21世纪全国本科院校创新型应用人才培养规划教材—生物医学数据分析及其MATLAB实现

丛书名： 21世纪全国本科院校电气信息类创新型应用人才培养规划教材

内容简介

本书系统地介绍了生物医学数据分析的相关基础知识和主要的分析方法，并通过MATLAB对大量的生物医学数据分析的实例进行实现。全书共分为7章：第1章绪论；第2章MATLAB应用基础；第3章医用数学基础及其MATLAB实现；第4章多变量分析；第5章时间序列分析；第6章生物信息学基础；第7章生物医学数据的检索方法。全书各章都配有思考题和习题，并在出版社相应网站上附有参考答案和各章例题的MATLAB源程序。

本书可作为医科本科生、信息处理、生物医学工程等相关专业的高年级本科生和研究生的教学参考用书，也可供相关的科技人员阅读和参考。

目录

第1章　绪论

1.1 生物医学数据的来源和特点

1.2　生物医学数据分析概述

1.3　MATLAB在生物医学数据分析叶的应用价值

小章小结

思考题与习题

第2章　MATLAB应用基础

2.1 MATLAB简介

2.1.1 MATLAB的特点

2.1.2　MATLAB 7.x的开发环境

2.1.3 MATLAB的帮助系统

2.2　MATLAB编程基础

2.2.1 数据类型

2.2.2　变量、运算符和表达式

2.2.3　矩阵元素的定位

2.3 MATLAB程序设计

2.3.1　M文件

2.3.2 函数

2.3.3　程序流程控制

2.4　MATLAB数据可视化

2.4.1　二维图形的绘制

2.4.2　三维图形的绘制

2.4.3　体数据的可视化

小章小结

思考题与习题

第3章　医用数学基础及其MATLAB实现

3.1 医用高等数学实例分析

3.1.1 函数分析

3.1.2　微分方程在生物医学中的应用

3.2　医学统计学实例分析

3.2.1 统计描述

3.2.2　统计推论

3.2_3 回归分析

本章小结

思考题与刊题

第4章　多变量分析

4.1 多元回归分析

4.2　主成分分析

4.3 判别分析

4.4　聚类分析

小章小结

思考题与习题

第5章　时间序列分析

5.1 时间序列分析概述

5.1.1 基本概念

5.1.2　时间序列的分类

5.1.3　时间序列的组合成分

5.2　时间序列分析办法

5.2.1 时间序列分析的基本思想

5.2.2　确定型时间序列的分析方法

5.2.3随机型时间序列的分析方法

5.3 时间序列分析MATLAB示例——脑电信号分析

本章小结

思考题与爿题

第6章　生物信息学基础

6.1　生物信息学概述

6.1.1　生物信息学产生的背景

6.1.2　什么是生物信息学

……

第7章　生物医学数据的检索方法

参考文献

书摘插图

第1章　绪论

1.2　生物医学数据分析概述

由传感器获得的是人体生理状态的原始信息，具有小同的特点。在这些信息中不仅含有有价值的信息，还混杂有干扰信息。为了把有用的潜在信息从原始信息中提取出来，就需要根据各种信息的特征进行处理和加上。

如何从大量数据中去发现和理解隐藏在其中的内在规律以及变量间的相互关系，进而为疾病的诊断、治疗提供依据和决策支持，并且加深对生命现象的认识和理解，是进行生物医学数据分析的目的。

在刚刚过去的20世纪中，生物医学的研究由于数学心想和方法的介入而发生了深刻的变化。数学推动了人们探索生命世界的步伐，使得现代生物学利医学的面貌为之改观。

如果没有傅里叶变换和Radon变换，CT与MRI的发明是不可想象的。

如果没有统计学列的各种理论和方法，DNA序列对于人类水远是无法破译的天书。

计算机数值诊断(专家系统)是数学方法应用于医学的一个典型例子。其原理是利用数学的信息理论、数据处理技术和计算机，对疾病患者的症状表现、各种化验检验指标进行数学加工分析，做出疾病的定量诊断结果。它与临床诊断不同，临床诊断是医生根据自己的经验和理论知识的推理做出最有可能的判断，诊断的准确性与医生本人的经验和知识水平有着直接的关系。

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