异常的 tau 内含物是阿尔茨海默病的标志,也是临床衰退的预测指标。有几种 tau PET 示踪剂可用于神经退行性疾病研究,为体内分子诊断开辟了途径。然而,很少有人获准用于临床。了解 PET 信号验证的神经生物学基础仍然存在问题,因为它需要 PET 和(免疫)组织学信号之间大规模的体素到体素相关性。整个人脑的维度很大,组织变形会影响配准,而处理 TB 级信息的计算要求阻碍了正确的验证。我们开发了一个计算管道,用于识别和分割十亿像素数字病理图像中的感兴趣粒子,以生成定量的 3D 密度图。针对免疫组织化学样本的拟议卷积神经网络 IHCNet 是该管道的核心。我们已成功使用三种磷酸化 tau 抗体(AT100、AT8 和 MC1)处理并免疫染色了来自两个完整人脑的 500 多张载玻片,这些载玻片包含数 TB 的图像。我们的人工神经网络从大脑图像中估计了 tau 的包含情况,其对 AT100、AT8 和 MC1 的 ROC AUC 分别为 0.87、0.85 和 0.91。自省研究进一步评估了我们训练的模型学习 tau 相关特征的能力。我们提出了一种端到端流程来创建 TB 级的 3D tau 包含密度图,并将其与 MRI 联合配准,以方便验证 PET 示踪剂。
异常的 tau 内含物是阿尔茨海默病的标志,也是临床衰退的预测指标。有几种 tau PET 示踪剂可用于神经退行性疾病研究,为体内分子诊断开辟了途径。然而,很少有人获准用于临床。了解 PET 信号验证的神经生物学基础仍然存在问题,因为它需要 PET 和(免疫)组织学信号之间大规模的体素到体素相关性。整个人脑的维度很大,组织变形会影响配准,而处理 TB 级信息的计算要求阻碍了正确的验证。我们开发了一个计算管道,用于识别和分割十亿像素数字病理图像中的感兴趣粒子,以生成定量的 3D 密度图。针对免疫组织化学样本的拟议卷积神经网络 IHCNet 是该管道的核心。我们已成功使用三种磷酸化 tau 抗体(AT100、AT8 和 MC1)处理并免疫染色了来自两个完整人脑的 500 多张载玻片,这些载玻片包含数 TB 的图像。我们的人工神经网络从大脑图像中估计了 tau 的包含情况,其对 AT100、AT8 和 MC1 的 ROC AUC 分别为 0.87、0.85 和 0.91。自省研究进一步评估了我们训练的模型学习 tau 相关特征的能力。我们提出了一种端到端流程来创建 TB 级的 3D tau 包含密度图,并将其与 MRI 联合配准,以方便验证 PET 示踪剂。
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分布式系统不从客户端设备反馈数据或结果,因此无法提供包括统计数据、分析和见解在内的中央概览。因此,训练模型容易产生偏差,系统准确性会显著降低。集中式系统具有中央概览的优势,但联合系统也能够提供类似的好处,而无需通过网络传输过多的数据。考虑到只有估计 1% 的监控数据可用于获得业务见解,联合方法有助于防止将数 TB 的无关数据传输到云或数据中心,并仅发送相关的可操作数据。3
MFOQA 是“大数据”。MFOQA 的成本仅为事故后调查的一小部分,它提供了一种主动的方法来识别危险趋势,并在对国家安全至关重要的人员、设备和资源损失之前减轻这些趋势的影响。美国空军目前收集了十多个机队和多种飞机的数据。调查安全侧重于分析,而 MFOQA 几乎完全侧重于日常的成功任务,以建立正常运营的基线。AFSEC 每月分析来自 2,600 多架飞机执行的 22,000 多次飞行的约 6.5 TB 数据。与 AFSEC 签约的前空军教官和评估飞行员检查飞行数据以检测事故前兆,并为机组人员、作战领导和安全官员提供月度报告。
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