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ISE 534 数据分析咨询课程大纲.docx
成功完成本课程后，学生将能够：• SLO1：学生将能够使用服务器实现预处理和清理大数据• SLO2：学生将能够实现最先进的机器学习和深度学习模型• SLO3：学生将能够根据上下文解释模型结果• SLO4：学生将能够理解预处理、维度的高级方法
Stanford CS课程 +基于CARTA评论的四分之一分类
首先，鉴于BERT与Flan-T5相比在课程和季度分类方面表现更好，我们可以推测为什么可能是这样。鉴于Bert和Flan-T5都使用双向上下文建模（考虑到前面的单词和成功的单词），因此这两个模型似乎不太可能对评论的语义进行不同的处理。However, there is a significant difference between the two in that while the BERT model directly outputs a prediction based on the tokenized review as input, the FLAN-T5 model does have to go through an additional preprocessing step of attaching a prefix to each review, instructing the model to output a certain type of output (e.g.请'输出一个在0到208之间的数字，对于209个标签课程分类），这意味着，对于Flan-T5输入的每个评论实际上在前缀上延长了较长的时间，并且可能在隔离和评估评论本身时会给模型带来更多的混淆空间。
通过 CNN U 优化脑肿瘤分割
摘要。准确分割医学图像中的脑肿瘤对于精确诊断和治疗计划至关重要。在本研究中，我们介绍了一种稳健的脑肿瘤分割方法，该方法采用卷积神经网络 (CNN) 和对比度限制自适应直方图均衡 (CLAHE) 和直方图均衡 (HE) 预处理技术。我们利用 CNN U-Net 架构，并通过 CLAHE-HE 预处理增强，以实现脑肿瘤分割的高精度。我们的评估证明了这种方法的有效性，表明在训练、验证和测试阶段，准确度（达到 0.9982）、损失（降低到 0.0054）、均方误差 (MSE，降低到 0.0015）、交并比 (IoU，增加到 0.9953）和 Dice 分数（增加到 0.9977）均有显着改善。值得注意的是，我们的模型具有有效的泛化能力，这一点可以通过验证性能与训练结果的紧密结合看出。这些发现强调了预处理技术在增强医学图像分析方面的潜力，所提出的方法展示了彻底改变脑肿瘤分割的前景，从而有助于在临床环境中做出更准确、更可靠的诊断。未来的研究可能会探索创新的预处理方法以及所提出的方法在其他医学图像分割任务中的应用，这将进一步提高其能力和可能的应用领域。
提高MRI图像的清晰度和降噪...
Mandeep Kaur 1，Rahul Thour博士2 1研究学者部计算机科学与应用，Desh Bhagat University，Mandi Gobindgarh 2助理教授计算机科学和应用，德什·巴加特大学，曼迪·戈宾德加（Mandi Gobindgarh）摘要：脑部疾病是严重的疾病，不得不忽略，因为大脑失败会对整体健康构成重大威胁。早期检测和干预对于管理各种与大脑相关的疾病至关重要。检测脑肿瘤和其他神经系统问题的主要诊断方法之一是MRI成像。MRI是一种首选技术，由于其效率，实时成像功能和缺乏辐射。然而，诸如Speckle噪声，高斯噪声和其他工件之类的挑战继续损害MRI图像的质量。因此，提高图像质量对于准确的脑部疾病诊断至关重要。为了克服这些挑战，采用了各种成像技术来进行预处理，降低降噪和图像增强。从嘈杂的MRI数据中获得高质量图像的关键方法是图像恢复和增强。鉴于MRI的高频特性，脑部扫描中通常存在噪声。预处理通过应用过滤器消除噪声来改善图像质量中起着至关重要的作用。诸如Mean，Mentian，Wiener和其他过滤器之类的技术通常用于解决诸如Speckle，Salt和Pepper和Gaussian噪声之类的问题。关键字：大脑MRI成像，斑点噪声，高斯噪声，预处理，图像增强。这项研究提供了各种MRI图像预处理和增强技术的全面概述，概述了它们的目标和有效性。
Psych 733教学大纲 - UWO心理学系
•为学生提供有关大脑成像研究如何有助于认知神经科学研究的批判性概述。• To provide students with a strong foundation in understanding the logic of the General Linear Model (GLM) for statistical analysis, particularly for brain imaging data • To use the GLM logic as a foundation for understanding the effects of artifacts, preprocessing, choice of model parameters, and experimental design • To provide students with sufficient understanding of neuroimaging approaches that they can read and critique articles on the topic and make appropriate choices regarding experimental design and analysis • To give学生对fMRI的技术细节（例如MR物理学，大胆的反应和预处理步骤）的概念理解，而无需在物理，生物学或数学方面具有强大的背景。•为学生提供对脑成像分析的动手理解，并不强调“在任何特定的软件包中要按下哪些按钮”，而是在为什么人们可以对设计和分析做出某些决定，而不论软件如何。•促进批判性思维，项目选择和改进，假设产生，假设检验和口头演示的技能
加速诊断 AI 的医疗标签：将非临床医生添加到标签团队
数据预处理。数据预处理通过确保为数据标记者正确准备数据以及建立质量参数和训练集要求，为项目的成功奠定了基础。训练集的大小和深度需要根据统计意义和所提问题的复杂性来选择。经验丰富的统计学家或数据科学家对这一步至关重要。他们应该就标记数据的有效性提供建议，并在项目扩展时帮助维护项目指标。在预处理中，确保图像格式相似且分辨率足够也很重要。这一准备步骤有助于提高效率，并通过允许标记者进行精确观察和更一致的注释来提高标记的质量和准确性。
基于深度学习的医学图像分析综述
医学图像分析的主要目标是识别解剖结构的患病区域，以便医生更好地了解病变的进展情况。医学图像分析涉及四个主要阶段：(1) 图像预处理；(2) 分割；(3) 特征提取；(4) 模式识别或分类。预处理是增强图像信息以便进行后续处理或消除照片中不需要的失真的过程。将区域（例如肿瘤和器官）分离以进行进一步研究的技术称为分割。特征提取是从感兴趣区域 (ROI) 中仔细选择信息以帮助识别它们的过程。分类有助于根据提取的特征对 ROI 进行分类 [2][3]。
光罩
在半导体器件制造过程中，EUV 光刻技术必不可少，而光化学 EUV 掩模计量技术必不可少。在 PSI，我们正在开发 RESCAN，这是一种基于相干衍射成像 (CDI) 的平台，可以满足当前和未来的掩模检查分辨率要求。在 CDI 中，用相干光照射样品获得的衍射图案由像素检测器记录，这些衍射图案用于通过迭代相位检索算法重建物体的复振幅图像。虽然在传统光学系统中，像差会影响最终图像的分辨率，但 CDI 方法本质上是无像差的。尽管如此，仍需要仔细预处理衍射信号以避免重建图像中出现伪影。特别是，由于我们的系统以 6° 的入射角在反射模式下工作并使用平面检测器，因此有必要校正由于非远心性而导致圆锥失真的记录衍射图案。本文讨论了衍射数据预处理对重建图像质量的影响，并通过在 RESCAN 显微镜中应用优化的数据预处理流程展示了缺陷灵敏度的提高。结果，我们在光掩模上实现了低至 20 nm 的缺陷灵敏度，并在大视场中实现了均匀的图像质量。