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의생명정보학 기법

허원북스 · 2014년 09월 25일
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『의생명정보학 기법』은 단순한 프로그래밍 기법을 이용해 헬스케어 빅데이터를 다룰 수 있는 능력을 습득할 수 있도록 구성한 책이다. 전문프로그래머가 아닌 의생명분야의 연구자를 위한 것이며 프로그래밍에 문외한인 연구자가 쉽게 진입할 수 있도록 만들었다.

작가정보

저자(글) Jules J. Berman

저자 Jules Berman박사는 아주 특별한 이력의 소유자이다. MIT에서 수학과 지구과학 두 분야의 학사학위를, 템플대학에서 병리학 박사학위를, 그리고 마이애미 의과대학에서는 의학박사학위를 받았다. 그 후 미국 국립 암센터에서 박사후 연구원으로 일했으며, 병리과 전임의 과정은 조지 워싱턴의과대학에서 마쳤다. Berman 박사는 병리학 및 세포병리학 전문의이며 메릴랜드 볼티모어에 있는 재향군인병원에서 병리과 과장으로 일하면서 동시에 메릴랜드 대학병원과 존스홉킨스 병원의 교수직을 역임했다. 1998년에는 미국 국립암센터의 암진단 프로그램의 병리 정보학프로그램 디렉터가 되었으며, 2006년에는 미국 병리정보학회장을 역임하였다. Berman 박사는 제 1저자로써 100편 이상의 논문과 책을 집필했으며, 의생명정보학과 관련된 5권의 저서를 출간한 바 있다.

역자 : 안성민
역자 : 신수용
역자 : 김덕훈
역자 : 이선영

역자 : 박동균
역자 : 정은영

역자 : 이용석
역자 : 홍유진
역자 : 남성혁

목차

  • 저자 서문 Ⅴ
    역자 서문 ?
    저자 소개 ⅩⅦ

    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

출판사 서평

스케어 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.
독자들은 이 책을 통해서 단순한 프로그래밍 기법을 이용해 헬스케어 빅데이터를 다룰 수 있는 능력을 습득하게 될 것이다.

이 책은 전문프로그래머가 아닌 의생명분야의 연구자를 위한 것이며 프로그래밍에 문외한인 연구자가 쉽게 진입할 수 있도록 아래와 같은 내용을 다루고 있다.

이 책에서 언급된 모든 데이터 소스를 다운로드 할 수 있는 방법과 사용된 데이터 소스의 구조가 설명되어 있다.
▶각 알고리즘이 명확하게 설명되어 있다.
▶각 알고리즘에 대해 펄, 파이썬, 루비로 작성된 동일한 기능을 수행하는 스크립트가 제공된다.
▶최소한의 명령문을 사용하여 간결하고 빠른 스크립트를 작성하는 방법이 제시되어 있다.
▶데이터 소스의 검색, 조직화, 통합, 그리고 분석에 대한 기초적인 정보학 방법론이 소개되어 있다.
▶오픈소스 프로그래밍언어와 공용 데이터를 가지고, 의생명분야 연구자가 질문을 던지고 해답을 찾을 수 있는 다양한 사례가 소개되어 있다.

이 책은 펄이나 파이썬, 루비에 관해 기초적 지식 이상의 것을 요구하지 않으면서, 몇 분만에 단 몇 줄의 코드로 강력한 프로그램을 작성할 수 있게 해줄 것이다.

의생명정보학 기법은 여러분에게 의생명분야에서 수행해야 할 많은 프로젝트의 해결책이 되어줄 튼튼한 기초를 익힐 수 있다.

펄, 파이썬, 루비로 작성하는 헬스케어 프로그래밍의 기초
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.
독자들은 이 책을 통해서 단순한 프로그래밍 기법을 이용해 헬스케어 빅데이터를 다룰 수 있는 능력을 습득하게 될 것이다.

기본정보

상품정보
ISBN 9788992162647
발행(출시)일자 2014년 09월 25일
쪽수 468쪽
크기
188 * 257 * 30 mm
총권수 1권

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도서 소득공제 안내

  • 도서 소득공제란?

    • 2018년 7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입 및 공연을 관람하기 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다. (추가 공제한도 100만원까지 인정)
      • 총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
      • 현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
      • 시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공
  • 도서 소득공제 대상

    • 도서(내서,외서,해외주문도서), eBook(구매)
    • 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)
      • 제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
      • 상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.
  • 도서 소득공제 가능 결제수단

    • 카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함)
    • 현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 기프트 카드, 실시간계좌이체, 온라인입금
    • 간편결제 : 교보페이, 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO, 토스, CHAI
      • 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
      • 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인 가능합니다.
      • SKpay, 휴대폰 결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가
  • 부분 취소 안내

    • 대상상품+제외상품을 주문하여 신용카드 "2회 결제하기"를 선택 한 경우, 부분취소/반품 시 예치금으로 환원됩니다.

      신용카드 결제 후 예치금으로 환원 된 경우 승인취소 되지 않습니다.

  • 도서 소득공제 불가 안내

    • 법인카드로 결제 한 경우
    • 현금영수증을 사업자증빙용으로 신청 한 경우
    • 분철신청시 발생되는 분철비용

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