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World File Search System数据仓库
使用合成数据自动检测临床数据仓库中脑 T1 加权磁共振图像中的运动伪影
临床数据仓库 (CDW) 包含数百万患者的医疗数据，为开发计算工具提供了绝佳的机会。磁共振图像 (MRI) 对图像采集过程中的患者运动特别敏感，这将导致重建图像中出现伪影（模糊、重影和振铃）。因此，CDW 中的大量 MRI 被这些伪影破坏，可能无法使用。由于扫描次数太多，无法手动检测它们，因此有必要开发工具来自动排除（或至少识别）带有运动的图像，以充分利用 CDW。在本文中，我们提出了一种从研究到临床数据的新型迁移学习方法，用于自动检测 3D T1 加权脑 MRI 中的运动。该方法包括两个步骤：使用合成运动对研究数据进行预训练，然后进行微调步骤，以将我们的预训练模型推广到临床数据，这依赖于 4045 张图像的标记。目标是 (1) 能够排除具有剧烈运动的图像，(2) 检测轻微的运动伪影。我们的方法在第一个目标上实现了出色的准确率，平衡准确率几乎与注释者的准确率相似（平衡准确率 > 80 %）。然而，对于第二个目标，其表现较弱，远低于人类评分者。总体而言，我们的框架将有助于在医学成像中利用 CDW，并强调对基于研究数据训练的模型进行临床验证的重要性。
夏季学期2025
内容：使用数据库系统，基本概念（数据模型，方案，实例）和数据库系统的组件，数据库系统架构和数据独立性，建模基础知识（模型概念，技术和方法），数据库模型的基础知识，数据库模型；实体关联模型，关系模型和关系查询模型（关系代数，查询和元组演算），数据库设计的阶段（概念，逻辑，物理设计），关系数据库设计（功能依赖性，正常形式，转换属性），数据库定义和数据库定义的基础和与SQL的基础。分析与交易数据处理 - 不同要求的不同体系结构，数据仓库（DWH）作为分析数据的统一记录来源，数据仓库系统的应用示例和DWH架构。概念建模：根据Golfarelli的维度事实模型。RDBMS上的维数数据模型的实现：Star模式和雪花架构。数据集成：数据保险库架构。提取 - 转换加载过程（ETL）。数据仓库的技术概念：位图索引，列存储，压缩，内存。
拟议的理论/实践考试时间表（...
2024 年 9 月 27 日 — MEE-419T：高级金属切削和刀具设计。CEE-413T：高级测量。CIE-417T：C#.NET 编程。CIE-425T：数据仓库和数据挖掘。MEE...
背景质量报告英国武装部队年度截肢统计
编码信息的数据仓库。它是初级医疗保健和一些国防部专科护理提供者的电子综合医疗记录的来源。DMICP 于 2007 年推出，在推出期间迁移了现役人员的遗留医疗数据。医疗数据使用读取代码存储在 DMICP 数据仓库中。用于在 DMICP 数据库搜索截肢军事人员的读取代码为：7L04 至 7L08、7L06 至 7L06z、7L062、7L063、7L064、7L08 至 7L08z、SyuA9、SyuA6、SyuBG、S9606、14N4 至 14N4Z、14N41、S95、S96、S97、S960 至 S960A、U635、TB05、SP16、SC09、8D47、DMSRC251、SC3C3、SC3D3、S906、SR4（SR40 至 SR44）、SA7X、S970X、N36yM、2G42 至 2G47、2G4A、2G4B、 2G56、2G57、2G61、2G62、ZV6F0 至 ZV6F8、SH25、SH45、SH35、SH55、SH65、SH95 请注意，如果信息以自由文本形式输入到患者记录中，则该信息在 DMICP 数据仓库中不可用，并且无法使用读取代码搜索进行检索。尚未对输入到患者记录中的编码数据的准确性进行审核。DMICP 是一个实时数据源，可能会发生变化。6. 健康与安全数据库：
NVIDIA Cloud Partners的高性能存储参考体系结构
图2。广泛的数据平台是一个单个名称空间解决方案，可提供多协议文件和对象存储（数据存储），高性能数据仓库（数据库）和多站点全局数据访问（Dataspace）
用户医疗保健部署策略|白皮书
与AI/ML，基因组学，人群健康等有关的临床研究。尽管研究人员将EMR付诸实践，但最多的时间是在提取和处理来自EMR的数据并将其集成到企业数据仓库中。可以签约医生而不是员工。
一种全面的机器学习方法...
目的：本研究研究了数据仓库系统中机器学习（ML）的利用及其将在多大程度上改变商业智能和分析的程度。它旨在了解ML如何改进常规数据仓库系统以支持预测和预测。方法论：本研究使用文献综述以及案例分析。它讨论了使用数据仓库实施机器学习模型时可能出现的问题，例如与数据质量，可扩展性和实时处理有关的问题。该工作检查了诸如数据库内计算，特征存储和MLOP之类的集成模式。案例研究以证明在不同领域使用整合的价值。发现：将机器学习与DW系统相结合，在不同领域提供了显着优势。这种协同作用增强了分析能力，使组织在预测性和规范性分析中的缺点高于描述性分析。但是，这样的决定并不简单，因为它具有实现问题，例如数据质量问题，可伸缩性和实时处理问题。集成最佳实践包括数据库机器学习处理，功能商店和适当的MLOP实践。来自医疗保健行业，银行和金融服务，零售和制造行业的现实生活示例表明，这种整合为业务带来了运营增强，并对客户和整体组织绩效产生了积极影响。建议：这项工作提供了一个有用的框架，用于研究和构建ML在数据仓库中的集成，这是从理论角度到实际仓库的过渡。它为组织提供了实用建议，并强调了与业务目标，数据质量，体系结构，安全和培训的选择相关的集成策略。本研究还设想了未来的趋势，例如边缘计算，汽车和可解释的AI，并提供了有关如何利用这种技术互补性的指南。生成的见解可帮助决策者和从业者了解利用ML-DATA仓库集成作为当代商业环境中转向数据驱动方法的战略资产的可能性。
一种全面的机器学习方法...
目的：本研究研究了数据仓库系统中机器学习（ML）的利用及其将在多大程度上改变商业智能和分析的程度。它旨在了解ML如何改进常规数据仓库系统以支持预测和预测。方法论：本研究使用文献综述以及案例分析。它讨论了使用数据仓库实施机器学习模型时可能出现的问题，例如与数据质量，可扩展性和实时处理有关的问题。该工作检查了诸如数据库内计算，特征存储和MLOP之类的集成模式。案例研究以证明在不同领域使用整合的价值。发现：将机器学习与DW系统相结合，在不同领域提供了显着优势。这种协同作用增强了分析能力，使组织在预测性和规范性分析中的缺点高于描述性分析。但是，这样的决定并不简单，因为它具有实现问题，例如数据质量问题，可伸缩性和实时处理问题。集成最佳实践包括数据库机器学习处理，功能商店和适当的MLOP实践。来自医疗保健行业，银行和金融服务，零售和制造行业的现实生活示例表明，这种整合为业务带来了运营增强，并对客户和整体组织绩效产生了积极影响。建议：这项工作提供了一个有用的框架，用于研究和构建ML在数据仓库中的集成，这是从理论角度到实际仓库的过渡。它为组织提供了实用建议，并强调了与业务目标，数据质量，体系结构，安全和培训的选择相关的集成策略。本研究还设想了未来的趋势，例如边缘计算，汽车和可解释的AI，并提供了有关如何利用这种技术互补性的指南。生成的见解可帮助决策者和从业者了解利用ML-DATA仓库集成作为当代商业环境中转向数据驱动方法的战略资产的可能性。