Liên hệ
Tiếng Việt
Tiếng Anh
Thứ sáu, 05/06/2026
Bayesian Filter Design for Computational Medicine. A State-Space Estimation Framework
Cập nhật vào: Thứ sáu - 12/09/2025 04:38
Nhan đề chính: Bayesian Filter Design for Computational Medicine. A State-Space Estimation Framework
Nhan đề dịch: Thiết kế bộ lọc Bayesian cho Y học tính toán. Một khuôn khổ ước tính không gian trạng thái
Tác giả: Dilranjan S. Wickramasuriya
Nhà xuất bản: Springer Nature
Năm xuất bản: 2024
Số trang: 82 tr.
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-3-031-70039-2
SpringerLink
Lời giới thiệu: Cuốn sách là một công trình nghiên cứu chuyên sâu, tập trung vào ứng dụng các bộ lọc Bayes trong lĩnh vực y học tính toán, nơi mà việc phân tích dữ liệu phức tạp và dự đoán chính xác các chỉ số sinh học đóng vai trò then chốt trong chẩn đoán và điều trị bệnh. Nội dung cuốn sách giới thiệu nền tảng lý thuyết về bộ lọc Bayes, khung ước lượng không gian trạng thái, đồng thời minh họa cách thiết kế và triển khai các bộ lọc này để xử lý dữ liệu y tế động, dữ liệu sinh học và hình ảnh y khoa. Tác phẩm đi sâu phân tích cách cải thiện độ chính xác của dự đoán, giảm nhiễu dữ liệu và kết hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, từ đó hỗ trợ việc ra quyết định lâm sàng và tối ưu hóa các phương pháp điều trị cá nhân hóa. Cuốn sách cũng kết hợp các ví dụ thực tiễn, nghiên cứu tình huống và mô phỏng, giúp độc giả hiểu rõ cách áp dụng lý thuyết Bayesian vào các vấn đề y học phức tạp, bao gồm dự báo tiến triển bệnh, phân tích sinh lý động học và mô hình hóa các hệ thống sinh học. Mục đích của cuốn sách là cung cấp một nền tảng toàn diện về lý thuyết và phương pháp áp dụng bộ lọc Bayes trong y học tính toán, giúp các nhà nghiên cứu, kỹ sư y sinh và chuyên gia y học nâng cao khả năng phân tích dữ liệu, cải thiện độ chính xác trong dự đoán và ra quyết định lâm sàng. Cuốn sách hướng đến việc thúc đẩy ứng dụng công nghệ tiên tiến trong y học, đồng thời kết nối nghiên cứu khoa học với thực tiễn điều trị, hỗ trợ phát triển các phương pháp chẩn đoán và điều trị dựa trên dữ liệu. Đối tượng độc giả của cuốn sách bao gồm các nhà nghiên cứu, giảng viên, kỹ sư y sinh, chuyên gia phân tích dữ liệu và các nhà khoa học làm việc trong lĩnh vực y học tính toán, khoa học dữ liệu và mô phỏng sinh học. Ngoài ra, sinh viên cao học, nghiên cứu sinh và các chuyên gia lâm sàng quan tâm đến việc áp dụng các phương pháp Bayesian để nâng cao chất lượng chẩn đoán và điều trị cũng sẽ tìm thấy nhiều kiến thức giá trị từ cuốn sách này.
Từ khóa: Bộ lọc Bayes. Thiết kế. Y học tính toán. Dữ liệu y tế. Dữ liệu sinh học.
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:
Giới thiệu
Một số kết quả thống kê hữu ích
Mô hình không gian trạng thái với một quan sát nhị phân
Mô hình không gian trạng thái với một quan sát nhị phân và một quan sát liên tục
Mô hình không gian trạng thái với một quan sát nhị phân và hai quan sát liên tục
Mô hình không gian trạng thái với một quan sát nhị phân, hai quan sát liên tục và một kiểu đột biến quan sát
Mô hình không gian trạng thái với một quá trình điểm đánh dấu (MPP) quan sát
Mô hình không gian trạng thái với một MPP và một quan sát liên tục
Các mô hình và phép suy diễn bổ sung
Ví dụ về mã MATLAB
Danh sách các hàm MATLAB bổ sung
