本書主要介紹了功能金屬有機框架(MOFs)復合材料的制備和在生物醫(yī)藥上的應用。書中利用不同的MOFs作為藥物載體,后修飾靶向試劑葉酸和熒光試劑5?羧基熒光素后構建了多個可靶向識別癌細胞、熒光成像和藥物遞送的多功能MOFs;利用Fe-MOFs、Gd-MOFs作為藥物載體和核磁共振成像試劑,后修飾靶向試劑葉酸和熒光試劑5?
本書供本科臨床醫(yī)學專業(yè)學生使用,本版教材在第2版教材的基礎上,對各章節(jié)內容進行適當調整,補充“學習目標”“典型案例”“微整合框”“知識拓展”等模塊內容,修訂部分理論知識、例題、練習題和案例。再版后的教材內容包括九章,分別是:函數(shù)、極限與連續(xù);導數(shù)與微分;不定積分;定積分;多元函數(shù)微積分;微分方程;線性代數(shù)基礎;概率論;
本書由海軍軍醫(yī)大學、山西醫(yī)科大學等19所軍隊和地方醫(yī)學院校聯(lián)合編寫而成。根據(jù)內容特點,共設21章。其中第1~8章為化學基礎部分的內容,主要介紹溶液、電解質溶液和緩沖溶液、膠體分散系、原子結構和分子結構、配位化合物、氧化還原與電極電勢、滴定分析法、比色分析法等化學基礎理論和基本概念;10~20章為有機化學部分內容,按官能
深度學習是機器學習領域中一個新的研究方向,通過學習樣本數(shù)據(jù)內在規(guī)律和表示層次,表現(xiàn)出較好的智能行為。粒計算是新興的、多學科交叉的研究領域,是當前計算智能領域中模擬人類思維和解決復雜問題的算法。本書旨在為廣大學者和科研工作者提供不確定深度學習與多粒度知識發(fā)現(xiàn)領域的基礎理論、模型和算法。本書內容主要包括粒計算基礎概念和基礎
蘇佳燦,上海交通大學醫(yī)學院附屬新華醫(yī)院骨科主任;黃標通,副主任醫(yī)師,上海大學轉化醫(yī)學研究院副院長。本書首先引入了生物醫(yī)用材料的基礎知識,然后介紹生物醫(yī)用材料對人體的生物學反應,包括組織反應、血液反應、免疫反應等;闡述了生物醫(yī)用材料的生物學評價標準和方法以及不同的生物醫(yī)用材料包括高分子材料、金屬材料、再生及組織工程材料和
本書結合醫(yī)學相關專業(yè)的教學特點,重點培養(yǎng)學生的醫(yī)學計算能力,書中的案例設計緊貼醫(yī)學、醫(yī)藥和臨床等專業(yè)典型問題的解決方案。其主要內容包括Python程序設計及醫(yī)學數(shù)據(jù)分析處理、數(shù)據(jù)庫的基礎理論和結構化查詢語言、醫(yī)學數(shù)據(jù)庫信息系統(tǒng)和智能醫(yī)學幾大部分。本書既可作為醫(yī)科院校各專業(yè)和綜合院校的醫(yī)藥相關專業(yè)學生的“大學計算機基礎”
本書是一本醫(yī)學人工智能的入門書,涵蓋了對機器學習的介紹,對疾病診斷、疾病治療及疾病管理過程等醫(yī)療健康領域相關知識的介紹。本書篩選了高發(fā)且有重大影響的九種疾。喝橄侔、冠心病、卒中、糖尿病、肥胖、高血壓、乙肝、不孕不育癥、阿爾茨海默病,并以這九種疾病為例,介紹了人工智能技術的具體應用。本書還介紹了Python語言,以及使
本書對生物樣本庫標準ISO20387:2018《生物樣本庫質量和能力通用要求》進行了深入解讀,涵蓋通用準則、結構布局、資源配置、操作流程及管理要求等多個維度。書中采用圖文結合的方式,并提供了實用性強、易于操作的實施案例,旨在幫助讀者更直觀地理解并實施生物樣本庫的建設與樣本保藏標準。通過這些內容,讀者可以更有效地建立和運
本書作者匯總經(jīng)典起搏廠家起搏器功能及其起搏心電圖,進行精細標注、分析和講解。便于讀者模擬臨床實境,隨時查詢起搏器功能、數(shù)據(jù),并針對相關問題進行臨床處理。本書彩色印刷,圖片經(jīng)典,標注精細,是不可多得的起搏學習教材。第二版在第一版基礎上,對第一版中的錯誤進行修正,使得內容更為準確和權威;同時因為散點圖現(xiàn)在已經(jīng)成為臨床動態(tài)分
"健康醫(yī)療數(shù)據(jù)治理,是面向健康醫(yī)療領域的相關數(shù)據(jù)管理過程,有針對性的從事數(shù)據(jù)治理活動,以及數(shù)據(jù)治理活動的設計、監(jiān)督和實施!督】滇t(yī)療數(shù)據(jù)治理指南》作為DAMA數(shù)據(jù)管理知識體系叢書面向健康醫(yī)療行業(yè)的分冊,將立足于DAMA數(shù)據(jù)治理體系知識框架,結合健康醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)治理的特點,分別從健康醫(yī)療領域的數(shù)據(jù)治理理論和理論落地的**