Pacific Symposium on Biocomputing 2009 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Altman, Russ B. (EDT)/ Dunker, A. Keith (EDT)/ Hunter, Lawrence (EDT)/ Murray, Tiffany (EDT)/ Klein,

出品人:

页数:548

译者:

出版时间:2008-11

价格:$ 174.90

装帧:

isbn号码:9789812836922

丛书系列:

图书标签:

Biocomputing
Computational Biology
Bioinformatics
Systems Biology
Genomics
Proteomics
Data Mining
Machine Learning
Algorithms
Statistical Methods

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具体描述

The Pacific Symposium on Biocomputing (PSB) 2009 is an international, multidisciplinary conference for the presentation and discussion of current research in the theory and application of computational methods in problems of biological significance. Presentations are rigorously peer reviewed and are published in an archival proceedings volume. PSB 2009 will be held on January 5-9, 2009 in Kamuela, Hawaii. Tutorials will be offered prior to the start of the conference. PSB 2009 will bring together top researchers from the US, the Asian Pacific nations, and around the world to exchange research results and address open issues in all aspects of computational biology. It is a forum for the presentation of work in databases, algorithms, interfaces, visualization, modeling, and other computational methods, as applied to biological problems, with emphasis on applications in data-rich areas of molecular biology. The PSB has been designed to be responsive to the need for critical mass in sub-disciplines within biocomputing. For that reason, it is the only meeting whose sessions are defined dynamically each year in response to specific proposals. PSB sessions are organized by leaders of research in biocomputing's hot topics. In this way, the meeting provides an early forum for serious examination of emerging methods and approaches in this rapidly changing field.

好的，这是一本关于深度学习在医疗影像分析中的应用的图书简介，内容详实，力求专业和贴近行业前沿： --- 深度学习驱动的医疗影像智能分析：从基础理论到临床实践图书简介随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已成为重塑现代医学影像诊断和治疗流程的核心驱动力。本书深入剖析了如何运用尖端的深度学习模型，解决放射学、病理学、眼科学等多个医学影像领域面临的复杂挑战。它不仅为研究人员和工程师提供了坚实的理论基础，更为临床医生和生物医学专业人员架起了一座通往先进技术应用的桥梁。第一部分：医疗影像与深度学习的基石本部分奠定了理解后续高级应用所需的基础知识体系，重点关注数据特性、算法原理与领域特定挑战。第一章：医学影像的数字化与质量控制本章详述了当前主流医学影像模态（如CT、MRI、超声、数字病理切片、眼底照片）的数据结构、采集标准与物理原理。深入探讨了医学图像特有的挑战，包括低信噪比、伪影、异构数据源以及标准化的重要性。重点讲解了如何进行影像预处理，包括去噪、配准、灰度标准化以及针对特定任务（如三维重建或时间序列分析）的数据增强策略。此外，还会对比分析DICOM、NIfTI等常用医学数据格式的内部机制。第二章：深度学习基础回顾与医学影像的适应性本章为非AI专业读者快速建立深度学习的认知框架。从人工神经网络的基本结构（感知机、激活函数）出发，逐步过渡到卷积神经网络（CNN）的经典架构（LeNet, AlexNet, VGG）。重点阐述CNN在处理空间层次特征方面的优势。同时，深入讨论了医学影像分析中必须面对的挑战：数据稀疏性、类别不平衡性以及对模型可解释性的高要求。引入了迁移学习（Transfer Learning）的概念及其在医学领域快速部署的策略。第三章：核心深度学习架构与医学影像任务映射详细介绍与医学影像分析任务紧密相关的经典和前沿网络结构。图像分类与识别： ResNet、DenseNet在肿瘤良恶性鉴别中的应用。目标检测： R-CNN系列（Faster R-CNN, YOLO, SSD）在病灶定位、器官分割中的性能对比与优化。语义分割与实例分割： U-Net及其变体（如V-Net、Attention U-Net）在精确器官与病灶轮廓勾画中的关键作用，以及Mask R-CNN在复杂结构分割中的优势。第二部分：关键应用场景与高级技术本部分聚焦于深度学习如何在具体的临床环节中落地，并探讨应对高级挑战的技术方案。第四章：放射学影像的自动化分析与量化本章专注于CT和MRI数据。详细解析了肺结节的CADe/CADx系统的构建流程，从海量数据中筛选可疑区域到进行多维度特征提取和风险评估。讨论了脑部疾病（如阿尔茨海默病、多发性硬化症）的结构和功能MRI分析，如何利用深度学习进行早期生物标志物的量化和疾病进展预测。此外，涵盖了放射组学（Radiomics）与深度学习的融合，以期发掘超越人眼可见的诊断信息。第五章：数字病理学的全视野图像（WSI）处理数字病理学的高分辨率和巨大的图像尺寸对计算资源和算法设计提出了极高要求。本章侧重于多尺度分析和上下文信息整合。讲解了如何将WSI分解为可管理的图块（Patches），并使用弱监督学习（Weakly Supervised Learning）方法，仅依赖病理学家的诊断报告级别标签，实现组织学分类和肿瘤微环境的精确分割。同时，探讨了AI在免疫组化染色分析和预后评分中的最新进展。第六章：时间序列与三维/四维数据建模针对动态影像（如超声、功能性MRI、PET动态扫描）和三维重建的需求，本章介绍了循环神经网络（RNN）和图神经网络（GNN）在捕获时间依赖性特征中的潜力。重点讲解了3D CNN（如3D U-Net）在三维空间上保持连续性和完整性的优势，以及它们在心血管结构分析和肿瘤体积跟踪中的应用。第七章：可解释性人工智能（XAI）在临床决策中的重要性在人命关天的医学领域，模型的“黑箱”性质是其广泛应用的主要障碍。本章系统介绍了提高深度学习模型透明度的技术。深入讲解了梯度可视化方法（如Grad-CAM, Integrated Gradients），展示模型关注的影像区域，帮助医生验证决策依据。同时，探讨了因果推断模型和对抗性样本对模型鲁棒性的影响及防御策略，确保AI辅助诊断系统的可靠性。第三部分：临床集成、伦理与未来展望本部分着眼于将成熟的技术转化为可部署的临床工具，并探讨其社会影响。第八章：模型验证、泛化与临床部署成功的AI模型必须在不同医院、不同设备上保持稳定的性能。本章详述了多中心数据验证策略、联邦学习（Federated Learning）在保护数据隐私前提下实现跨机构模型训练的方法。讨论了模型性能的临床指标（灵敏度、特异度、AUC之外的临床效用评估）以及监管机构（如FDA/EMA）对医疗AI的审批路径和标准要求。第九章：数据隐私、伦理考量与法规遵从深入探讨医疗数据使用的法律框架（如HIPAA、GDPR）与技术实现（如差分隐私、去标识化）。重点分析了算法偏见（Bias）的来源——特别是当训练数据缺乏多样性时——以及如何通过公平性指标和偏差减轻技术来设计更公平的诊断工具。第十章：前沿交叉：生成模型与个性化治疗展望未来，本章介绍了生成对抗网络（GANs）在合成高保真医学影像（如数据增强、模拟不同扫描参数）中的应用。探讨了强化学习（RL）在优化治疗方案（如放疗剂量规划、药物剂量滴定）中的潜力。最后，总结了多模态数据融合（影像、基因组学、电子病历）对实现真正意义上的精准医疗的终极目标。 --- 本书旨在成为一本全面、严谨且面向实践的参考书，帮助专业人士驾驭深度学习技术，推动医疗影像分析进入一个更智能、更精准的时代。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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拿到这本厚实的书，首先映入眼帘的是它严谨的装帧，硬质封面和精细的印刷，给人一种值得信赖的感觉。封面上“Pacific Symposium on Biocomputing 2009”的字样，清晰地标注了其学术性和时效性。我一直对生物学与计算机科学交叉的领域抱有极大的热情，尤其是生物计算，它像是打开了理解生命复杂性的金钥匙。这本书的出版年份2009年，正是一个信息爆炸，数据科学开始崭露头角的时期，我非常好奇在那一年，全球顶尖的科学家们是如何利用计算的力量来探索生物学的边界的。我设想，书中可能包含了关于基因组学、蛋白质组学、系统生物学等方面的最新研究，以及如何运用机器学习、数据挖掘等技术来分析海量的生物数据。我想象着里面会有大量的专业术语、模型公式以及令人惊叹的计算结果。对于我这样非该领域的专业人士来说，或许有些内容会显得晦涩难懂，但我相信，即使是其中的一些概念和方法，也能为我打开全新的思考维度，让我对生命科学的未来发展方向有一个更宏观的认识。它就像是一本藏宝图，等待我去发掘其中蕴含的知识宝藏。

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这本书的整体风格给我的感觉是相当正式且学术化的，封面上“Pacific Symposium on Biocomputing 2009”的排版就透露出一种庄重和专业。我虽然不是直接从事生物计算研究的，但一直对交叉学科的魅力深感着迷，尤其是当计算机的逻辑与生物学的复杂性碰撞时，总能产生令人意想不到的火花。2009年，生物信息学和计算生物学正处于一个快速发展的阶段，我很好奇在这场学术会议上，究竟有哪些划时代的观点被提出，有哪些新的计算模型被展示，又有哪些前沿的研究成果得到了深入的探讨。我预感这本书里会有大量的图表和数据分析，可能涵盖了生物分子模拟、药物设计、基因调控网络分析等多个方面。对于我这样一个门外汉来说，阅读这本书可能需要花费不少时间和精力去理解其中的专业知识，但正是这种挑战，让我对它充满了期待。我希望通过阅读这本书，能够对生物计算领域当时的最新进展有一个概览性的了解，并且能够从中学习到一些分析问题和解决问题的通用思维方式，这对我个人的学习和工作都会有很大的启发。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺简洁大方的，以深蓝色为主调，点缀着一些抽象的生物分子结构图，隐约透露着一丝科技感和学术气息。封面上“Pacific Symposium on Biocomputing 2009”的字体选择也很讲究，既有现代感又不失庄重，整体给人一种专业、严谨的视觉感受。我拿到这本书的时候，就对它所涵盖的议题产生了浓厚的兴趣，毕竟“生物计算”这个领域听起来就充满着无限的可能性，似乎能够解开生命体运作的奥秘，又或者为疾病的治疗带来革命性的突破。虽然我还没有深入翻阅具体内容，但仅凭封面和书名，我就能想象到其中汇聚的最新研究成果和前沿思想。我期待它能像一个窗口，让我窥见生物计算领域在2009年那一刻的学术脉搏，了解当时有哪些关键问题被探讨，有哪些新的方法被提出，以及有哪些激动人心的发现被分享。我猜想，书中一定充满了各种复杂的图表、精密的算法以及严谨的实验数据，这对于任何一个对生物计算领域充满好奇的人来说，都是一场视觉和智力上的盛宴。希望这本书能够激发我更多的思考，让我对这个快速发展的领域有更深刻的理解。

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从这本书的命名“Pacific Symposium on Biocomputing 2009”来看，就给人一种非常专业且具有权威性的感觉，封面设计简洁有力，蓝色系的主色调也符合学术会议的基调。我一直对生物计算这个学科充满好奇，它能够将抽象的计算机科学与复杂的生命现象联系起来，听起来就充满了探索未知的魅力。2009年，正是一个科技飞速发展的时期，我非常想知道在那个时间点，生物计算领域有哪些重要的进展和突破。我猜想，书中一定汇集了许多来自世界各地顶尖研究者的论文和报告，内容可能会涉及基因组数据分析、蛋白质结构预测、系统生物学建模等方面。对于我这样一个对该领域了解不多的人来说，阅读这本书可能会是一个不小的挑战，需要花费很多精力去理解那些专业的概念和技术。但是，正是这种未知和挑战，让我对这本书充满了期待，我希望通过阅读它，能够更深入地了解生物计算的奥秘，拓宽自己的知识视野，甚至从中找到一些未来发展的方向。

评分☆☆☆☆☆

打开这本书，第一眼看到的是简洁而专业的封面设计，深邃的蓝色背景搭配“Pacific Symposium on Biocomputing 2009”的醒目标识，立刻营造出一种严谨的学术氛围。我对生物计算这一领域始终怀有浓厚的兴趣，它仿佛是一座连接生命科学与信息技术桥梁，承载着我们对理解生命奥秘的无限遐想。2009年，这个时间节点，我猜想一定汇聚了当时该领域最前沿的研究成果和思想。我想象着，书中定然充满了各种复杂的算法、模型以及海量的生物数据分析，这些都凝聚着科学家们的智慧与汗水。对于非专业人士的我来说，阅读这本书可能会是一次不小的挑战，需要耐心去消化那些深奥的理论和精密的计算过程。然而，正是这种挑战，激起了我深入探索的欲望。我期待着，通过这本书，能够窥见生物计算在那个特定时期所展现出的活力与潜力，或许能从中获得一些关于未来发展趋势的启示，甚至是一些解决现实问题的灵感。

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