Optimization in Medicine and Biology pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Lim, Gino J. (EDT)/ Lee, Eva K. (EDT)

出品人:

页数:592

译者:

出版时间:2008-1

价格:$ 203.34

装帧:

isbn号码:9780849305634

丛书系列:

图书标签:

优化
医学
生物学
数学建模
算法
生物统计
医疗优化
数据分析
机器学习
计算生物学

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具体描述

There have been two recent developments in the field of optimization: the demand for studies that are readily applicable to actual processes and the application of findings to areas outside of manufacturing. "Optimization in Medicine and Biology" demonstrates the theory and application of optimization to these non-manufacturing fields. Industrial engineers have played a role in the design of medical facilities and medical procedures. The application of optimization to diagnosis, prognosis, treatment, and treatment planning is an extension of their participation in health care and biological research. This book includes applications to cancer and HIV therapy as well as genomic and protein analysis.

现代生物医学研究中的数学建模与算法应用图书主题：本书深入探讨了现代生物医学研究领域中，如何运用先进的数学建模技术和优化算法来解决复杂的实际问题。内容聚焦于从基础生命科学到临床应用的各个层面，旨在为科研人员、生物医学工程师以及高年级学生提供一套系统性的方法论和工具箱。核心内容概述：本书的结构围绕生物系统固有的复杂性、数据驱动的决策需求以及计算效率的挑战展开。我们摒弃了对单一疾病或特定技术进行笼统描述的传统做法，转而专注于跨学科的建模范式。第一部分：生物系统建模的数学基础与挑战本部分首先建立起描述生物现象所需的数学语言。第一章：从微观到宏观的尺度效应与模型选择本章详述了在不同生物尺度上（分子、细胞、组织、器官乃至种群）描述系统动态性的数学框架。重点对比了确定性模型（如常微分方程组ODEs、偏微分方程PDEs）和随机模型（如随机过程、马尔可夫链）在描述生物噪声和不确定性方面的优势与局限性。特别关注了多尺度建模的耦合技术，例如如何将分子动力学模拟的结果作为细胞模型输入，以及如何使用平均场理论来近似高维系统。第二章：数据驱动的建模范式——系统生物学的基石现代生物学实验（组学技术、高通量筛选）产生了海量数据。本章详细介绍了如何利用这些数据来构建和验证模型。内容涵盖了参数估计的统计方法（如最大似然估计、贝叶斯推断），以及模型结构识别——即在众多可能的相互作用网络中，筛选出最能解释实验观测数据的结构。讨论了稀疏建模技术在处理高维生物数据时的必要性。第三部分：计算生物学中的优化与控制这部分是全书的核心，重点在于如何利用优化理论来指导实验设计、理解生物过程的效率，并设计干预策略。第三章：生物网络的反问题与推断生物体内信号通路和代谢网络是高度复杂的。本章将网络推断视为一个非线性反问题。详细介绍了基于扰动-响应数据的网络结构重建技术，包括使用矩阵分解来发现潜在的模块化结构，以及如何应用稀疏优化（如L1正则化）来筛选出驱动特定表型的关键基因或蛋白质。第四章：药物设计与靶点识别的组合优化在药物研发中，需要从庞大的化学空间中筛选出具有最佳药代动力学/药效学（ADMET）特性的分子。本章将此问题框架为多目标组合优化问题。探讨了如何使用启发式搜索算法（如遗传算法、粒子群优化）结合分子对接评分函数，来高效探索化学空间。此外，还深入分析了药物联用（Combination Therapy）的剂量优化问题，将其建模为混合整数线性规划（MILP）。第五章：生物过程的动力学控制与系统性干预本章关注于如何设计外部输入（如药物剂量、射频或电刺激）以将生物系统从病理状态引导至健康状态。这涉及最优控制理论的应用。详细讨论了Pontryagin最大值原理在推导细胞增殖、病毒复制等生物过程中最优干预策略上的应用。针对临床上无法精确测量系统状态的现实，阐述了观测器设计（如卡尔曼滤波及其非线性扩展EKF/UKF）在估计不可测状态方面的作用，为实现实时反馈控制奠定基础。第三部分：应用领域的高级案例研究本部分通过具体的生物医学应用案例，展示前述理论工具的实际威力。第六章：肿瘤异质性与适应性治疗的策略优化肿瘤的进化和耐药性是优化面临的最大挑战之一。本章将肿瘤群体视为一个动态演化系统。侧重于演化博弈论在理解肿瘤细胞间的竞争与合作关系中的应用。重点阐述了适应性治疗策略的设计，即如何通过动态调整药物浓度，而非最大化杀伤率，来延迟或避免耐药性的出现，目标函数通常涉及“时间价值”和“生存质量”。第七章：医学影像重建与信号处理中的稀疏表示医学成像（如MRI、CT）的质量依赖于高效的数据采集和重建算法。本章着重于压缩感知（Compressed Sensing, CS）在加速成像采集过程中的应用。从傅里叶空间采样理论出发，详细推导了基于$L_1$范数最小化的图像重建算法（如迭代收缩阈值算法ISTA、快速算法FISTA）。探讨了如何将生物先验知识（如器官边界的平滑性）嵌入到正则化项中，以提高低剂量或快速扫描数据的重建质量。第八章：生物传感与体内诊断的鲁棒性优化生物传感器和体内诊断设备需要对环境噪声具有高度鲁棒性。本章讨论了鲁棒优化的概念，用以处理传感器精度不确定性或生理环境波动。内容包括对不确定集合的建模，以及最小化最坏情况下性能下降的优化目标。案例包括血糖监测系统中的传感器漂移校正和生物标志物信号的去噪处理。结语：展望与未来计算生物学的新兴课题本书最后展望了计算生物学前沿领域，包括因果推断在生物学中的应用（超越相关性）、可解释性人工智能（XAI）在解析复杂生物模型中的潜力，以及在个性化医疗中实现大规模个体化模型的计算可行性挑战。读者对象：生物医学工程、生物物理学、系统生物学、数学建模、生物信息学等相关领域的研究人员、博士后、高级研究生。对应用数学和计算方法感兴趣的临床医生和生物制药领域的专业人士亦可从中获益。