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저자 서문 V
역자 서문 XI 저자 소개 X VII Part I. 의생명정보학의 기본 알고리즘 및 기법 제 1장. 텍스트 파일의 파싱과 변환 3 1.1 대용량 파일 부분 검색 3 1.1.1 스크립트 알고리즘 3 1.1.2 스크립트 분석 5 1.2 대용량 텍스트 파일을 한 페이지씩 넘겨보기 5 1.2.1 스크립트 알고리즘 6 1.2.2 스크립트 분석 8 1.3 정규표현식과 매치되는 데이터 추출 8 1.3.1 스크립트 알고리즘 9 1.3.2 스크립트 분석 11 1.4 디렉토리 내의 모든 파일을 읽고 바꾸기 11 1.4.1 스크립트 알고리즘 11 1.4.2 스크립트 분석 13 1.5 파일 내 단어 수 세기 13 1.5.1 스크립트 알고리즘 14 1.5.2 스크립트 분석 15 1.6 빈도수가 포함된 단어 목록 작성 15 1.6.1 스크립트 알고리즘 16 1.6.2 스크립트 분석 17 1.7 printf 포맷 스타일 18 1.7.1 스크립트 알고리즘 19 1.7.2 스크립트 분석 20 제 2장. 유틸리티 스크립트 23 2.1. 난수 (Random Numbers) 생성 23 2.1.1 스크립트 알고리즘 23 2.1.2 스크립트 분석 24 2.2 아스키 (ASCII) 코드로 변환하는 법 24 2.2.1 스크립트 알고리즘 25 2.2.2 스크립트 분석 26 2.3 범용고유식별자 (Universally Unique Identifier) 생성 26 2.3.1 스크립트 알고리즘 27 2.3.2 스크립트 분석 28 2.4 텍스트를 문장으로 분할하기 28 2.4.1 스크립트 알고리즘 28 2.4.2 스크립트 분석 29 2.5 단방향 해시 (One-Way Hash)를 이용한 이름 처리 30 2.5.1 스크립트 알고리즘 31 2.5.2 스크립트 분석 33 2.6 단방향 해시를 이용한 파일 처리 33 2.6.1 스크립트 알고리즘 33 2.6.2 스크립트 분석 34 2.7 소수 (Prime Number) 생성 35 2.7.1 스크립트 알고리즘 35 2.7.2 스크립트 분석 37 제 3장. 이미지 보기 및 변환 42 3.1 JPEG 이미지 보기 42 3.1.1 스크립트 알고리즘 43 3.1.2 스크립트 분석 45 3.2 이미지 포맷 전환 45 3.2.1 스크립트 알고리즘 46 3.2.2 스크립트 분석 47 3.3 일괄작업 47 3.3.1 스크립트 알고리즘 47 3.3.2 스크립트 분석 49 3.4 리스트 데이터를 이용해 그래프 그리기 49 3.4.1 스크립트 알고리즘 493.4.2 스크립트 분석 51 3.5 이미지 매쉬업 (mash-up) 52 3.5.1 스크립트 알고리즘 52 3.5.2 스크립트 분석 57 제 4장. 텍스트 인덱싱 60 4.1 텍스트 파일의 ZIPF 분포 60 4.1.1 스크립트 알고리즘 61 4.1.2 스크립트 분석 63 4.2 용어목록 (Concordance) 작성 64 4.2.1 스크립트 알고리즘 64 4.2.2 스크립트 분석 67 4.3 어구 추출 68 4.3.1 스크립트 알고리즘 69 4.3.2 스크립트 분석 71 4.4. 인덱스 작성 72 4.4.1 스크립트 알고리즘 73 4.4.2 스크립트 분석 77 4.5 유사성 스코어를 이용한 텍스트 비교 78 4.5.1 스크립트 알고리즘 79 4.5.2 스크립트 분석 86 Part II. 의생명 데이터 제 5장. 미국 국립의학도서관의 MeSH (Medical Subject Headings) 93 5.1 MeSH 용어의 계층구조 파악 95 5.1.1 스크립트 알고리즘 95 5.1.2 스크립트 분석 99 5.2 MeSH 데이터베이스 생성 101 5.2.1 스크립트 알고리즘 102 5.2.2 스크립트 분석 104 5.3 MeSH 데이터베이스 읽기 104 5.3.1 스크립트 알고리즘 104 5.3.2 스크립트 분석 1055.4 MeSH를 위한 SQLite 데이터베이스 생성 106 5.4.1 스크립트 알고리즘 106 5.4.2 스크립트 분석 110 5.5 SQLite MeSH 데이터베이스 읽기 111 5.5.1 스크립트 알고리즘 111 5.5.2 스크립트 분석 112 제 6장. 국제질병분류 (The International Classification of Diseases) 115 6.1 ICD 사전 객체 생성 115 6.1.1 스크립트 알고리즘 116 6.1.2 스크립트 분석 118 6.2 ICD-O (종양학) 사전 객체 생성 119 6.2.1 스크립트 알고리즘 120 6.2.2 스크립트 분석 121 제 7장. SEER (The Cancer Surveillance, Epidemiology, and End Results Program, 미국 질병통계조사) 125 7.1. SEER 데이터 파일 파싱 125 7.1.1 스크립트 125 7.1.2 스크립트 분석 128 7.2 SEER 데이터 파일에서 모든 암의 발생빈도 검색 129 7.2.1 스크립트 알고리즘 129 7.2.2 스크립트 분석 134 7.3 SEER 데이터 파일에서 해당 암의 연령 분포 검색 135 7.3.1 스크립트 알고리즘 135 7.3.2 스크립트 분석 140 제 8장. OMIM (The Online Mendelian Inheritance In Man, 인간 유전 질환 목록) 145 8.1 OMIM에 입력된 용어 수집 146 8.1.1 스크립트 알고리즘 146 8.1.2 스크립트 분석 148 8.2 유전성 암 연관 질환 검색 148 8.2.1 스크립트 알고리즘 149 8.2.2 스크립트 분석 151 제 9장. PUBMED 153 9.1 대용량 의생명정보 텍스트 자료집 구축 153 9.1.1 스크립트 알고리즘 154 9.1.2 스크립트 분석 157 9.2 PubMed 자료집에서 더블릿 (Doublet) 리스트 생성 157 9.2.1 스크립트 알고리즘 159 9.2.2 스크립트 분석 161 9.3 PubMed에서 유전자 유사어 다운로드 받기 162 9.4 PubMed에서 단백질 유사어 다운로드 받기 163 제 10장. 분류체계 (TAXONOMY) 166 10.1 분류 계층구조 검색 167 10.1.1. 스크립트 알고리즘 167 10.1.2. 스크립트 분석 171 10.2 인간 전염성 병원균의 분류 172 10.2.1 스크립트 알고리즘 173 10.2.2 스크립트 분석 179 제 11장. 종양의 발달 계보 분류 및 분류체계 (The Developmental Lineage Classification and Taxonomy of Neoplasms) 184 11.1 더블릿 해시 구축 185 11.1.1 스크립트 알고리즘 185 11.1.2 스크립트 분석 188 11.2 후보 용어에 대한 문헌 검사 189 11.2.1 스크립트 알고리즘 189 11.2.2 스크립트 분석 195 11.3 종양 분류체계에 용어 추가하기 196 11.3.1 스크립트 알고리즘 197 11.3.2 스크립트 분석 200 11.4 모든 종양 개념의 계보 확인 200 11.4.1. 스크립트 알고리즘 202 11.4.2 스크립트 분석 205 제 12장. 미국 인구통계 파일 (U.S. Census Files) 20812.1 미국 전체 인구 208 12.1.1 스크립트 알고리즘 208 12.1.2 스크립트 분석 213 12.2 미국 인구조사의 계층 분산 213 12.2.1 스크립트 알고리즘 213 12.2.2 스크립트 분석 216 12.3 연령 보정 217 12.3.1 스크립트 알고리즘 218 12.3.2 스크립트 분석 223 제 13장. 질병통제 예방센터 (CDC) 사망기록 파일 226 13.1 사망 진단서 데이터 226 13.2 CDC 데이터 파일 획득 229 13.3 사망 진단서가 데이터 레코드에 반영되는 방식 230 13.4 CDC 사망기록 파일의 모든 질환을 빈도수로 배열하기 233 13.4.1 스크립트 알고리즘 233 13.4.2 스크립트 분석 238 Part III. 의생명정보학의 주요 과제 제 14장. 오토코딩 243 14.1 종양 오토코더 243 14.1.1 스크립트 알고리즘 244 14.1.2 스크립트 분석 249 14.2 코드 재코딩 252 제 15장. 개인정보 익명화를 위한 텍스트 스크러버 255 15.1 스크립트 알고리즘 255 15.2 스크립트 분석 258 제 16장. 웹 페이지와 CGI 스크립트 263 16.1 웹 페이지 가져오기 263 16.1.1 스크립트 알고리즘 263 16.1.2 스크립트 분석 26616.2 종양 분류를 검색하는 CGI 스크립트 266 16.2.1 스크립트 알고리즘 267 16.2.2 스크립트 분석 273 제 17장. 이미지에 주석달기 276 17.1 헤더 코멘트 삽입 277 17.1.1 스크립트 알고리즘 277 17.1.2 스크립트 분석 279 17.2 JPEG 이미지 파일에서 헤더 코멘트를 추출하기 279 17.2.1 스크립트 알고리즘 280 17.2.2 스크립트 분석 281 17.3 IPTC 주석 첨부 281 17.4 코멘트, EXIF, 그리고 IPTC 주석 추출. 282 17.4.1 스크립트 알고리즘 282 17.4.2 스크립트 분석 283 17.5 DICOM 포맷 다루기 284 17.6 DICOM 이미지 찾기 284 17.7 DICOM을 JPEG으로 전환 284 17.7.1 스크립트 알고리즘 286 17.7.2 스크립트 분석 286 제 18장. XML을 이용한 데이터 기술 288 18.1 XML 파싱하기 289 18.1.1 스크립트 알고리즘 289 18.1.2 스크립트 분석 290 18.1.3 Resource Description Framework (RDF) 291 18.2 더블린 코어 메타데이터 292 18.3 이미지 파일에 RDF 문서 삽입하기 293 18.3.1 스크립트 알고리즘 293 18.3.2 스크립트 분석 295 18.4 RDF 문서 안에 이미지 파일 삽입하기 295 18.4.1 스크립트 알고리즘 296 18.4.2 스크립트 분석 297 18.5 RDF 스키마 298 18.6 GraphViz로 RDF 스키마 보기 300 18.7 GraphViz 얻기 302 18.8 GraphViz로 데이터 구조 변환하기 302 18.8.1 스크립트 알고리즘 303 18.8.2 스크립트 분석 306 Part IV. 의생명정보학 연구 사례. 제 19장. 사례 연구: 폐기종 발병률 311 19.1 스크립트 알고리즘 312 19.2 스크립트 분석 315 제 20장. 사례 연구: 암 발병률 319 20.1 스크립트 알고리즘 319 20.2 스크립트 분석 326 제 21장. 사례 연구: 인종별 생식세포종 발병률 331 21.1 스크립트 알고리즘 333 21.1 스크립트 분석 341 제 22장. 사례 연구: 미국의 주에 따른 사망 신고 과정에서의 순위 매김 343 22.1 스크립트 알고리즘 343 22.2 스크립트 분석 347 제 23장. 사례 연구: 전염병 연구를 위한 데이터 매쉬업 351 23.1 미국 주별 Coccidioidomycosis 사례 기록 351 23.1.1 스크립트 알고리즘 352 23.1.2 스크립트 분석 357 23.2 지도 매쉬업 생성 357 23.2.1 스크립트 알고리즘 358 23.2.2 스크립트 분석 363 제 24장. 사례 연구: Sickle Cell Rates 367 24.1 스크립트 알고리즘 367 24.2 스크립트 분석 371 제 25장. 사례 연구: 발병 부위별 종양생물학 373 25.1 중피종의 해부학적 기원 373 25.2 SEER 데이터의 중피종 기록 375 25.2.1 스크립트 알고리즘 376 25.2.2 스크립트 분석 382 25.3 그래픽 결과 만들기 383 25.3.1 스크립트 알고리즘 383 25.3.2 스크립트 분석 387 제 26장. 사례 연구: 쌍봉분포를 보이는 종양 389 26.1 스크립트 알고리즘 392 26.2 스크립트 분석 399 제 27장. 사례 연구: 전암병변 발병 연령 406 27.1 스크립트 알고리즘 406 27.2 스크립트 분석 413 헬스케어 전문가와 의학자를 위한 에필로그 하나 이상의 오픈소스 프로그래밍 언어를 배우라 419 어떤 언어를 선택해야 할 지 고민하지 말라 420 알고리즘을 배우라 420 전문 프로그래머가 아니라면 초보자라는 사실을 즐겨라 421 단순한 프로그래밍 업무를 다른 사람에게 넘기지 말라 421 복잡한 임무를 단순한 방법과 알고리즘으로 쪼개라 423 빠른 스크립트를 작성하라 423 답이 아닌 질문에 집중하라 425 부 록 루비를 구하는 법 427 펄을 구하는 법 427 파이썬을 구하는 법 427 RMagick을 구하는 법 427 SQLite 구하는 법 428 본 책 내에서 사용된 공개 데이터 파일 구하는 법 430 기타 공용 파일, 데이터 및 유틸리티 436 |
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헬스케어 빅데이터 분석에 전문적인 프로그래밍 기술이 요구되는 것으로 생각하는 경우가 많다. 이는 사실과 다르다. 간단한 프로그래밍으로 구현할 수 있는 이삼십 개의 알고리즘만 이해하면 헬스케어 빅데이터를 충분히 다룰 수 있다.
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