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原始数据试点行业问答
2.8. 当分析数据以选择 GCP 例行检查的站点时，与不属于 PoC 试点的程序相比，这是否会导致选择进行 GCP 例行检查的站点数量增加？................................................................................................ 9
原始数据试点行业问答
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原始数据试点行业问答
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深度卷积神经网络在脑电图中的应用：原始数据与光谱特征
摘要 — 深度学习在计算机视觉领域的成功启发了科学界探索新的分析方法。在神经科学领域，特别是在电生理神经成像领域，研究人员开始探索利用深度学习来预测他们的数据，而无需进行广泛的特征工程。本文使用两种不同的深度卷积神经架构比较了使用经过最低限度处理的 EEG 原始数据的深度学习与使用 EEG 光谱特征的深度学习。其中一个来自 Putten 等人 (2018)，专门用于处理原始数据；另一个来自 VGG16 视觉网络 (Simonyan and Zisserman, 2015)，旨在处理 EEG 光谱特征。我们应用它们对来自 1,574 名参与者的大型语料库的 24 通道 EEG 进行性别分类。我们不仅改进了此类分类问题的最新分类性能，而且还表明在所有情况下，与光谱 EEG 特征相比，原始数据分类可带来更出色的性能。有趣的是，我们表明，专门用于处理 EEG 频谱特征的神经网络在应用于原始数据分类时性能有所提高。我们的方法表明，用于处理 EEG 频谱特征的相同卷积网络在应用于 EEG 原始数据时可产生优异的性能。
1243.4095 审查目标动物安全性研究的原始数据协议 H 提交
21 CFR 第 58.3(k) 部分（非临床实验室研究的良好实验室规范）将原始数据定义为“任何实验室工作表、记录、备忘录、笔记或其精确副本，它们是非临床实验室研究的原始观察和活动的结果，并且对于重建和评估该研究报告必不可少。如果已经准备好原始数据的精确抄本（例如，已逐字转录、注明日期并通过签名验证准确的磁带），则精确副本或精确抄本可以作为原始数据替代原始来源。原始数据可能包括照片、缩微胶卷或缩微胶片副本、计算机打印件、磁性介质（包括口述观察结果）和自动仪器记录的数据。”
一条后处理管道，用于在心脏磁共振成像中为机器学习算法准备原始数据
通过查看RAW文件中的元数据，SequenceName标签用于丢弃CINE图像，扫描序列标签以选择梯度召回和反转恢复技术（反转时间> 100 ms），序列为Variant标签，以丢弃稳态图像。术语，并去除轴向或冠状图像。扫描通过图像方向分组在一起（每组重新任务和最大元素数），并且只选择了最多的文件数量的组。最后，通过图像形状进行分组（要求一定数量的元素），并且只有具有最高分辨率的系列才能得到。然后，对于每个受试者，提取的串联由一个3D阵列（N，H，W）组成，n个切片数，以及（H，W）图像重新分配。属性在受试者之间不是均匀的。
统一卷积稀疏变换器用于脑电图原始数据的疾病诊断、监测、药物开发和治疗效果预测
简单总结：脑电图为大脑活动提供了宝贵的见解，具有多种医疗用途，包括诊断、监测、药物发现和治疗评估。我们提出了一种人工智能模型，该模型经过独特优化，通过直接处理原始数据来分析脑电图信号。该模型通过空间通道注意和稀疏变压器编码等专用组件捕获脑电图中复杂的空间和时间模式。经过广泛评估，我们的模型在检测脑部疾病和分类精神药物方面表现出很高的准确性。通过自动学习原始脑电图数据的表示，它可以很好地适应疾病、受试者和任务。该模型的端到端学习能力和任务多功能性构成了一个强大且广泛适用的自动脑电图分析解决方案。我们相信它有潜力显著推进基于脑电图的诊断和个性化医疗。