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将合成临床数据迁移到常规临床数据以检测脑部 T1 加权 MRI 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机会。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 因被这些伪影破坏而无法使用。由于扫描次数太多，无法手动检测，因此有必要开发一种工具来自动排除带有运动的图像，以充分利用 CDW。在本文中，我们提出了一种 CNN 来自动检测 3D T1 加权脑部 MRI 中的运动。我们的迁移学习方法基于合成运动生成，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，将我们的预训练模型推广到临床数据，依靠 5500 张图像的手动标记。目标是 (1) 能够排除具有严重运动的图像，(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。
了解数据迁移：过程，类型和最佳实践
这篇全面的文章探讨了当今快速发展的数字景观中数据迁移的关键过程。它深入研究了数据迁移的重要性，其各种类型，流行的工具，传统技术中的挑战以及成功实施的最佳实践。本文强调了数据迁移如何成为进行数字化转型的组织的战略当务之急，从而影响业务连续性，数据完整性，合规性，成本管理和绩效优化。它提供了对不断增长的数据迁移市场，向基于云的解决方案的转变以及不同迁移方案所涉及的复杂性的见解，包括传统系统升级，云过渡和合并后集成。