了得網自然科學_Medical Biometrics: Computerized TCM Data Analysis

內容簡介

現代信息技術引入中醫（TCM）不僅可以獲得中醫數千年的客觀進程，同時對現代醫學也提供了新的發現。

《醫學生物識別：數字化中醫數據分析（英文版）Medical Biometrics: Computerized TCM Data Analysis》是基於作者十餘年的研究成果，全面、繫統介紹中醫數據計算機處理和分析的優秀著作。

《醫學生物識別：數字化中醫數據分析（英文版）Medical Biometrics: Computerized TCM Data Analysis》分4個部分共10章，主要介紹中醫舌像、脈衝信號和呼吸氣味信號三種類型的數據，通過計算機數據分析（CTDA）、圖像分析、脈衝分析和氣味分析，實現中醫數據化的基本理論、技術和方法。部分（第1章）是對本書內容的簡要介紹；第2部分（第2章~第5章）介紹中醫舌診診斷特征，按顏色、紋理、形狀和其他病理特點進行數據提取和分析；第3部分（第6章~第8章）講述中醫脈診的脈衝數據分析；第4部分（第9章~第10章）對呼吸氣味數據的采集、分析進行的講解。

《醫學生物識別：數字化中醫數據分析（英文版）Medical Biometrics: Computerized TCM Data Analysis》研究基礎扎實，內容翔實、嚴謹。可作為計算機中醫藥數據分析領域研究人員的專業用書，也可供計算機圖像識別、中醫學等專業研究生參考使用。

作者簡介

張大鵬（David Zhang）是國際生物識別研究領域的著名學者，掌紋識別研究領域的開創者和領軍者，香港理工大學計算機繫教授、香港生物識別技術中心主任，IEEE計算機協會的高級會員，IEEE和國際模式識別協會（IAPR）院士。多次擔任國際會議程序委員會主席、應邀做大會主旨報告。他的研究成果曾多次獲獎，如：航天部一等獎(1987)、國際發明銀獎(2002)、香港工業獎(2003)、中韓授予的發明金獎及特殊金獎(2003)等，他還獲得香港裘槎基金會(Croucher Foundation)授予的香港特別行政區科學技術獎項“裘槎優秀科研者”獎(2004－2005)，以及美國IEEE計算機學會授予的“卓越演講人(Distinguished Speaker)” 獎(2005－2007)。

Front Matter
PART I: DIAGNOSIS METHODS IN TRADITIONAL CHINESE MEDICINE
Chapter 1 Introduction
1.1 Diagnosis Methods in Traditional Chinese Medicine
1.2 Computerized TCM Diagnosis
1.3 Summary
References
PART II: COMPUTERIZED TONGUE IMAGE ANALYSIS
Chapter 2 Tongue Image Acquisition and Preprocessing
2.1 Tongue Image Acquisition
2.2 Color Correction
2.3 Summary
References
Chapter 3 Automated Tongue SegmentationFront Matter
PART I: DIAGNOSIS METHODS IN TRADITIONAL CHINESE MEDICINE
Chapter 1 Introduction
1.1 Diagnosis Methods in Traditional Chinese Medicine
1.2 Computerized TCM Diagnosis
1.3 Summary
References
PART II: COMPUTERIZED TONGUE IMAGE ANALYSIS
Chapter 2 Tongue Image Acquisition and Preprocessing
2.1 Tongue Image Acquisition
2.2 Color Correction
2.3 Summary
References
Chapter 3 Automated Tongue Segmentation
3.1 Bi-Elliptical Deformable Contour
3.2 Snake with Polar Edge Detector
3.3 Gabor Magnitude-based Edge Detection and Fast Marching
3.4 Summary
References
Chapter 4 Tongue Image Feature Analysis
4.1 Color Feature Analysis
4.2 Tongue Texture Analysis
4.3 Tongue Shape Analysis
4.4 Extraction of Other Local Pathological Features
4.5 Summary
References
Chapter 5 Computerized Tongue Diagnosis
5.1 Bayesian Network for Computerized Tongue Diagnosis
5.2 Diagnosis Based on Hyperspectral Tongue Images
5.3 Summary
References
PART III: COMPUTERIZED PULSE SIGNAL ANALYSIS
Chapter 6 Pulse Signal Acquisition and Preprocessing
6.1 Pressure Pulse Signal Acquisition
6.2 Baseline Wander Correction of Pulse Signals
6.3 Summary
References
Chapter 7 Feature Extraction of Pulse Signals
7.1 Spatial Feature Extraction
7.2 Frequency Feature Extraction
7.3 AR Model
7.4 Gaussian Mixture Model
7.5 Summary
References
Chapter 8 Classification of Pulse Signals
8.1 Pulse Waveform Classification
8.2 Arrhythmic Pulses Detection
8.3 Combination of Heterogeneous F
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