Biobank Brain(바이오뱅크 브레인)란 무엇입니까?
Biobank Brain 바이오뱅크 브레인 - Using the UK Biobank brain imaging dataset with around 40,000 subjects and 47 modalities, along with more than 17,000 nIDPs, we showed that SuperBigFLICA enhances the prediction power of nIDPs, bench-marked against IDPs derived by conventional expert-knowledge and unsupervised-learning approaches (with average nIDP prediction accuracy improvements of up to 46%). [1] We adapted the UK Biobank brain MRI protocol to produce high-quality images while being suitable as part of a post-COVID-19 multiorgan MRI exam. [2] There has been much less work using unsupervised outlier detection on large unlabeled cohorts like the UK Biobank brain imaging dataset. [3] We systematically profiled the performance of deep models, kernel models, and linear models as a function of sample size on UK Biobank brain images against established machine learning references. [4]17,000개 이상의 nIDP와 함께 약 40,000명의 피험자와 47개 양식이 포함된 UK Biobank 뇌 영상 데이터 세트를 사용하여 SuperBigFLICA가 기존의 전문가 지식 및 비지도 학습 접근 방식으로 파생된 IDP에 대해 벤치마킹된 nIDP의 예측 능력을 향상시키는 것으로 나타났습니다( 평균 nIDP 예측 정확도가 최대 46% 향상됨). [1] 우리는 UK Biobank 뇌 MRI 프로토콜을 채택하여 COVID-19 이후의 다기관 MRI 시험의 일부로 적합하면서 고품질 이미지를 생성했습니다. [2] UK Biobank 뇌 영상 데이터 세트와 같은 레이블이 지정되지 않은 대규모 집단에서 감독되지 않은 이상값 감지를 사용하는 작업은 훨씬 적었습니다. [3] 우리는 확립된 기계 학습 참조에 대해 UK Biobank 뇌 이미지에서 샘플 크기의 함수로서 심층 모델, 커널 모델 및 선형 모델의 성능을 체계적으로 프로파일링했습니다. [4]
Uk Biobank Brain 영국 바이오뱅크 브레인
Using the UK Biobank brain imaging dataset with around 40,000 subjects and 47 modalities, along with more than 17,000 nIDPs, we showed that SuperBigFLICA enhances the prediction power of nIDPs, bench-marked against IDPs derived by conventional expert-knowledge and unsupervised-learning approaches (with average nIDP prediction accuracy improvements of up to 46%). [1] We adapted the UK Biobank brain MRI protocol to produce high-quality images while being suitable as part of a post-COVID-19 multiorgan MRI exam. [2] There has been much less work using unsupervised outlier detection on large unlabeled cohorts like the UK Biobank brain imaging dataset. [3] We systematically profiled the performance of deep models, kernel models, and linear models as a function of sample size on UK Biobank brain images against established machine learning references. [4]17,000개 이상의 nIDP와 함께 약 40,000명의 피험자와 47개 양식이 포함된 UK Biobank 뇌 영상 데이터 세트를 사용하여 SuperBigFLICA가 기존의 전문가 지식 및 비지도 학습 접근 방식으로 파생된 IDP에 대해 벤치마킹된 nIDP의 예측 능력을 향상시키는 것으로 나타났습니다( 평균 nIDP 예측 정확도가 최대 46% 향상됨). [1] 우리는 UK Biobank 뇌 MRI 프로토콜을 채택하여 COVID-19 이후의 다기관 MRI 시험의 일부로 적합하면서 고품질 이미지를 생성했습니다. [2] UK Biobank 뇌 영상 데이터 세트와 같은 레이블이 지정되지 않은 대규모 집단에서 감독되지 않은 이상값 감지를 사용하는 작업은 훨씬 적었습니다. [3] 우리는 확립된 기계 학습 참조에 대해 UK Biobank 뇌 이미지에서 샘플 크기의 함수로서 심층 모델, 커널 모델 및 선형 모델의 성능을 체계적으로 프로파일링했습니다. [4]
biobank brain imaging 바이오뱅크 뇌 영상
Using the UK Biobank brain imaging dataset with around 40,000 subjects and 47 modalities, along with more than 17,000 nIDPs, we showed that SuperBigFLICA enhances the prediction power of nIDPs, bench-marked against IDPs derived by conventional expert-knowledge and unsupervised-learning approaches (with average nIDP prediction accuracy improvements of up to 46%). [1] There has been much less work using unsupervised outlier detection on large unlabeled cohorts like the UK Biobank brain imaging dataset. [2]17,000개 이상의 nIDP와 함께 약 40,000명의 피험자와 47개 양식이 포함된 UK Biobank 뇌 영상 데이터 세트를 사용하여 SuperBigFLICA가 기존의 전문가 지식 및 비지도 학습 접근 방식으로 파생된 IDP에 대해 벤치마킹된 nIDP의 예측 능력을 향상시키는 것으로 나타났습니다( 평균 nIDP 예측 정확도가 최대 46% 향상됨). [1] UK Biobank 뇌 영상 데이터 세트와 같은 레이블이 지정되지 않은 대규모 집단에서 감독되지 않은 이상값 감지를 사용하는 작업은 훨씬 적었습니다. [2]