Data Mining in Biomedicine pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Pardalos, Panos M. (EDT)/ Boginski, Vladimir L. (EDT)/ Vazacopoulos, Alkis (EDT)

出品人:

页数:598

译者:

出版时间:2007-3

价格:$ 202.27

装帧:HRD

isbn号码:9780387693187

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• 生物医学
• 机器学习
• 生物信息学
• 医学信息学
• 人工智能
• 健康信息学
• 模式识别
• 数据分析
• 生物统计学

深入浅出：现代生物医学数据挖掘的理论基石与前沿应用 图书名称：《现代生物医学数据挖掘：从基础理论到临床实践的桥梁》 图书简介： 在二十一世纪，生物医学领域正经历一场由海量数据驱动的深刻变革。基因组学、蛋白质组学、影像学以及电子健康记录（EHRs）的爆炸式增长，为我们理解生命复杂性、揭示疾病机制以及实现精准医疗提供了前所未有的机遇。然而，这些数据的“金矿”要转化为可操作的知识，必须依赖强大、精确的数据挖掘和机器学习技术。本书《现代生物医学数据挖掘：从基础理论到临床实践的桥梁》，正是为迎接这一挑战而精心打造的权威指南。 本书并非对某一特定研究领域的浅尝辄止，而是致力于构建一个全面、系统且深入的知识框架，旨在帮助研究人员、临床医生、生物信息学家以及高级学生，掌握在生物医学场景下应用数据挖掘方法的完整流程和核心技术。我们深知，生物医学数据的独特性——其高维度、稀疏性、非线性关系、以及固有的噪声和偏差——要求比通用数据挖掘方法更为精细和专业的处理策略。 本书内容结构清晰，逻辑严谨，分为四个核心部分：基础奠基、核心方法论、生物医学特定应用、以及未来展望与伦理考量。 第一部分：基础奠基——生物医学数据的特性与预处理 本部分首先为读者建立起理解生物医学数据特殊性的基础。我们详细阐述了高通量测序数据（如RNA-seq, scRNA-seq）、医学影像数据（如MRI, CT, 病理切片）以及电子健康记录（EHRs）的内在结构、采集方式和固有限制。重点讲解了针对这些数据类型进行数据清洗、缺失值插补（特别关注生物学意义的插补策略）、标准化和归一化的必要性和最佳实践。此外，我们深入探讨了维度灾难问题，并详细对比了传统降维技术（如PCA, t-SNE）与新兴的拓扑数据分析（TDA）在生物学特征提取中的适用性。理解数据本身的偏倚和局限，是后续所有挖掘工作有效性的前提。 第二部分：核心方法论——从经典算法到深度学习的跨越 本部分是本书的技术核心。我们不仅仅罗列算法，更侧重于解释这些算法背后的数学原理及其在生物学背景下的具体含义。 在经典机器学习方面，我们对监督学习（如支持向量机SVM、随机森林RF在疾病分类中的应用）、无监督学习（如聚类分析K-means, DBSCAN在识别新的细胞亚群或表型分类中的应用），以及关联规则挖掘（用于发现潜在的生物标志物组合）进行了深入的剖析和优化。特别强调了如何选择合适的损失函数和正则化项来应对生物学实验中的小样本/大特征问题。 随后，本书将大量的篇幅投入到深度学习在生物医学中的应用。我们详细介绍了卷积神经网络（CNN）在医学影像分割与诊断中的架构演进（从AlexNet到U-Net的变体），循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）在时间序列数据（如生理信号监测、疾病进展预测）中的应用，以及图神经网络（GNN）在药物-靶点相互作用网络、蛋白质相互作用网络（PPI）分析中的革命性作用。我们还探讨了自监督学习和迁移学习如何缓解标注数据稀缺的困境。 第三部分：生物医学特定应用——构建知识发现的桥梁 本部分将理论与实践紧密结合，展示了数据挖掘技术如何解决实际的生物医学难题。 疾病诊断与预后预测： 探讨了如何整合多模态数据（基因表达、临床指标、影像特征）构建鲁棒的风险预测模型，例如利用集成学习方法提高早期癌症诊断的敏感性和特异性。 药物研发与靶点发现： 重点阐述了利用网络拓扑分析识别关键节点（潜在药物靶点），以及使用深度学习模型进行分子特性预测和虚拟筛选，加速先导化合物的筛选过程。 表型分型与亚组识别： 演示了如何利用无监督聚类和降维技术，从异质性极高的患者数据中发现具有明确生物学意义的疾病亚型，为个性化治疗方案的制定奠定基础。 生物通路与机制探索： 讲解了如何通过差异表达分析结合富集分析和因果推断模型，从高维数据中重建潜在的调控网络和信号通路，解释疾病发生的分子机制。 第四部分：挑战、展望与负责任的AI 在结束部分，本书超越了技术层面，探讨了生物医学数据挖掘领域面临的重大挑战：数据的互操作性（Interoperability）、模型的可解释性（Explainability - XAI）的重要性（特别是在临床决策支持系统中），以及如何在保证患者隐私（如联邦学习的应用）的前提下推进研究。我们提供了关于构建符合FDA等监管机构要求的、透明且公平的AI系统的实用建议。 本书的独特性与价值： 本书的价值在于其深度整合了生物学的专业知识与前沿的数据科学工具。它不仅仅是一本算法手册，更是一部实用的方法论指南，它强调在每一个数据挖掘步骤中，都必须充分尊重生物学和临床背景。通过大量精心挑选的案例研究和代码实现思路（非具体代码，而是方法论架构），读者将能够掌握从原始数据到临床洞见的完整转化路径。它面向的是那些渴望超越基础统计分析，迈向复杂系统建模和大规模数据驱动发现的专业人士。本书旨在培养新一代能够熟练驾驭大数据浪潮的生物医学研究领导者。

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