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摘要 — 人工智能 (AI),尤其是深度学习,需要大量数据进行训练、测试和验证。收集这些数据和相应的注释需要实施成像生物库,以标准化方式提供对这些数据的访问。这需要根据当前标准和指南进行精心设计和实施,并遵守当前的法律限制。但是,由于资源需求很高,并且需要在本地和云中谨慎混合实施 AI 管道,因此实现适当的成像数据收集还不足以训练、验证和部署 AI。本章旨在通过提供数据存储、云使用和 AI 管道所涉及的不同概念和实施方面的技术背景,帮助读者在对 AI 环境进行技术考虑时提供帮助。