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确定最适合基于机器学习的多光谱脑 MRI 数据分割的直方图归一化技术
摘要 — 磁共振成像 (MRI) 的主要缺点是缺乏标准强度尺度。所有观察到的数值都是相对的，只能结合其上下文进行解释。在将 MRI 数据体输入监督学习分割程序之前，需要将它们的直方图相互配准，换句话说，它们需要所谓的规范化。用于辅助脑 MRI 分割的最流行的直方图规范化技术是 Ny'ul 等人在 2000 年提出的算法，该算法对齐一批 MRI 体积的直方图，而不注意可能扭曲直方图的局部病变。另外，一些最近的研究应用了基于简单线性变换的直方图规范化，并报告了使用它们实现的略高的准确性。本文提出研究在脑 MRI 图像分割之前分别在没有和存在局部病变的情况下执行直方图规范化的最合适的方法和参数设置。
运输数据策略2024-2030
本文档始于运输部的简短数据历史记录，包括以前的数据策略和当前差距。此数据策略建立在一系列一开始列出的许多明确原则上。接下来概述了部门的当前数据成熟度，然后是从数据中获得的战略见解。这些是分类的，范围从已知的当前业务需求到战略和未来的需求，然后是雄心勃勃的用例。洞察力的类别将推动下一描述的数据体系结构的演变。提出了操作模型，设立了一个愿景，其中数据和分析部门成为该部门作为联合模型的一部分的“卓越中心”。daad将负责在整个部门启用数据，包括使用正确的安全性以及通过提供正确的工具集进行清洁，标准化，良好描述的数据。daad将帮助分析方法中的技能分区，并将创建和部署模型中的生产。操作模型将概述数据功能各个组件的所有权，例如技术，数据治理，数据质量和管理，分析和建模。该文件继续描述了机构，其他公共服务机构（PSB）和中央统计局（CSO）之间的相互依存的计划作用。