：高维数据可视化与降维技术 生物医学成像数据往往是三维、四维甚至更高维的（例如功能性MRI的时间序列）。本章详细介绍了拓扑数据分析（TDA）和流形学习（如t-SNE, UMAP）在揭示复杂高维数据内在结构中的应用。讨论了如何有效地将复杂的功能连接组数据或弥散张量成像（DTI）数据转化为直观、可解释的视觉信息。 第三章：跨模态图像配准的几何与优化方法 临床实践中，将不同时间点或不同模态（如PET/CT融合）的图像对齐至关重要。本章超越了简单的刚性配准，深入研究了非刚性、高阶微分同胚配准（如Diffeomorphic Mapping）的数学基础，并探讨了基于信息论（如互信息最大化）的强度匹配策略。 第二部分：先进计算范式在图像增强与分割中的前沿应用 本部分是全书的核心，详细介绍了如何利用最新的计算范式来提高图像质量、自动化结构识别和定量分析的精度。 第四章：计算图像增强与去噪的统计建模 超越传统的线性滤波器，本章侧重于基于概率图模型（如马尔可夫随机场MRF）的图像去噪方法，特别是针对具有复杂纹理和非高斯噪声的生物医学图像。讨论了如何利用贝叶斯框架实现噪声水平自适应的图像恢复。 第五章：基于几何测量的组织形态学分析 本章探讨了计算几何学在定量描述生物结构方面的应用。详细介绍了形态学度量（如形状上下文、骨架化算法）在分析细胞核形态、肿瘤边界复杂性以及血管树结构中的应用。强调如何利用这些计算指标来量化组织病理学特征。 第六章：半监督与自监督学习在图像分割中的突破 虽然本书不以深度学习为中心主题，但本章探讨了在标注数据稀缺的生物医学领域中，如何利用计算学习方法克服标注瓶颈。重点介绍了利用物理约束（如偏微分方程PDEs驱动的分割）与深度特征提取相结合的混合模型，以及自监督方法在预训练特征提取器方面的潜力。 第三部分：从图像到功能：计算在生物标志物提取中的角色 本部分将焦点从单纯的图像处理转向基于图像的定量分析，以及如何将这些计算结果集成到更广泛的生物学模型中。 第七章：纹理分析与定量影像组学（Radiomics）的计算基础 定量影像组学是利用大量的定量特征从医学图像中提取信息，以预测治疗反应或疾病预后的新兴领域。本章详细分解了纹理特征的计算提取过程，包括灰度共生矩阵（GLCM）、灰度游程矩阵（GLRLM）等高阶统计量的计算公式、解释与鲁棒性分析。重点讨论了特征选择与降维技术（如主成分分析PCA）在构建有效影像组学特征集中的作用。 第八章：图像引导的计算模拟与生物力学建模 本章关注如何利用高精度分割图像作为输入，进行下游的计算模拟。内容包括基于有限元法（FEM）的组织力学性能预测，如骨折风险评估和软组织应力分布分析。讨论了如何将患者特异性的成像数据映射到生物力学模型中，实现个性化的工程预测。 第九章：多尺度成像数据的融合与信息整合 真正的临床洞察往往需要整合来自细胞、组织和器官层面的多尺度数据。本章探讨了构建多分辨率框架的计算策略，以实现从高分辨率病理切片到低分辨率临床扫描的有效信息桥接。讨论了信息熵在衡量不同尺度信息互补性中的应用。 总结与展望 本书的最终目标是提供一个跨越传统学科界限的计算蓝图。它不仅教会读者如何应用现有的先进算法，更重要的是，激发他们思考如何根据特定的生物医学成像问题，设计出新的、更具物理意义和生物学解释力的计算模型。通过对底层数学、优化理论和前沿计算范式的深入解析，本书致力于推动生物医学成像领域从“观察”到“精确计算预测”的深刻转变。 目标读者： 生物医学工程专业学生、医学物理学家、计算生物学家、从事医学图像分析和算法开发的研发人员。 ---

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这本书的书名《Neural Networks in Healthcare》直接点燃了我对未来医疗科技发展的想象。我一直在关注人工智能如何在各个行业掀起变革的浪潮，而医疗健康领域无疑是最具潜力和影响力的领域之一。我非常想深入了解，神经网络究竟是如何在如此复杂的环境中发挥作用的。它是否能帮助我们更早地发现那些难以察觉的疾病信号？它是否能为每位患者量身定制最适合的治疗方案？我期望这本书能够提供一些前沿的研究成果和实际的应用案例，让我看到神经网络在辅助诊断、药物研发、甚至个性化健康管理等方面的具体实践。我对书中可能涉及到的算法原理和技术细节保持着高度的兴趣，但更重要的是，我希望能够理解这些技术如何最终转化为改善人类健康福祉的实际行动。

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作为一个对数据分析和机器学习领域略有涉猎的读者，我被这本书的标题所吸引，是因为它触及了我一直以来最为关注的交叉领域——深度学习与临床实践的融合。我很好奇作者是如何在“Neural Networks”这个本身就充满数学和算法理论的基石上，构建起“Healthcare”这一充满人道关怀和实际需求的殿堂。我希望能在这本书中找到关于如何将抽象的神经网络模型转化为解决具体医疗问题的有力工具的答案。例如，在医学影像识别方面，是如何训练神经网络去分辨出微小的病灶，其背后涉及到的数据预处理、特征提取和模型优化等关键步骤，我对此充满了求知欲。又比如，在药物发现的过程中，神经网络是否能够加速筛选出潜在的有效成分，从而缩短新药研发的周期？更让我期待的是，书中是否会探讨神经网络在患者健康管理中的角色，例如通过分析可穿戴设备收集的生理数据，来预测疾病风险或优化治疗方案。

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这本书的书名就足够吸引我了，"Neural Networks in Healthcare"，光是这个组合就让我对接下来的内容充满了好奇。我一直对人工智能在医疗领域的应用抱有极大的兴趣，尤其是在疾病诊断、药物研发以及个性化治疗等方面，神经网络所展现出的潜力更是让我惊叹。想象一下，一个能够通过分析大量的医学影像数据来辅助医生做出更精准诊断的系统，或者一个能够预测患者对特定药物反应的算法，这不仅能极大地提高医疗效率，更能为患者带来更及时、更有效的治疗。这本书的出现，似乎正是为我打开了这样一扇通往未来医疗世界的大门。我迫切地想知道，作者是如何将神经网络这一复杂的概念，与医疗健康这个高度专业化的领域巧妙地结合起来的。它是否会深入浅出地解释神经网络的基本原理，然后循序渐进地展示它们在各种医疗场景下的具体应用？我期待着书中能够提供一些真实的案例研究，让我看到这些理论如何在现实世界中发挥作用，又会遇到哪些挑战。

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这本书的书名就足以引起我的极大兴趣。我一直认为，人工智能，特别是神经网络，是当前科技发展中最具颠覆性的力量之一，而医疗健康领域则是人类最需要科技进步来解决挑战的领域。我渴望在这本书中找到关于神经网络如何具体应用于医疗健康场景的答案。它是否会深入探讨神经网络在医学影像分析中的应用，比如如何识别X光片、CT扫描或MRI图像中的异常？抑或是在疾病预测方面，神经网络能否通过分析大量的基因组数据、病史记录和生活方式信息，来帮助我们更早地预警潜在的健康风险？我尤其对书中可能涉及到的关于神经网络模型的可解释性以及如何在临床实践中建立对这些模型的信任度的话题感到好奇，因为这对于在医疗这样一个关乎生命的领域推广新技术至关重要。

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看到这本书的书名，我脑海中立刻浮现出许多可能性。医疗健康领域，一直以来都对精确性和可靠性有着极高的要求，而神经网络作为一种强大的模式识别工具，似乎能够为这个领域带来革命性的进步。我非常想知道，作者是如何在这个学科交叉点上找到切入点的。是聚焦于某个特定的医学领域，例如肿瘤学、心脏病学，还是会更全面地概述神经网络在整个医疗健康体系中的应用？我希望书中不仅能介绍理论，更能提供一些实际的见解，比如在数据隐私和伦理方面，如何在利用神经网络进行分析的同时，保护患者的敏感信息。此外，我也对书中讨论的神经网络模型的局限性和潜在风险感到好奇。任何一项新技术在推广应用的过程中都会面临挑战，而医疗领域尤其需要审慎。我期待这本书能够提供一个平衡的视角，既展现神经网络的强大能力，也提醒读者注意其不足之处。

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