大數(shù)據(jù)醫(yī)療培訓(xùn)資料-在線(xiàn)瀏覽
2025-03-31 19:39本頁(yè)面
【正文】 像 ? 生物特征識(shí)別技術(shù)通常按照 ， 掃描 、 數(shù)字化處理 、 分析 、特征提取 、 存儲(chǔ) 、 匹配分類(lèi)幾個(gè)步驟處理 。 ? 計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)：醫(yī)學(xué) CAD 圖像預(yù)處理：灰度直方圖 、 去噪 、 圖像增強(qiáng) 圖像特征提?。哼吘壏指?、 灰度共生矩陣 圖像分類(lèi)：支持向量機(jī)算法 （ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種衍生算法 ） 大數(shù)據(jù)時(shí)代的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的運(yùn)用 —— 圖像之全息眼鏡 大數(shù)據(jù)時(shí)代的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的運(yùn)用 —— 視頻 ? 遠(yuǎn)程醫(yī)療 ? 在線(xiàn)教育：人衛(wèi)開(kāi)放大學(xué)等 大數(shù)據(jù)時(shí)代的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療中的運(yùn)用 —— 物聯(lián)網(wǎng) ? 安大略理工大學(xué)的卡羅琳 ?麥格雷戈 （ Carolyn McGregor） 博士和一支研究隊(duì)伍與 IBM一起和很多醫(yī)院合作 ， 用一個(gè)軟件來(lái)監(jiān)測(cè)處理即時(shí)的病人信息 ， 然后把它用于早產(chǎn)兒的病情診斷 。 在明顯感染癥狀出現(xiàn)的 24小時(shí)之前， 系統(tǒng)就能監(jiān)測(cè)到早產(chǎn)兒細(xì)微的身體變化發(fā)出的感染信號(hào)。 大數(shù)據(jù)分析手段 —— 機(jī)器學(xué)習(xí) ? 機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)是近 20多年興起的一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科 ， 涉及概率論 、 統(tǒng)計(jì)學(xué) 、 逼近論 、 凸分析 、 算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科 。 ? 機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一類(lèi)從數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析獲得規(guī)律 ， 并利用規(guī)律對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)的算法 。 大數(shù)據(jù)分析手段 —— 機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi) ? 監(jiān)督學(xué)習(xí)：給定輸入即有唯一標(biāo)準(zhǔn)輸出答案 。 例如聚類(lèi)分析 ? 加強(qiáng)學(xué)習(xí)：類(lèi)似生物反饋 。 由聚類(lèi)所生成的簇是一組數(shù)據(jù)對(duì)象的集合 ， 這些對(duì)象與同一個(gè)簇中的對(duì)象彼此相似 ， 與其他簇中的對(duì)象相異 。 ? 聚類(lèi)分析起源于分類(lèi)學(xué) ， 但是聚類(lèi)不等于分類(lèi) 。 ? 聚類(lèi)分析內(nèi)容非常豐富 ， 有系統(tǒng)聚類(lèi)法 、 有序樣品聚類(lèi)法 、 動(dòng)態(tài)聚類(lèi)法 、 模糊聚類(lèi)法 、 圖論聚類(lèi)法 、 聚類(lèi)預(yù)報(bào)法等 。 計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)算法 訪(fǎng)問(wèn)全部數(shù)據(jù)時(shí)間過(guò)長(zhǎng) 讀取部分?jǐn)?shù)據(jù) —— 時(shí)間亞線(xiàn)性算法 數(shù)據(jù)難于放入內(nèi)存計(jì)算 將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到磁盤(pán)上 —— 外存算法 僅基于少量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算 —— 空間亞線(xiàn)性算法 單個(gè)計(jì)算機(jī)難以保存全部數(shù)據(jù) ， 計(jì)算需要整體數(shù)據(jù) 并行處理 —— 并行算法 計(jì)算機(jī)計(jì)算能力不足或知識(shí)不足 人來(lái)幫忙 —— 眾包算法
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