本书主要介绍了功能金属有机框架（MOFs）复合材料的制备和在生物医药上的应用。书中利用不同的MOFs作为药物载体，后修饰靶向试剂叶酸和荧光试剂5?羧基荧光素后构建了多个可靶向识别癌细胞、荧光成像和药物递送的多功能MOFs；利用Fe-MOFs、Gd-MOFs作为药物载体和核磁共振成像试剂，后修饰靶向试剂叶酸和荧光试剂5?羧基荧光素后得到了多个可靶向识别癌细胞、核磁共振?荧光成像和药物递送的多功能MOFs；设计合成了刺激?响应药物释放体系和光动力治疗体系；对MOFs基生物小分子荧光探针进行了分析研究

深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，通过学习样本数据内在规律和表示层次，表现出较好的智能行为。粒计算是新兴的、多学科交叉的研究领域，是当前计算智能领域中模拟人类思维和解决复杂问题的算法。本书旨在为广大学者和科研工作者提供不确定深度学习与多粒度知识发现领域的基础理论、模型和算法。本书内容主要包括粒计算基础概念和基础知识、基于粒计算的深度学习理论、基于粒计算的大数据知识发现模型与方法、基于多粒度理论的不确定性医学图像分割方法、多粒度深度学习模型及其可解释性等理论体系。

大数据、云计算、人工智能等快速发展的新一代信息通信技术正在加速与医疗领域深度融合，但其应用范围和程度存在差异。与大数据在其他行业的应用不同，对医疗健康大数据价值的深度挖掘，不仅仅是分析数据间的相关性，还需要严格验证其中的因果性。因此，本书基于医疗行业领域中大数据的实用技术与经典案例，从技术原理到实际应用、从统计方法到数据建模，全面概括信息时代下的医疗健康大数据的技术与应用。每一章都附有案例，便于读者理解和掌握医学大数据挖掘的相关理论与方法，使本书具有较高的实用性和可操作性。

《医学人工智能导论》旨在浅显易懂地介绍医学人工智能的基础知识和技术，并紧跟时代步伐，展示前沿的应用发展情况，拓宽学生的知识面，激发深入学习的兴趣，并且让学生在踏上工作岗位之后能够较快地适应实际应用场景的节奏。《医学人工智能导论》共分为3大部分，篇为绪论，第二篇为理论、技术和方法，第三篇为医学人工智能应用。绪论部分概述了医学人工智能的基本概念及其发展历程；理论、技术和方法部分介绍了医学人工智能的相关基础知识，医学数据、图像、知识的处理方法等；医学人工智能应用部分列举了人工智能技术在医学不

凭借强大的信息整合能力和语言组织能力，以及接近于人类的常识、认知和价值观，GPT成为医疗应用的理想工具。从GPT医生到个性化治疗，GPT对医疗行业的改变是综合而又全面的，是从诊断到治疗全过程的颠覆。本书以ChatGPT的爆发为技术背景，以医疗GPT的发展和应用为主线，在介绍人工智能相关技术的基础上，对GPT给医疗行业带来的冲击进行了细致分析，涉及医院重塑、健康管理、药物研发、中医发展、医学教育等广受人们关注的方面。书中探讨了医疗GPT会给人类带来的未来挑战，并对医疗GPT的未来进行了展望。本书是

本书为“生物材料科学与工程丛书”之一。本书是基于作者团队多年创新研宄成果的总结，同时汇集了国际**前沿进展。全书共11章。第1章简要介绍了皮肤的结构与生理功能，以及透皮药物递送系统概述，进而聚焦微针透皮技术。第2章至第9章系统总结、介绍了生物医用微针的 发展历程、设计、制备与表征，以及其在皮肤组织间质液和血液提取与检 测、皮肤疾病诊疗、皮肤美容、糖尿病诊疗、肿瘤诊疗、疫苗接种等领域 的应用。此外，第10章也介绍了生物医用微针在非透皮药物递送方面的 研究进展。最后，生物医用微针的规模化生产与临床转

本书主要介绍几类常见的生物医学信息智能处理的新方法，主要针对生物细胞图像、乳腺钼靶X射线影像、胆囊超声影像、磁共振成像心室影像、磁共振成像脑部影像和心电信号的分析处理，以及医学图像加密等，涉及的智能信息处理方法包括脉冲耦合神经网络、活动轮廓模型、深度学习、三维重构技术、压缩感知、数学形态学、优化算法、小波理论、混沌理论等。

手部静脉识别是一种新兴的身份识别技术。与其他生物特征识别相比，手部静脉识别技术具有高安全性、活体检测性和便利性等特性，也是目前最有效的生物特征识别模式之一。本书主要阐述手部静脉识别技术。首先介绍图像修复与增强的研究意义、国内外静脉图像研究现状，然后论述自制的静脉图像数据采集系统，针对静脉图像采集过程中存在诸多不可避免的因素，造成静脉识别系统对静脉信息表征能力不足的问题，提出基于融合可变形模块的U-Net网络、基于非局部对抗的生成对抗网络、基于分离与表示的生成对抗网络的静脉图像修复方法，以及基于A

主要研究内容与特色： (1) 利用文本挖掘和专家经验构建机器学习关键问题分析框架，总结机器学习在医疗大数据挖掘中面临的若干关键问题。 (2) 利用简约核构建面向不完整视角问题的高效机器学习方法。 (3) 利用非对称损失函数构建面向类别不平衡问题的机器学习与深度学习方法。读者对象： 从事人工智能、机器学习、医疗大数据分析方向的学术界与工业界的相关人士。 （4）围绕不完整视角与类别不平衡这两个关键问题展开深入研究，有效提升了医学诊断的决策效率。