دانلود کتاب فنومیکس بافت: پروفایل بیماران سرطانی برای تصمیم گیری در مورد درمان بعد از پرداخت مقدور خواهد بود
توضیحات کتاب در بخش جزئیات آمده است و می توانید موارد را مشاهده فرمایید
نام کتاب : Tissue Phenomics: Profiling Cancer Patients for Treatment Decisions
ویرایش : First edition
عنوان ترجمه شده به فارسی : فنومیکس بافت: پروفایل بیماران سرطانی برای تصمیم گیری در مورد درمان
سری :
نویسندگان : Binnig. Gerd, Huss. Ralf, Schmidt. Günter
ناشر : Pan Stanford
سال نشر : 2018
تعداد صفحات : 243
ISBN (شابک) : 9789814774888 , 1351134264
زبان کتاب : English
فرمت کتاب : pdf
حجم کتاب : 8 مگابایت
بعد از تکمیل فرایند پرداخت لینک دانلود کتاب ارائه خواهد شد. درصورت ثبت نام و ورود به حساب کاربری خود قادر خواهید بود لیست کتاب های خریداری شده را مشاهده فرمایید.
در عصر دیجیتالی شدن جامعه ما به حالت جدیدی تبدیل شده است. به ویژه، هوش ماشینی به طور چشمگیری توانایی ما را برای ایجاد و هضم اطلاعات افزایش می دهد. طبیعتاً مراقبت های بهداشتی نیز تحت تأثیر این روند قرار می گیرد و حتی در آینده به یک رشته انفورماتیک محور تبدیل خواهد شد. در مهمترین حوزه هیستوپاتولوژی، تفسیر برش های بافتی از بیماران سرطانی، انفورماتیک تأثیر اولیه و عظیمی بر تصمیمات درمانی خواهد داشت و احتمالاً به عنوان رشته پیشرو برای این تحول در پزشکی عمل خواهد کرد. Tissue Phenomics یک روش جامع با هدف کشف دقیقترین الگوریتم پشتیبانی تصمیم مبتنی بر بافت با ادغام نزدیک توسعه سنجش، تجزیه و تحلیل تصویر و بیوانفورماتیک و حلقههای بازخورد بهینه ارائه میکند. در این کتاب روش شناسی فنومیکس بافت و فواید و ثروت آن شرح داده شده است. اجزای مختلف فنومیکس بافت در فصول مختلف توضیح داده شده است.
در فصلهای 2 تا 4 این کتاب، نویسندگان مختلف روشهای مختلفی را در مورد چگونگی تبدیل انبوه دادههای پیکسل اسلاید بافت به اطلاعات قابل استخراج با استفاده از دانشمحور و دادهمحور توصیف میکنند. روش های تجزیه و تحلیل تصویر پس از آن، دادهسازی تصاویر و بخش بیوانفورماتیک نقش مهمی در تولید مدلهای پیشآگهی و پیشبینی برای پیشرفت بیماری ایفا میکند. ادغام سایر منابع داده مانند ژنومیک، رادیومیک و اطلاعات مربوط به بیمار نیز مهم است و همچنین توضیح داده شده است. همانطور که در فصلهای 5 و 6 بحث شد، این مدلها ممکن است بیماران را در گروههای مجزا طبقهبندی کنند، مانند آنهایی که به درمان معین پاسخ میدهند. از آنجایی که Tissue Phenomics مجموعه عظیمی از ویژگیهای بالقوه پیش آگهی (فنها) را فراهم میکند، یکی از تمرکزهای هر دو فصل روشهای انتخاب ویژگی قوی توسط الگوریتمهای پیشرفته اعتبارسنجی متقابل مونت کارلو است. در فصل 7، مثالهای کاربردی متعددی از فنومیکس بافت در محیطهای دانشگاهی و تجاری و تأثیر فوقالعاده آن بر پیشرفتهای علوم زیستپزشکی را مورد بحث قرار میدهیم. با تکیه بر موفقیتهای انجام شده در تحقیقات، فصلهای 8 و 9 کاربردها در محیطهای بالینی را مورد بحث قرار میدهند و طعمی را به چشمانداز آینده در فصل 10 ارائه میکنند، جایی که دادهسازی بافت و متعاقب آن پروفایل بیمار بخشی از هر معاینه معمولی است، با هدف بهترین تطابق با بیماران موفق ترین درمان، همانطور که توسط phenes بافت پیش بینی شده است.
In the age of digitization our society is transformed into a new state. In particular, machine intelligence dramatically elevates our capability to create and digest information. Naturally, healthcare is also impacted by this trend and will even be more transformed into a informatic driven discipline in the future. In the most important area of histo-pathology, the interpretation of tissue slices from cancer patients, informatics will have an early and huge impact on treatment decisions and probably will act as the leading discipline for this transformation in medicine. Tissue Phenomics provides a comprehensive methodology aiming at the discovery of the most accurate tissue-based decision support algorithm by close integration of assay development, image analysis and bioinformatics, and optimization feedback loops. In this book the methodology of Tissue Phenomics and its benefits and wealth’s are described. The different components of Tissue Phenomics are explained in the different chapters.
In the chapters 2 to 4 of this book different authors describe various approaches on how to convert the wealth of tissue slide pixel data into mineable information using knowledge-based and data-driven image analysis methods. Subsequently, the datafication of images and the bioinformatics part plays a crucial role in generating prognostic and predictive models for disease progression. The integration of other data sources such as genomics, radiomics and patient related information is also important and is described as well. As discussed in chapters 5 and 6, these models may classify patients in distinct groups such as those responding to a given therapy. Since Tissue Phenomics provides a huge set of potentially prognostic features (phenes), one focus of both chapters is robust feature selection methods by advanced Monte-Carlo cross validation algorithms. In chapter 7 we discuss multiple application examples of Tissue Phenomics in academic and commercial settings and its tremendous impact to advances in biomedical sciences. Building on the successes in research, chapters 8 and 9 discuss applications in clinical environments and provide a flavor to the future envision in chapter 10, where tissue datafication and subsequent patient profiling is part of every routine examination, with the goal to best match patients with the most successful therapy, as predicted by tissue phenes.