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MATLAB Programming for Biomedical Engineers and Scientists - Softcover

 
9780323857734: MATLAB Programming for Biomedical Engineers and Scientists

Inhaltsangabe

MATLAB Programming for Biomedical Engineers and Scientists, Second Edition provides an easy-to-learn introduction to the fundamentals of computer programming in MATLAB. The book explains the principles of good programming practice, while also demonstrating how to write efficient and robust code that analyzes and visualizes biomedical data. Aimed at the biomedical engineering student, biomedical scientist and medical researcher with little or no computer programming experience, this is an excellent resource for learning the principles and practice of computer programming using MATLAB. The book enables the reader to analyze problems and apply structured design methods to produce elegant, efficient and well-structured program designs, implement a structured program design in MATLAB, write code that makes good use of MATLAB programming features, including control structures, functions and advanced data types, and much more.

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Über die Autorinnen und Autoren

Dr King has over 20 years of experience of teaching computing courses at university level. He is currently a Reader in the Biomedical Engineering department at King's College London. With Paul Aljabar, he designed and developed the Computer Programming module for Biomedical Engineering students upon which this book was based. The module has been running since 2014 and Andrew still co-organises and teaches on it. Between 2001-2005, Andrew worked as an Assistant Professor in the Computer Science department at Mekelle University in Ethiopia, and was responsible for curriculum development, and design and delivery of a number of computing modules. Andrew's research interests focus mainly on the use of machine learning and artificial intelligence techniques to tackle problems in medical imaging, with a special focus on dynamic imaging data, i.e. moving organs (Google Scholar: https://goo.gl/ZZGrGr, group web site: http://kclmmag.org).

Paul Aljabar is a mathematician who enjoys using computer programming to address health and biomedical problems. He taught high school mathematics in London for twelve years before taking up a research career. Since then, his work has focused on the analysis of large collections of medical images for a range of applications, for example in order to build anatomical atlases or distinguish normal from pathological physiology. As described above, Paul and Andrew developed this book and learning materials together while teaching Biomedical Engineering undergraduates. Paul has taught on a range of undergraduate and graduate programmes focusing on the analysis and interpretation of medical and biomedical data, carried out through modelling, programming, and the application of methods that are also used in his research (Google Scholar: https://goo.gl/jAgPru).

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MATLAB Programming for Biomedical Engineers and Scientists, Second Edition provides an easy-to-learn introduction to the fundamentals of computer programming in MATLAB. This book explains the principles of good programming practice, while demonstrating how to write efficient and robust code that analyzes and visualizes biomedical data. Aimed at the biomedical engineering student, biomedical scientist, and medical researcher with little or no computer programming experience, it is an excellent resource for learning the principles and practice of computer programming using MATLAB.

This book enables the reader to:

  • Analyze problems and apply structured design methods to produce elegant, efficient and well-structured program designs
  • Implement a structured program design in MATLAB, making good use of incremental development approaches
  • Write code that makes good use of MATLAB programming features, including control structures, functions and advanced data types
  • Write MATLAB code to read in medical data from files and write data to files
  • Write MATLAB code that is efficient and robust to errors in input data
  • Write MATLAB code to analyze and visualize medical data, including imaging data

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