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智慧醫學語言基礎(新醫科智慧醫學系列教材)

  • 作者：編者:趙文龍//賀向前//馬雲峰|責編:王穎
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030744852
  • 出版日期：2023/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：336
人民幣：RMB 98 元      售價：元
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內容大鋼
    本教材共分6章，第1章介紹智慧醫學概述，主要包括電腦基礎、醫學大數據及其應用、人工智慧及智慧醫學應用；第2章介紹智慧醫學語言Python基礎，主要包括Python語言及開發環境搭建、Python語言基礎概述及數據類型、Python語言程序控制結構、函數；第3章介紹醫學數據的獲取與分析，主要包括醫學數據的獲取與存儲、醫學數據的常用計算模塊、醫學數據的描述性分析、醫學數據文件的讀取與寫入、醫學數據的歸一化轉換與常見預處理方法；第4章介紹醫學數據的可視化，主要包括matplotlib包、seaborn包、pyecharts包可視化醫學數據；第5章介紹醫學圖像處理，主要包括醫學影像相關技術、醫學圖像處理基礎、醫學圖像增強、醫學圖像分割與形態學處理等；第6章介紹機器學習及醫學應用，主要包括機器學習介紹、線性回歸分析、邏輯回歸、樸素貝葉斯分類、支持向量機、k均值（k-means）聚類、深度學習演算法。圍繞醫學案例由淺入深進行論述，特點是醫工融合，注重入門運用與舉一反三，強化醫學案例驅動的自主學習，重視醫學及相關專業學生的學習能力培養，強調醫學實踐和電腦理論的醫工融合。
    本教材可以作為醫學相關專業本科、專科、研究生的教材或參考書；本教材醫學案例豐富，也可以作為醫務工作者的參考書。
作者介紹
編者:趙文龍//賀向前//馬雲峰|責編:王穎
目錄
第1章  智慧醫學概述
  1.1  電腦基礎
    1.1.1  電腦的發展與分類
    1.1.2  電腦系統的組成
    1.1.3  微型電腦硬體系統
    1.1.4  數制與信息的編碼
    1.1.5  微型電腦軟體系統
    1.1.6  軟體工程
    1.1.7  電腦信息系統安全基礎
  1.2  醫學大數據及其應用
    1.2.1  醫學大數據的概念和特徵
    1.2.2  醫學大數據的獲取
    1.2.3  醫學大數據的相關技術
  1.3  人工智慧及智慧醫學應用
    1.3.1  人工智慧
    1.3.2  智慧醫學應用
  習題
第2章  智慧醫學語言Python基礎
  2.1  Python語言及開發環境搭建
    2.1.1  Python語言介紹及安裝配置
    2.1.2  PyCharm集成開發環境
    2.1.3  運行Python語言程序
    2.1.4  第三方庫介紹
  2.2  Python語言基礎概述及數據類型
    2.2.1  代碼規範
    2.2.2  變數與賦值語句
    2.2.3  數據類型及運算操作
    2.2.4  字元串類型及操作
    2.2.5  Python常用組合數據類型
  2.3  Python語言程序控制結構
    2.3.1  分支結構
    2.3.2  循環結構
  2.4  函數
    2.4.1  內置函數
    2.4.2  自定義函數
    2.4.3  lambda函數
  習題
第3章  醫學數據的獲取與分析
  3.1  醫學數據的獲取與存儲
    3.1.1  電子病曆數據
    3.1.2  醫學影像數據
    3.1.3  醫學數據獲取技術
  3.2  醫學數據的常用計算模塊
    3.2.1  numpy模塊
    3.2.2  pandas模塊
  3.3  醫學數據的描述性分析
    3.3.1  平均數
    3.3.2  最值
    3.3.3  中位數
    3.3.4  眾數

    3.3.5  極差
    3.3.6  標準差
    3.3.7  變異係數
    3.3.8  協方差
    3.3.9  相關係數
  3.4  醫學數據文件的讀取與寫入
    3.4.1  基於表格的二維數據獲取
    3.4.2  PDF數據的獲取
    3.4.3  文件與資料庫
  3.5  醫學數據的歸一化轉換與常見預處理方法
    3.5.1  中心化與離散化
    3.5.2  min-max標準化
    3.5.3  Z-score標準化
    3.5.4  數據的預處理
  習題
第4章  醫學數據的可視化
  4.1  matplotlib包可視化醫學數據
    4.1.1  matplotlib包基本使用
    4.1.2  pyplot繪圖步驟
    4.1.3  pyplot常用繪圖函數
  4.2  seaborn包可視化醫學數據
    4.2.1  seaborn包的介紹及安裝
    4.2.2  seaborn中的風格和顏色設置
    4.2.3  seaborn中的分佈型主要作圖函數
    4.2.4  seaborn中的關係型主要作圖函數
    4.2.5  seaborn中的分類型主要作圖函數
  4.3  pyecharts包可視化醫學數據
    4.3.1  pyecharts包基本使用
    4.3.2  pyecharts繪圖步驟
    4.3.3  pyecharts常用繪圖函數
  習題
第5章  醫學圖像處理
  5.1  醫學影像相關技術
    5.1.1  常見的醫學影像設備
    5.1.2  醫學圖像的像素、灰度等級、顏色通道、顏色空間
    5.1.3  醫學影像獲取
  5.2  醫學圖像處理基礎
    5.2.1  醫學圖像的平移、旋轉與翻轉
    5.2.2  醫學圖像的仿射變換與透視變換
    5.2.3  醫學圖像的邊緣檢測
    5.2.4  醫學圖像的卷積與濾波
  5.3  醫學圖像增強
    5.3.1  醫學圖像的灰度線性拉伸
    5.3.2  醫學圖像的直方圖增強
    5.3.3  醫學圖像的伽馬變換和對數變換
  5.4  醫學圖像分割與形態學處理
    5.4.1  醫學圖像的閾值分割
    5.4.2  形態學醫學圖像的膨脹、腐蝕、開運算、閉運算
  習題
第6章  機器學習及醫學應用

  6.1  機器學習介紹
  6.2  線性回歸分析
    6.2.1  演算法原理及實現步驟
    6.2.2  久坐時間與膽固醇濃度的一元線性回歸分析
    6.2.3  糖尿病數據線性回歸分析
  6.3  邏輯回歸
    6.3.1  演算法原理及實現步驟
    6.3.2  乳腺腫瘤數據邏輯回歸分析
  6.4  樸素貝葉斯分類
    6.4.1  演算法原理及實現步驟
    6.4.2  乳腺腫瘤數據樸素貝葉斯分類
  6.5  支持向量機
    6.5.1  演算法原理及實現步驟
    6.5.2  採用支持向量機的醫學案例
  6.6  k-means聚類法
    6.6.1  演算法原理及實現步驟
    6.6.2  乳腺腫瘤數據k-means聚類分析
  6.7  深度學習演算法
    6.7.1  卷積神經網路
    6.7.2  深度學習框架
    6.7.3  常見深度學習框架的安裝與使用
    6.7.4  醫學案例
  習題

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