Data Mining, Systems Analysis and Optimization in Biomedicine pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Seref, Onur (EDT)

出品人:

页数:328

译者:

出版时间:2007-11

价格:$ 164.98

装帧:

isbn号码:9780735404670

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• 生物医学
• 系统分析
• 优化
• 机器学习
• 人工智能
• 医疗信息学
• 生物信息学
• 算法
• 数据分析

生物医学中的数据挖掘、系统分析与优化：理论、方法与实践 图书概述 本书旨在为生物医学领域的研究人员、数据科学家、临床医生以及对交叉学科应用感兴趣的专业人士，提供一个全面、深入且极具实践指导性的参考指南。本书聚焦于生物医学信息学的核心支柱——数据挖掘（Data Mining）、系统分析（Systems Analysis）与优化（Optimization）方法论的融合与应用。我们致力于解析如何利用尖端计算技术和严谨的分析框架，从海量、异构的生物医学数据中提取有意义的知识，构建预测性模型，并设计出高效的干预策略，最终推动精准医疗和生物技术的发展。 本书结构精心设计，从基础理论的奠定，到高级算法的剖析，再到真实的临床与生物学案例研究，层层递进，确保读者不仅掌握“做什么”，更能深刻理解“为什么这样做”以及“如何有效地实施”。我们尤其强调计算模型与生物学现实之间的桥梁构建，力求避免纯粹的理论堆砌，确保每一项技术都有明确的生物医学应用场景。 第一部分：生物医学数据基础与预处理 本部分为后续高级分析奠定坚实的基础，重点在于理解生物医学数据的复杂性、高维度特性以及高质量数据准备的必要性。 第1章：生物医学数据的异构性与挑战 本章详细探讨了当前生物医学数据生态系统的全景，包括基因组学（如全基因组测序数据）、蛋白质组学、代谢组学、电子健康记录（EHRs）、医学影像数据（MRI, CT, 病理切片）以及可穿戴设备产生的时序数据。重点分析了这些数据固有的挑战：稀疏性、噪声、缺失值、批次效应（Batch Effects）以及维度灾难（Curse of Dimensionality）。我们引入了生物统计学视角下的数据质量控制标准，并讨论了在处理这些复杂数据集时需要遵循的伦理和隐私保护法规（如HIPAA和GDPR在数据分析中的体现）。 第2章：数据准备、特征工程与降维技术 高质量的数据分析始于精细的预处理。本章深入讲解了数据清洗、标准化和归一化的技术，特别关注如何处理高通量测序数据的背景校正。核心内容集中在特征工程：如何从原始数据中构建具有生物学意义的特征（例如，从基因表达谱中提取通路富集分数）。随后，系统介绍经典与现代的降维技术，包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）在多组学数据中的应用，以及t-SNE和UMAP在高维可视化中的局限性与优势。 第二部分：生物医学数据挖掘的核心算法 本部分是本书的核心，详细剖析了应用于生物医学领域的数据挖掘算法，强调其在疾病诊断、预后判断和药物发现中的具体应用。 第3章：监督学习：分类与回归在临床决策中的应用 本章聚焦于预测模型构建。详细阐述了逻辑回归在风险评分构建中的基础作用，并深入探讨了支持向量机（SVM）在小样本高维数据分类中的优化策略。重点介绍集成学习方法（Ensemble Methods），包括随机森林（Random Forests）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM），并展示它们如何用于预测肿瘤分级和患者生存期。我们还将讨论神经网络（Neural Networks），特别是多层感知机（MLP）在EHRs数据挖掘中的基础架构。 第4章：无监督学习：聚类与关联规则在表型发现中的作用 无监督学习是探索未知生物学模式的关键工具。本章详细介绍了K-均值聚类（K-Means）和层次聚类（Hierarchical Clustering）在识别疾病亚型（Subtyping）中的应用。深入探讨了高斯混合模型（GMM）在复杂分布数据中的鲁棒性。此外，本书将介绍Apriori算法及其变体，用于发现药物相互作用或临床路径中的关联规则。 第5章：深度学习在复杂生物医学数据处理中的前沿进展 针对医学影像和序列数据的高复杂性，本章专注于深度学习模型的应用。详细解析了卷积神经网络（CNNs）在医学图像分割、病灶检测中的架构（如U-Net在组织病理学中的应用）。对于序列数据，我们探讨了循环神经网络（RNNs）及其变体（LSTM/GRU）在时间序列EHR分析中的潜力。此外，本书将介绍自动编码器（Autoencoders）在特征学习和异常检测方面的应用。 第三部分：系统分析与优化：从模型到干预 本部分将数据挖掘的发现转化为可操作的系统级理解和优化策略，这是实现转化医学的关键环节。 第6章：生物系统建模与网络分析 生物学是一个复杂的相互作用网络。本章侧重于系统生物学的视角，介绍如何构建和分析基因调控网络、蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI）。讲解图论基础，包括中心性度量（Degree, Betweenness, Eigenvector Centrality）在识别关键生物标志物中的应用。我们将探讨动态系统建模（如常微分方程模型）在模拟细胞信号通路动态行为中的应用。 第7章：优化理论在生物医学资源配置中的应用 优化是提高效率、降低成本的决定性工具。本章将优化理论应用于实际的生物医学场景。重点讲解线性规划（Linear Programming）和整数规划在优化临床试验设计（如样本量分配、受试者招募策略）中的应用。讨论启发式算法，如遗传算法和模拟退火，在解决复杂的、非线性的资源调度问题（如手术室排程、医疗设备维护）中的有效性。 第8章：模型验证、可解释性与临床转化 一个成功的模型必须是可靠且可信的。本章探讨了严格的模型评估框架，包括交叉验证策略、AUC/ROC分析、精确率-召回率曲线的解读。至关重要的是，本书将投入大量篇幅讨论模型可解释性（XAI），介绍LIME和SHAP等技术，如何帮助临床医生理解“黑箱”模型的预测依据，从而建立对AI辅助决策的信任。最后，讨论从实验室发现到临床实践的转化路径（Translation Pathway）中的挑战与机遇。 总结与展望 本书的最终目标是为读者提供一套融汇贯通的知识体系，使他们能够独立设计、执行并评估复杂的生物医学数据分析项目。它不仅是一本算法手册，更是一部连接海量数据与救死扶伤使命的实践指南。通过对数据挖掘、系统分析和优化技术的综合应用，本书力求成为推动下一代精准医疗和生物技术创新的重要参考资料。

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