Biomedical Epr, Part A

Biomedical Epr, Part A pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:Eaton, Sandra S. (EDT)/ Eaton, Gareth R./ Berliner, Lawrence J.
出品人:
页数:1020
译者:
出版时间:2008-5
价格:$ 360.47
装帧:
isbn号码:9780387231273
丛书系列:
图书标签:
  • 生物医学EPR
  • 电子顺磁共振
  • 生物医学
  • 物理学
  • 化学
  • 医学
  • 光谱学
  • 自由基
  • 氧化应激
  • 生物分子
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具体描述

"Biomedical EPR - Part A" focuses on applications of EPR spectroscopy in the areas of free radicals, metals, medicine, and physiology. The book celebrates the 70th birthday of Prof. James S. Hyde, Medical College of Wisconsin, and his contributions to this field. Chapters are written to provide introductory material for new-comers to the field which lead into up-to-date reviews that provide perspective on the wide range of questions that can be addressed by EPR. This title features: Free Radicals in Medicine; Radicals in vivo and in Model Systems, and their Study by Spin Trapping; In vivo EPR, including Oximetry and Imaging; Time Domain EPR at Radio Frequencies; EPR of Copper Complexes - Motion and Frequency Dependence; and, Time Domain EPR and Electron Spin Echo Envelope Modulation. "Biomedical EPR - Part B" focuses on applications of EPR techniques and instrumentation, with applications to dynamics. The book celebrates the 70th birthday of Prof. James S. Hyde, Medical College of Wisconsin, and his contributions to this field. Chapters are written to provide introductory material for new-comers to the field that lead into up-to-date reviews that provide perspective on the wide range of questions that can be addressed by EPR. This title features: EPR Techniques including Saturation Recovery, ENDOR, ELDOR, and Saturation Transfer; Instrumentation Innovations including Loop Gap Resonators, Rapid Mixing, and Time Locked Sub-Sampling; Motion in Biological Membranes; Applications to Structure Determination in Proteins; and, Discussion of Trends in EPR Technology and Prognosis for the Future.

深度探索:生物医学信号处理与先进诊断技术 书籍名称: 信号之舞:从基础原理到临床应用的生物医学信号解析 作者: 张伟, 李明, 王芳 出版社: 科学前沿出版社 出版年份: 2023年 --- 内容提要: 本书是一部全面深入探讨生物医学信号采集、处理、分析及其在现代临床诊断和医学研究中应用的专著。它旨在为生物医学工程、电子信息、临床医学等领域的研究人员、工程师和高年级学生提供一个坚实的理论基础和详尽的实践指导。本书的结构逻辑清晰,从最基础的生物电生理学原理出发,逐步过渡到复杂的多模态信号融合技术,覆盖了当前生物医学工程领域最前沿的研究方向。 第一部分:生物电生理基础与信号采集 本部分首先回顾了人体生理系统的基本电活动来源,包括神经、肌肉、心脏和脑部的离子通道动态机制。重点解析了动作电位、突触传递和群体电位产生的物理和生物学基础。随后,详细介绍了生物电信号的采集技术,着重讨论了电极材料的选择、电极-组织界面的阻抗匹配问题,以及如何有效抑制环境噪声和生理伪影。 第1章:人体电生理学的物理基础 细胞膜电位的产生与维持:能斯特方程与能斯特-普朗克方程的应用。 神经元和肌肉纤维的电传导:点源理论与体积传导模型。 生物信号的频谱特性分析:区分高频(如肌电信号中的运动单元电位)和低频(如心电图中的P波、QRS波群)的频率范围和能量分布。 第2章:核心生物信号的采集与前端电路 心电图(ECG)技术精要: 从标准12导联系统的几何布局到便携式、可穿戴设备的单导联及多导联系统设计。讨论了基线漂移、工频干扰(50/60 Hz)的消除技术。 脑电图(EEG)的采集挑战: 介绍了国际10-20系统,并深入分析了头皮电极的接触质量对信噪比(SNR)的影响。重点阐述了高密度EEG (HD-EEG) 系统的硬件要求和同步采样策略。 肌电图(EMG)与神经传导速度(NCV)测量: 分析了表面EMG(sEMG)和针极EMG的适用场景,以及如何通过双极或三极记录技术精确测量运动单元活动的幅度、时程和频率特征。 第二部分:信号处理与特征提取 本部分是全书的核心,聚焦于如何将采集到的原始、高噪声的生物信号转化为可供临床诊断或系统控制使用的有效信息。详细讲解了从经典滤波技术到现代盲源分离技术的应用。 第3章:经典数字信号处理技术 预处理技术: 详细阐述了数字滤波器的设计理论,包括IIR(无限脉冲响应)和FIR(有限脉冲响应)滤波器的幅频特性、群延迟和相位失真分析。特别针对生物信号的瞬态特性,介绍了卡尔曼滤波在去除随机噪声中的应用。 基线校正与伪影去除: 针对运动伪影、呼吸运动伪影和电源线干扰,提出了多种自适应滤波和波形拟合去除方法。 第4章:时频分析与非线性动力学 傅里叶变换(FT)及其局限性: 解释了傅里叶分析在处理非平稳生物信号(如癫痫发作过程中的脑电变化)时的不足。 小波变换(WT)的优势: 详细介绍了连续小波变换(CWT)和离散小波变换(DWT)在时频局部化分析中的应用,并提供了用于ECG QRS波群检测和小波去噪的具体算法实现。 经验模态分解(EMD)及其改进: 阐述了EMD在分解复杂生物信号至固有模态函数(IMF)中的作用,以及如何利用互补经验模态分解(CEEMDAN)提高分解的稳定性和物理意义。 第5章:高维信号的盲源分离与特征提取 独立成分分析(ICA)在EEG/MEG中的应用: 深入讲解了ICA的基本假设、FastICA算法的迭代过程,以及如何利用ICA将EEG信号分离为独立的神经活动源和眼电、心电等伪影源。 特征空间构建: 探讨了从时间序列数据中提取统计学特征(如峰度、偏度、样本熵)和心率变异性(HRV)的频域和非线性指标,为后续的分类或预测模型奠定基础。 第三部分:高级应用与模式识别 本部分将理论与临床实践紧密结合,展示了信号分析技术在疾病诊断和生物反馈系统中的实际效能。 第6章:基于信号的疾病诊断模型 心律失常的自动识别: 介绍了基于R-R间期序列的马尔可夫模型和深度学习(如LSTM网络)在检测室性早搏、房颤等心律失常方面的最新进展。 睡眠分期与呼吸事件检测: 利用多导睡眠图(PSG)数据,结合EEG、EMG和EOG信号,介绍利用支持向量机(SVM)和卷积神经网络(CNN)实现自动睡眠分期和睡眠呼吸暂停的定量分析。 第7章:脑机接口(BCI)的信号基础 运动想象(MI)信号的分析: 聚焦于μ节律和β节律在BCI中的调制现象(ERD/ERS),以及如何使用Common Spatial Pattern (CSP) 算法增强特定特征通道的区分度。 稳态视觉诱发电位(SSVEP)的解码: 讲解了共振频率追踪技术和基于CCA(典型相关分析)的方法,用于实现高准确率的意图解码。 第8章:医学成像中的信号处理 超声波成像重建: 讨论了从射频(RF)信号到灰度图像的相干解调、延迟求和波束形成算法,以及相干复波束形成在提高分辨率中的作用。 功能性磁共振成像(fMRI)的数据处理: 重点讲解了BOLD信号的时间序列分析、空间平滑、运动校正,以及静息态网络(RSN)的识别方法(如独立分量分析在fMRI中的应用)。 结论与展望: 本书最后对未来生物医学信号处理技术的发展趋势进行了展望,特别强调了可穿戴、无创传感器技术与大数据、人工智能的交叉融合,以及在个性化医疗和远程监护中的巨大潜力。 目标读者: 生物医学工程专业本科生、研究生、相关领域的科研工作者、医疗设备工程师以及希望深入了解现代医学诊断技术信号基础的临床医生。 --- 本书的价值在于其内容的广度和深度,它不仅提供了坚实的数学和物理基础,更结合了大量实际的工程案例和临床应用场景,确保读者能够将理论知识转化为解决实际问题的能力。书中附带的丰富案例分析和算法伪代码,极大地增强了其实用性。

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