智慧醫學語言基礎 趙文龍 賀向前 馬雲峰 9787030744852 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：科學
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202308*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：智慧醫學語言基礎 ISBN：9787030744852 出版社：科學 著編譯者：趙文龍 賀向前 馬雲峰 頁數：344 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1563784 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本教材共分6章，第1章介紹智慧醫學概述，主要包括計算機基礎、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，強調醫學實踐和計算機理論的醫工融合。 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。目錄 第1章 智慧醫學概述1 1 計算機基礎 1 1 1 計算機的發展與分類 1 1 2 計算機系統的組成 1 1 3 微型計算機硬體系統 1 1 4 數制與信息的編碼 1 1 5 微型計算機軟體系統 1 1 6 軟體工程 1 1 7 計算機信息系統安全基礎 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 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
