资源介绍
(英文版电子书）
电子书格式: epub
本书是生物医学与应用数学交叉领域的实用指南，聚焦于如何运用数学模型和计算工具解决生物医学数据的分析难题。作者结合三十年跨学术、政府与工业界的实践经验，构建了 “数据 + 数学模型 + 计算软件” 的核心分析框架，将抽象的数学理论转化为可直接应用于临床数据、疾病建模和医疗诊断的实用工具。
全书结构清晰，从数据处理基础到高级建模方法逐步深入。开篇通过前列腺特异性抗原（PSA）数据建模案例，直观展示了数据可视化、曲线拟合等核心流程，帮助读者快速掌握分析思路。核心章节涵盖六大模块：数据处理部分详细讲解可视化、变换、滤波、聚类与数据清洗的关键技术，解决生物医学数据中常见的噪声、异常值和维度冗余问题；通过葡萄糖 - 胰岛素相互作用、HIV 向艾滋病转化、实时聚合酶链反应（PCR）三个典型案例，演示微分方程在生物系统动态建模中的应用；SEIR 模型章节聚焦流行病传播模拟，包括 HIV/AIDS 传播模型和呼吸道传染病爆发预测，结合扩展卡尔曼 - 布西滤波器实现疫情趋势的精准估计；统计模式识别与分类部分系统介绍主成分分析、判别分析、支持向量机等方法，为医学影像诊断、疾病亚型分类提供技术支撑；生物统计学与假设检验章节梳理了均值、比例、方差检验等常用方法，包含等效性检验、非劣效性检验等医学研究必备的统计工具；聚类数据与方差分析章节则针对多读者、多类别数据场景，提供了科学严谨的结论推导方案。
本书的核心特色在于理论与实践的深度融合。所有方法均配套 MATLAB 代码实现，读者可直接调用代码处理真实生物医学数据，包括临床检测数据、流行病统计数据、分子生物学实验数据等。书中大量案例源自实际研究，如基于波士顿儿童医院数据的呼吸道感染预测、前列腺癌 PSA 水平建模、HIV 传播风险评估等，既体现了数学模型的严谨性，又兼顾了生物医学应用的实用性。
此外，本书兼顾不同背景读者的需求，既为生物医学研究人员提供了系统的数学分析工具，帮助其从数据中挖掘潜在规律；也为应用数学研究者搭建了与生物医学实际问题对接的桥梁，展示了数学方法在疾病诊断、疫情防控、药物研发等领域的应用价值。附录部分还补充了线性最小二乘拟合、矩阵理论、概率论等基础数学知识，降低了非数学专业读者的入门门槛。
无论是从事临床数据挖掘、流行病建模、医学影像分析的研究人员，还是需要解决生物医学数据处理问题的理工科学生，都能从本书中获得兼具理论深度与实践指导的分析思路和技术方案，助力在生物医学与数学交叉领域开展创新性研究。