Compression of Biomedical Images and Signals pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Nait-ali, Amine (EDT)/ Cavaro-menard, Christine (EDT)

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2008-8

价格:£ 96.95

装帧:

isbn号码:9781848210288

丛书系列:

图书标签:

Biomedical Imaging
Signal Compression
Image Compression
Medical Imaging
Data Compression
Wavelet Transform
JPEG 2000
Lossy Compression
Lossless Compression
Healthcare Technology

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具体描述

During the last decade, image and signal compression for storage and transmission purpose has seen a great expansion. But what about medical data compression? Should a medical image or a physiological signal be processed and compressed like any other data? The progress made in imaging systems, storing systems and telemedicine makes compression in this field particularly interesting. However, this compression has to be adapted to the specificities of biomedical data which contain diagnosis information.

As such, this book offers an overview of compression techniques applied to medical data, including: physiological signals, MRI, X-ray, ultrasound images, static and dynamic volumetric images.

Researchers, clinicians, engineers and professionals in this area, along with postgraduate students in the signal and image processing field, will find this book to be of great interest.

好的，这是一份关于一本名为《Biomedical Data Acquisition and Processing: From Sensor to Diagnosis》的图书简介，内容完全不涉及图像或信号压缩： --- 图书简介：《生物医学数据采集与处理：从传感器到诊断》出版社： [虚构出版社名称，例如：Advanced Medical Technology Press] 作者： [虚构作者团队，例如：Dr. Elara Vance & Prof. Kenji Tanaka] 出版年份： [例如：2024] 页数：约 850 页内容概述《生物医学数据采集与处理：从传感器到诊断》是一部全面而深入的专著，旨在弥合生物医学工程基础理论与临床实际应用之间的鸿沟。本书的核心聚焦于生命体征、生理活动以及生物化学过程的数据如何被精确地捕获、量化、传输、预处理，并最终转化为临床决策支持信息的全过程。它提供了一个从底层物理传感器技术到高层数据分析与解释的结构化框架，特别强调了数据质量、信噪比管理以及临床环境下的系统鲁棒性。本书的撰写基于对当前生物医学信号与数据采集领域最新进展的深刻理解，并辅以大量实际案例研究，确保读者能够掌握将实验室技术转化为可靠临床工具所需的工程思维和实践技能。它不仅仅是关于“如何测量”的指南，更是关于“如何确保测量的有效性与可靠性”的权威参考。核心主题与章节深度剖析全书共分为六大部分，系统地涵盖了生物医学数据生命周期的关键阶段：第一部分：生物信号与数据采集基础本部分奠定了理解所有后续处理技术的基础。它详尽地考察了生物电、生物力学、生化及热力学等生理参数的物理特性及其随时间或空间的变化规律。重点深入探讨了传感器原理，包括但不限于：电生理传感器：皮肤表面电极（如 ECG/EEG 导联设计、阻抗匹配）、植入式微电极阵列的材料科学与生物相容性。非接触式与远程传感：运用光电容积描记（PPG）、雷达/超声波技术对心肺运动的无创监测，以及可穿戴设备中的惯性测量单元（IMU）的校准。化学与生物传感器：血糖监测、离子选择性电极（ISE）的响应机制、生物分子检测中的表面等离子共振（SPR）原理。第二部分：数据获取系统与前端调理电路本部分是连接物理世界与数字领域的桥梁，详细阐述了如何将微弱的生物信号放大、滤波并数字化。重点内容包括：信号放大技术：低噪声放大器（LNA）的设计原则、仪表放大器的共模抑制比（CMRR）优化，以及生物电信号采集中直流偏置漂移的管理。模拟滤波设计：抗混叠滤波器的严格设计标准、频率响应特性分析，以及如何在硬件层面最大程度地减少环境噪声的耦合。模数转换（ADC）的选型与优化：速率、分辨率、量化误差的权衡；同步多通道采集的时间同步技术。第三部分：生物医学数据传输与存储架构现代医疗系统依赖于高效且安全的双向数据流。本部分专注于数据在本地、院内网络及云端环境中的高效传输与管理：无线通信协议在医疗中的应用：蓝牙低功耗（BLE）、ZigBee、Wi-Fi 在持续生命体征监测中的功耗与可靠性分析。数据完整性与时间戳管理：确保采集到的时间序列数据的绝对准确性，特别是在多模态系统（如影像与生理信号联合记录）中的时间基准对齐。数据存储方案评估：针对大规模、高频率时间序列数据的关系型与非关系型数据库的适用性对比，以及数据主权与隐私保护的初步工程考虑。第四部分：信号预处理与特征提取（非压缩/去噪方法）在将原始数据送入诊断模型之前，必须对其进行严格的清洗和增强。本部分侧重于提高信噪比和突出生物学相关信息，完全不涉及数据维度缩减或信息损失性处理。关键技术包括：基线漂移与工频干扰去除：基于自适应滤波（如卡尔曼滤波在基线追踪中的应用）和陷波滤波器的精确实现。伪迹分离：运动伪迹（如肌电干扰）的源头分析与基于独立成分分析（ICA）的源分离技术在多通道电生理数据中的应用。波形分割与事件检测：自动识别心动周期、呼吸事件、睡眠阶段标记的稳健算法，以及阈值设定的动态自适应方法。第五部分：定量分析与生理参数估计本部分将处理后的信号转化为可解释的临床指标。它深入探讨了各种时频分析工具在量化生理变异性中的角色：频域分析：傅里叶变换、功率谱密度（PSD）估计在评估心率变异性（HRV）中的应用，包括对不同分辨率谱估计方法的比较。时域与非线性分析：详细讲解时间序列的自相关函数、互相关函数，以及熵、李雅普诺夫指数等非线性指标在评估系统复杂性时的计算方法。生物反馈与控制回路分析：评估生理系统（如血压调节、体温控制）的反馈增益与延迟，为干预措施提供量化基础。第六部分：系统集成、临床验证与未来趋势最后一部分将理论与实践相结合，探讨如何将采集和处理系统部署到真实的临床环境中，并确保其可靠性与安全性：临床环境下的系统鲁棒性：探讨电磁兼容性（EMC）测试要求，以及在移动医疗场景中传感器漂移的实时校正机制。生物医学仪器标准化：讨论 IEC 60601 系列标准对数据采集设备设计的影响，以及 FDA/CE 认证过程中的数据质量要求。面向诊断的集成流：如何将高保真预处理数据无缝接入电子健康记录（EHR）系统，以及构建实时临床预警系统的架构考量。目标读者本书是生物医学工程、电子工程、计算生物学、临床生理学以及相关医学物理学专业的研究生、博士后学者、专业工程师以及临床技术人员的理想参考书。它对具备基础信号处理和电路知识的读者最为适用，是进入高级数据采集与量化分析领域的必备指南。 ---