深度学习助力MRI数据分析:自动识别阿尔茨海默病的策略探讨
需积分: 22 18 浏览量
更新于2024-08-09
收藏 6.92MB PDF 举报
"这篇论文研究关注的是利用深度学习方法从MRI数据中自动识别阿尔茨海默氏病,同时探讨了策略方面的考虑,特别是在数据仓库环境的设计和构建中如何兼顾决策支持系统(DSS)和其他业务需求。"
在信息技术领域,尤其是在数据分析和决策支持方面,数据仓库扮演着至关重要的角色。数据仓库是为了满足DSS需求而设计和建立的,但企业不仅有DSS需求,还有其他运营需求。论文提到,企业在运营环境中往往面临数据分散、系统老旧、维护困难等问题,而这些混乱情况在图9-6中得到了体现。
在构建数据仓库的过程中,除了服务于DSS,是否可能同时解决部分运营环境中的问题呢?论文指出,确实可以在一定程度上对运营环境进行改造,而不必进行全面的重建。这种策略考虑旨在平衡资源投入与实际效果,通过数据仓库的构建,可能对现有的系统环境进行优化。
数据仓库的历史和演进是伴随着信息处理领域的发展而展开的。早期的决策支持系统处理主要依赖于单一的应用,随着时间推移,逐渐演变为更为复杂和大规模的体系结构,数据仓库成为其中的核心。图1-1展示了从20世纪60年代至今DSS处理的演变过程,从基于主文件的简单应用到现在的复杂数据处理系统。
在60年代,数据存储主要依赖磁带,其顺序访问的特性导致效率低下。随着主文件数量的增加,数据冗余和一致性维护成为了主要挑战。因此,数据仓库作为解决这些问题的手段应运而生,它提供了集中化、一致性的数据存储,便于数据分析和决策支持。
在设计数据仓库时,必须考虑到多个方面,包括但不限于数据集成、一致性、程序维护和新应用开发的复杂性。此外,深度学习方法的应用,如在论文中提到的用于识别阿尔茨海默氏病,进一步强化了数据仓库在医疗领域的价值,它能够处理大量的MRI数据,挖掘潜在的模式和特征,从而辅助疾病的诊断和研究。
这篇论文的研究和讨论突显了在信息时代,如何通过数据仓库和先进的分析技术(如深度学习)来满足多样化的需求,同时优化企业的运营环境,提升决策效率。这不仅是技术层面的挑战,更是策略规划和资源分配的综合考量。
2021-08-18 上传
2024-05-10 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
郝ren
- 粉丝: 57
- 资源: 4065
最新资源
- ES管理利器:ES Head工具详解
- Layui前端UI框架压缩包:轻量级的Web界面构建利器
- WPF 字体布局问题解决方法与应用案例
- 响应式网页布局教程:CSS实现全平台适配
- Windows平台Elasticsearch 8.10.2版发布
- ICEY开源小程序:定时显示极限值提醒
- MATLAB条形图绘制指南:从入门到进阶技巧全解析
- WPF实现任务管理器进程分组逻辑教程解析
- C#编程实现显卡硬件信息的获取方法
- 前端世界核心-HTML+CSS+JS团队服务网页模板开发
- 精选SQL面试题大汇总
- Nacos Server 1.2.1在Linux系统的安装包介绍
- 易语言MySQL支持库3.0#0版全新升级与使用指南
- 快乐足球响应式网页模板:前端开发全技能秘籍
- OpenEuler4.19内核发布:国产操作系统的里程碑
- Boyue Zheng的LeetCode Python解答集