Maklumat

Buka pangkalan data gambar perubatan


Adakah ada yang tahu mengenai repositori terbuka gambar perubatan (mis. CT scan) yang diatur mengikut kategori penyakit? Saya sedang mengusahakan beberapa perisian penglihatan komputer yang memerlukan satu set kawalan yang besar untuk dipelajari.


Gambar perubatan akses terbuka:

  1. MedPix (mengikut kata kunci, sistem organik, patologi dan diagnosis A-Z)
  2. Radiopaedia (mengikut kata kunci)
  3. Radiologi PEIR (mengikut kata kunci, organ atau kawasan anatomi)
  4. Kes Ultrasound (mengikut kata kunci dan sistem organik)
  5. Enjin Carian Imej Bioperubatan Akses Terbuka (Openi) (mengikut kata kunci)
  6. Wikimedia Commons (mengikut kata kunci)
  7. Pencarian gambar Google (menggunakan penapis "creative commons", "domain awam" atau "akses terbuka")
  8. Pencarian gambar Google (menggunakan penapis: hitam / putih, bukan komersial, foto)

Lagi:


Inilah permulaan yang baik: http://www.aylward.org/notes/open-access-medical-image-repositories. Saya faham bahawa soalan ini agak mudah di google, tetapi mungkin mengumpulkan sekumpulan pautan sumber yang dikendalikan adalah membina kerana carian melalui bursa menunjukkan tidak ada pertanyaan sebelumnya mengenai topik ini.

Kemas kini: Bagi mereka yang berminat untuk memahami landskap alat terkini yang tersedia untuk analisis gambar perubatan: Lihat senarai alat sumber terbuka ini (http://www0.cs.ucl.ac.uk/opensource_mia_ws_2012/links.html) .


Seperti yang telah saya rujuk pada catatan awal, terdapat beberapa pilihan di Perpustakaan DICOM. Sangat mudah untuk mencari apa sahaja modaliti gambar yang anda mahukan dan juga kategori penyakit apa pun.


15 Buka Dataset untuk Penjagaan Kesihatan

Pembelajaran Mesin meletup ke dunia penjagaan kesihatan. Apabila kita membincangkan cara ML akan merevolusikan bidang tertentu, penjagaan kesihatan selalu menjadi salah satu bidang teratas yang melihat kemajuan besar, berkat kekuatan pemprosesan dan pembelajaran mesin. Ada peluang baik anda bekerja atau akan segera bekerja di bidang kesihatan. Beberapa saat yang lalu, saya menulis senarai 25 dataset terbuka yang sangat baik untuk ML dan termasuk healthdata.gov dan Pangkalan Data Penjagaan Kritikal MIMIC. Berikut adalah 15 set data yang lebih baik khusus untuk penjagaan kesihatan.

[Dapatkan pengetahuan kemahiran yang anda perlukan untuk memajukan Ai +! Ketahui lebih lanjut di sini]


Set Data Imej Semula jadi

    : Pemeriksaan kewarasan yang paling biasa digunakan. Set data 25x25, tengah, digit tulisan tangan B & ampW. Ini adalah tugas yang mudah - hanya kerana sesuatu berfungsi pada MNIST, tidak bermaksud ia berfungsi. : Gambar warna 32x32 dengan 10/100 kategori. Tidak biasa digunakan lagi, walaupun sekali lagi, boleh menjadi pemeriksaan kewarasan yang menarik. : Gambar objek yang tergolong dalam 101 kategori. : Gambar objek yang tergolong dalam 256 kategori. : adalah set data pengenalan gambar untuk mengembangkan pembelajaran ciri tanpa pengawasan, pembelajaran mendalam, algoritma pembelajaran kendiri. Seperti CIFAR-10 dengan beberapa pengubahsuaian. : Nombor rumah dari Google Street View. Anggap ini sebagai MNIST berulang di alam liar. : Gambar teropong patung mainan di bawah pelbagai pencahayaan dan pose. : Segmentasi / klasifikasi gambar generik - tidak begitu berguna untuk membina anotasi gambar dunia nyata, tetapi bagus untuk garis dasar: Kumpulan data besar yang diberi gambar. : Kumpulan data gambar de-facto untuk algoritma baru. Banyak syarikat API gambar mempunyai label dari antara muka REST mereka yang secara menduga mendekati hierarki 1000 kategori WordNet dari ImageNet. : Pemahaman pemandangan dengan banyak tugas sampingan (anggaran susun atur bilik, ramalan penting, dll.) Dan persaingan yang berkaitan. : Pemahaman / kapsyen gambar generik, dengan persaingan yang berkaitan. : Objek yang berbeza digambarkan pada setiap sudut dalam putaran 360. : Objek yang berbeza digambarkan pada setiap sudut dalam putaran 360. : Kumpulan 9 juta URL untuk gambar "yang telah dijelaskan dengan label yang merangkumi lebih dari 6.000 kategori" di bawah Creative Commons.

Data geospatial

    : Data vektor untuk seluruh planet dengan lesen percuma. Ini mengandungi (versi lama) data Biro Banci AS. : Tangkapan satelit seluruh permukaan Bumi, dikemas kini setiap beberapa minggu. : Radar Doppler mengimbas keadaan atmosfera di AS.

2. Flickr

Flickr adalah sumber yang bagus untuk mencari banyak foto, terutama yang bebas digunakan di blog anda. Banyak laman web gambar sumber terbuka terkemuka seperti Photo pin menggunakan Flickr API untuk memilih gambar ke laman web mereka. Tidak mengejutkan Flickr digunakan sebagai laman de-facto untuk mencari gambar percuma kerana jumlahnya dipamerkan.

Kelemahan utama Flickr adalah fungsi carian di bawahnya, butang & # 8216download & # 8217 yang sukar dicari dan hakikat bahawa anda mesti menghasilkan pautan atribusi kepada pengarang anda sendiri.

Cara Menggunakan Flickr untuk mencari gambar untuk blog anda

Menggunakan Flickr untuk mencari gambar sumber terbuka agak mudah. Pastikan anda memastikan bahawa anda menggunakan gambar yang boleh digunakan di laman web anda sendiri.

Semasa mencari gambar - anda mesti memastikan pilihan & # 8220creative commons only & # 8221 dipilih.

Setiap gambar di Flickr mempunyai lesen sendiri, namun jika anda ingin menggunakan gambar yang memungkinkan pengubahsuaian - pastikan pilihan & # 8220modifikasi dibenarkan & # 8221 dicentang untuk memaparkan gambar yang memungkinkan penyesuaian.

Tidak seperti pin Foto, dengan Flickr, anda perlu melakukan langkah tambahan untuk mendapatkan pautan atribusi untuk gambar.

Klik pautan & # 8220beberapa hak terpelihara & # 8221 untuk membaca lesen.

Untuk memuat turun gambar dari Flickr, anda mesti mengklik ikon muat turun untuk memaparkan semua ukuran gambar yang boleh dimuat turun.


Buka pelbagai pangkalan data pada masa yang sama

Dalam satu akses sahaja, anda hanya boleh membuka satu pangkalan data pada satu masa. Dengan kata lain, anda tidak dapat memulakan Access, membuka satu pangkalan data, dan kemudian membuka pangkalan data lain tanpa menutup pangkalan data pertama. Walau bagaimanapun, anda boleh menjalankan beberapa kejadian Access pada masa yang sama, masing-masing dengan pangkalan data terbuka di dalamnya. Setiap kali anda memulakan Access, anda membuka contoh baru dari itu. Sebagai contoh, untuk membuka dua pangkalan data Access pada masa yang sama, mulakan Access dan buka pangkalan data Access pertama, dan kemudian mulakan satu contoh baru Access dan buka pangkalan data kedua.

Catatan: Bilangan kejadian Access yang dapat anda jalankan pada masa yang sama dibatasi oleh berapa banyak memori yang ada. Memori yang tersedia bergantung pada berapa banyak RAM yang dimiliki komputer anda dan berapa banyak memori yang digunakan oleh program lain yang dijalankan pada masa itu.

Setiap contoh Access berjalan di tetingkap yang berasingan. Sekiranya anda mempunyai lebih daripada satu contoh Access yang dijalankan dan anda ingin melihatnya secara serentak, anda boleh memasang tingkap.


6 Sumber Imej Percuma untuk Blog Sains

Sekiranya anda membuat blog, anda mungkin tahu bahawa kebanyakan gambar dalam talian dilindungi hak cipta dan dilarang untuk laman web anda. Di manakah penulis sains yang bersungguh-sungguh untuk mencari karya seni yang bebas, cantik, dan blog yang sah?

1. Tanya artis

Artis memiliki hak cipta mereka, tetapi itu tidak bermakna ramai yang tidak senang berkongsi! Selalunya, kebenaran untuk penggunaan blog bukan komersial atau peribadi hanya memerlukan pautan balik ke laman web artis. Walaupun mengambil masa 30 saat untuk menyusun e-mel ringkas mungkin kelihatan seperti kerja tambahan, pertimbangkan bahawa simbiosis antara penulis dan artis sering memberi manfaat kepada kedua-duanya (pameran A: blog Primate Diaries dan Nathaniel Gold). Jangan malu!

Agensi kerajaan meletakkan sebahagian besar gambar mereka di domain awam. Seperti yang sepatutnya - orang ramai membayarnya! NASA menyimpan pangkalan data yang menakjubkan mengenai citra berkaitan ruang yang dapat digunakan untuk kebanyakan tujuan selagi anda tidak menyiratkan sokongan kerajaan terhadap produk komersial.

Tinjauan Geologi A.S. mengatur koleksi gambar domain awam yang meliputi bukan hanya batu, gunung berapi, taman negara, dan gempa bumi, tetapi gambar awal budaya asli, tokoh politik, peristiwa bersejarah, dan banyak lagi yang menarik. Seperti arkib NASA, gambar USGS boleh digunakan tanpa kebenaran terlebih dahulu.

4. Gambar NIH dari Sejarah Perubatan

Arkib sejarah Institut Kesihatan Nasional mengandungi 70,000 gambar, termasuk gambar, kartun, lukisan, poster kesihatan awam, dan lain-lain.

5. Perpustakaan Imej Kesihatan Awam

Pusat Kawalan Penyakit menjadi tuan rumah PHIL, Perpustakaan Imej Kesihatan Awam. Sebilangan besar kandungan adalah gabungan yang luar biasa daripada keduanya moden dan di domain awam, tetapi periksa butiran sebelum digunakan, kerana beberapa harta PHIL dilindungi hak cipta.

6. Wikimedia Commons

Wikimedia Commons adalah repositori raksasa yang meliputi secara harfiah berjuta-juta item dari pelbagai status hak cipta, termasuk domain awam dan pelbagai karya berhak cipta berlesen Creative Commons. Bahan Creative Commons mungkin selamat atau tidak selamat untuk disalin bergantung pada butir-butir penggunaan yang anda maksudkan dan tafsiran pemegang hak mengenai "bukan komersial", jadi saya mengesyorkan agar tetap berpegang pada domain awam.

Pandangan yang diutarakan adalah pandangan penulis dan tidak semestinya pendapat Scientific American.

TENTANG PENULIS

Alex Wild adalah Kurator Entomologi di University of Texas di Austin, di mana dia mempelajari sejarah evolusi semut. Pada tahun 2003 ia mendirikan perniagaan fotografi sebagai pelengkap estetik untuk karya ilmiahnya, dan foto-foto sejarah semula jadi muncul di banyak muzium, buku dan media.


Penyelidikan di NCBI Computational Biology Branch (CBB) memberi tumpuan kepada teori, analitis, dan pendekatan komputasi yang diterapkan untuk pelbagai masalah asas dalam biologi molekul dan perubatan.

Program penyelidikan di Cabang Biologi Komputasi dijalankan oleh Penyiasat Kanan, penyiasat trek tenurial, Saintis Staf, Felo Pasca Doktoral, dan pelajar. Program ini memfokuskan pada pendekatan teori, analitis dan penerapan untuk pelbagai masalah asas dalam biologi molekul.

Kepakaran kumpulan ini tertumpu dalam analisis urutan, analisis struktur / fungsi protein, informatika kimia, dan analisis genom. Minat penyelidikan seterusnya merangkumi pelbagai topik dalam biologi komputasi dan sains maklumat. Ini termasuk, tetapi tidak terbatas pada, algoritma pencarian pangkalan data, pengenalpastian isyarat urutan, model evolusi matematik, kaedah statistik dalam virologi, tingkah laku dinamik sistem reaksi kimia, algoritma pengambilan teks statistik, ramalan struktur dan fungsi protein, genomik perbandingan, taksonomi pokok, genetik populasi, dan biologi sistem.

Sebilangan besar projek penyelidikan asas yang dilakukan oleh penyiasat CBB berfungsi untuk meningkatkan dan memperkuat rangkaian pangkalan data dan alat aplikasi perisian NCBI yang tersedia untuk umum. Usaha penyelidikan kolaboratif, di antara penyelidik NCBI dan juga dengan komuniti penyelidikan luaran, telah mendorong pengembangan algoritma inovatif (BLAST, PSI-BLAST, VAST, dan COGs), pendekatan penyelidikan novel (teks yang berdekatan) dan sumber asas (PubChem dan CDD) yang telah mengubah bidang biologi komputasi. Algoritma dan aplikasi yang sedang dikembangkan berpotensi untuk memajukan penemuan saintifik.

Anggota CBB memberikan sumbangan yang signifikan terhadap kesahan dan kebolehpercayaan sumber dalam talian NCBI dengan mengkaji kualiti dan ketepatan data yang disimpan dalam pangkalan data, serta ketepatan maklumat yang digunakan untuk memberi penjelasan data. Anggota juga memberikan kepemimpinan dan panduan kepada komuniti ekstramural dengan merancang dan mengatur konsortia saintifik untuk menentukan penggunaan sumber urutan awam yang paling berkesan untuk biologi eksperimen berskala besar atau tinggi. Penyelidik bekerjasama untuk menentukan bidang penyelidikan baru dan mengenal pasti mekanisme pengiraan yang sesuai untuk mengatasinya.


Laporan Kes Klinikal

* 2019 Factact Impact Factor ditubuhkan dengan membahagikan jumlah artikel yang diterbitkan pada tahun 2017 dan 2018 dengan berapa kali artikel tersebut dipetik pada tahun 2019 berdasarkan pangkalan data Indeks Petikan Cendekiawan Google. Sekiranya & # 39X & # 39 adalah jumlah artikel yang diterbitkan pada tahun 2017 dan 2018, dan & # 39Y & # 39 adalah frekuensi artikel ini disebut dalam jurnal yang diindeks pada tahun 2019, faktor kesan jurnal = Y / X

The Journal of Clinical Case Reports adalah jurnal yang dikaji oleh rakan sebaya yang menerbitkan karya penyelidikan baru yang dilakukan sebagai laporan kes di bidang perubatan mengenai pelbagai jenis penyakit, yang meliputi masalah klinikal dan diagnosis masing-masing.

Jurnal Laporan Kes Klinikal adalah Jurnal Ilmiah Akses Terbuka yang menawarkan platform penerbitan yang menarik di seluruh dunia dan bertujuan untuk memberi maklumat dan kemas kini para saintis, doktor dan pengamal perubatan, penyelidik, dan pelajar mengenai penyelidikan yang sedang dijalankan di kawasan yang berkaitan. Artikel berkualiti yang luar biasa adalah selamat datang untuk mengekalkan standard tertinggi jurnal dan mencapai faktor kesan tinggi.

Laporan Journal of Clinical Case menggunakan Sistem Penjejakan untuk menjaga kualiti dalam proses tinjauan rakan sebaya. Tracking adalah sistem penyerahan, tinjauan dan pengesanan naskah dalam talian. Pemprosesan kajian dilakukan oleh ahli lembaga pengarang Journal of Clinical Case Reports atau oleh pakar luar. Sekurang-kurangnya dua persetujuan pengulas bebas diikuti dengan persetujuan editor diperlukan untuk penerimaan mana-mana naskah yang boleh dikutip. Pengarang boleh menghantar naskah dan mengesan kemajuannya melalui sistem ini, semoga dapat diterbitkan. Pengulas boleh memuat turun manuskrip dan menyampaikan pendapat mereka kepada editor. Editor boleh menguruskan keseluruhan proses penyerahan / semakan / semakan / penerbitan.


Data Akses Terbuka dan Sumber Komputasi untuk Mengatasi COVID-19

Data akses terbuka dan sumber komputasi COVID-19 disediakan oleh agensi persekutuan, termasuk NIH, konsortia awam, dan entiti swasta. Sumber-sumber ini tersedia secara bebas untuk penyelidik, dan halaman ini akan dikemas kini apabila lebih banyak maklumat tersedia.

Strategi Pejabat Sains Data bertujuan untuk menyediakan komuniti penyelidik pautan ke data akses terbuka, komputasi, dan sumber sokongan. Sumber-sumber ini sedang digabungkan dan dipaparkan untuk kepentingan saintifik dan kesihatan awam. Penyertaan sumber dalam senarai ini tidak bermaksud ia telah dinilai atau disokong oleh NIH.

Untuk mencadangkan sumber baru, hantarkan e-mel dengan nama sumber, laman web, dan penerangan ringkas ke [email protected]

NIAID Clinical Trials Data Repository, AccessClinicalData @ NIAID, adalah platform data selamat berasaskan cloud NIAID yang membolehkan perkongsian dan akses kepada laporan dan set data dari NIAID COVID-19 dan ujian klinikal lain yang ditaja untuk komuniti penyelidikan asas dan klinikal.

Repositori terpusat dari set data terkini dan dikurasi pada atau berkaitan dengan penyebaran dan ciri SARS-CoV-2 dan COVID-19. Maklumat mengenai cara menggunakan sumber ini dengan sebaiknya ada.

Ruang kerja awan Broad Terra untuk amalan terbaik dengan data genomik COVID-19

  • Data penjujukan COVID-19 mentah dari Arkib Baca Urutan NCBI (SRA)
  • Aliran kerja untuk pemasangan genom, kawalan kualiti, klasifikasi metagenomik, dan statistik agregat
  • Jupyter Notebook menghasilkan plot kawalan kualiti untuk output aliran kerja

Kumpulan data sumber terbuka hampir 50,000 bahan kimia merangkumi ubat antivirus dan sebatian berkaitan yang secara struktural serupa dengan antivirus yang diketahui untuk digunakan dalam aplikasi termasuk penyelidikan, perlombongan data, pembelajaran mesin dan analisis. Thesaurus Target Protein COVID-19 juga disediakan. CAS adalah bahagian dari American Chemical Society.

CDC menyediakan pelbagai data mengenai COVID-19 di Amerika Syarikat.

Diselenggarakan oleh China National Center for Bioinformation / National Genomics Data Center, 2019nCoVR adalah sumber komprehensif mengenai COVID-19, menggabungkan maklumat terkini mengenai semua urutan yang diterbitkan, analisis mutasi, literatur dan lain-lain.

Lihat kajian klinikal yang disenaraikan yang berkaitan dengan penyakit coronavirus (COVID-19). Kajian dikemukakan dalam format tersusun secara langsung oleh penaja dan penyiasat yang menjalankan kajian. Maklumat kajian yang dihantar biasanya disiarkan di ClinicalTrials.gov dalam masa 2 hari selepas penyerahan awal dan kandungan laman web dikemas kini setiap hari. Kandungan laman web penuh juga tersedia melalui API.

Koleksi fail ini mengandungi maklumat untuk mencetak model fizikal 3D protein SARS-CoV-2 dan merupakan sebahagian daripada NIH 3D Print Exchange.

Kumpulan data 45,000 artikel ilmiah yang tersedia secara percuma, termasuk lebih dari 33.000 dengan teks penuh, pada COVID-19, SARS-CoV-2, dan koronavirus yang berkaitan. Sumber yang boleh dibaca oleh mesin ini disediakan untuk membolehkan penerapan pemprosesan bahasa semula jadi dan teknik AI yang lain.

Lihat Cabaran CORD-19, dikembangkan dengan kerjasama Kaggle. Perkhidmatan Web Amazon mempunyai laman web carian CORD-19.

Baca ajakan bertindak yang disertakan dari White House Office of Science & amp Technology Policy dan ketahui lebih lanjut mengenai penciptaan CORD-19.

Penampil berasaskan web ini menawarkan visualisasi 3D dan analisis struktur protein SARS-CoV-2 berkenaan dengan corak mutasi CoV-2.

COVID-DPR menyediakan keseluruhan gambar slaid sampel histopatologi yang berkaitan dengan COVID-19, termasuk sampel biopsi dan spesimen autopsi. Fokus repositori semasa merangkumi tisu dari paru-paru, jantung, hati, dan buah pinggang. Repositori mengandungi contoh H1N1, SARS, dan MERS untuk perbandingan.

Program Pengimejan Kanser NCI (CIP) menggunakan Arkib Pengimejan Kanser sebagai sumber untuk membuat radiologi COVID-19 dan set gambar histopatologi pesakit digital tersedia untuk umum.

Repositori urutan terpusat untuk semua jenis virus korona novel (SARS-CoV-2) yang diserahkan kepada Pusat Maklumat Bioteknologi Nasional (NCBI). Termasuk kedua urutan asli yang dikemukakan oleh penyiasat utama dan juga urutan yang diproses SRA yang memerlukan SRA Toolkit untuk analisis.

Semua penerbitan Dimensi, set data, dan ujian klinikal yang berkaitan dengan COVID-19, dikemas kini setiap hari. Kandungan yang dieksport dari aplikasi Dimensi yang boleh diakses secara terbuka dapat diakses di https://covid-19.dimensions.ai/.

Institut Bioinformatik Eropah (EMBL-EBI), sebahagian daripada Makmal Biologi Molekul Eropah, mempunyai Portal Data COVID-19 untuk memudahkan perkongsian dan analisis data dan akhirnya menyumbang kepada Platform Data COVID-19 Eropah. EMBL-EBI adalah sebahagian daripada Kolaborasi Pangkalan Data Urutan Nukleotida Antarabangsa (INSDC) Pusat Maklumat Maklumat Bioteknologi Nasional (NCBI) adalah rakan kongsi INSDC A.S.

Fail data yang boleh dimuat turun dikemas kini setiap hari dan mengandungi data awam terkini yang tersedia di COVID-19. Setiap baris / entri mengandungi jumlah kes baru yang dilaporkan setiap hari dan setiap negara. Anda dapat menggunakan data sesuai dengan kebijakan hak cipta ECDC.

Menyediakan akses cepat, terbuka, dan tidak terhad kepada urutan nukleotida virus dan merupakan repositori yang disarankan oleh NIAID dan CDC untuk penyiasatan dan penyampaian kesihatan awam. Oleh kerana skala pengindeksan data, mungkin ada penundaan sebelum pengiriman baru diindeks dan diambil dengan pertanyaan berdasarkan istilah.

Menyediakan akses cepat, terbuka, dan tidak terhad kepada urutan protein yang diterjemahkan secara konseptual dan merupakan repositori yang disarankan oleh NIAID dan CDC untuk penyiasatan dan penyampaian kesihatan awam. Oleh kerana skala pengindeksan data, mungkin ada penundaan sebelum pengiriman baru diindeks dan diambil dengan pertanyaan berdasarkan istilah.

Tindak balas transkripsi manusia terhadap jangkitan SARS-CoV-2

Pangkalan data antarabangsa urutan genom hCoV-19 dan data klinikal dan epidemiologi yang berkaitan

GCP menghoskan repositori set data awam dan menawarkan hosting dan pertanyaan percuma dari kumpulan data COVID. Ketahui lebih lanjut mengenai hosting dan pertanyaan percuma bagi set data COVID.

Portofolio penerbitan dan preprint COVID ‑ 19 yang komprehensif dan disusun pakar yang merangkumi artikel yang disemak oleh rakan sebaya dari PubMed dan preprint dari medRxiv, bioRxiv, ChemRxiv, dan arXiv.

Hab sastera yang dikuruskan NLM untuk COVID-19

Penyelidikan pemodelan yang dibiayai oleh NIGMS. Pengumpulan data akses awam dengan metadata yang didokumentasikan.

NCATS menghasilkan koleksi set data dengan menyaring panel ujian berkaitan SARS-CoV-2 terhadap semua ubat yang diluluskan. Set data ini, serta protokol ujian yang digunakan untuk menghasilkannya, segera tersedia untuk komuniti saintifik di laman web ini apabila skrin ini selesai.

Kandungan fokus SARS-CoV-2 dari NCBI Virus, termasuk pautan ke sumber yang berkaitan. Cari, tapis, dan muat turun urutan nukleotida dan protein yang paling terkini dari GenBank dan RefSeq (taxid 2697049). Hasilkan pelbagai penjajaran urutan dan pohon filogenetik untuk urutan yang menarik. Menyediakan akses satu klik ke pangkalan data Betacoronavirus BLAST dan literatur yang berkaitan di PubMed.

Data genom SARS-CoV-2 sumber terbuka dan alat analitik dan visualisasi

Konsortium Antara Universiti untuk Penyelidikan Politik dan Sosial (ICPSR) telah melancarkan repositori data baru yang meneliti kesan pandemik global coronavirus novel. Repositori ini adalah pilihan penerbitan diri percuma untuk penyelidik untuk berkongsi data berkaitan COVID-19.

Sumber untuk mengumpulkan data yang penting untuk penyelidikan saintifik semasa wabak penyakit baru muncul, seperti COVID-19

Sebatian molekul kecil, data bioaktiviti, sasaran biologi, pengujian bio, bahan kimia, paten, dan laluan

Pada 13 Mac, penasihat sains dan teknologi nasional dari belasan negara, termasuk Amerika Syarikat, meminta penerbit untuk secara sukarela bersetuju untuk membuat penerbitan COVID-19 dan koronavirus mereka, dan data yang tersedia yang menyokongnya, dapat diakses dengan segera di PMC dan lain-lain repositori awam yang sesuai untuk menyokong usaha tindak balas kecemasan kesihatan awam yang berterusan. Artikel yang ditambahkan ke PMC diedarkan melalui Subset Akses Terbuka PMC dan disediakan dalam CORD-19.

Bank Data Protein RCSB menawarkan akses ke struktur PDB berkaitan COVID-19 untuk penyelidikan dan gambar dan video yang berkaitan untuk pendidikan.

Reactome adalah pangkalan data jalan bebas, sumber terbuka, dikurasi dan disemak oleh rakan sebaya. Tujuannya adalah untuk menyediakan alat bioinformatik intuitif untuk visualisasi, interpretasi dan analisis pengetahuan laluan untuk menyokong penyelidikan asas, analisis genom, pemodelan, biologi sistem dan pendidikan. Sebagai tindak balas terhadap pandemi COVID-19, Reactome dengan cepat mengesan anotasi laluan jangkitan koronavirus manusia.

Pangkalan data struktur protein SARS-CoV-2 yang disahkan dengan teliti, termasuk banyak model struktur yang telah diperhalusi atau diproses semula. Sumber tersebut dikemas kini setiap minggu oleh Minor Lab di University of Virginia kerana struktur SARS-CoV-2 baru disimpan ke Bank Data Protein.

Menyediakan akses cepat, terbuka, dan tidak terhad kepada data urutan nukleotida virus atau metagenomik dan merupakan repositori yang disarankan oleh NIAID dan CDC untuk penyiasatan dan penyampaian kesihatan awam. Oleh kerana skala pengindeksan data, mungkin ada penundaan sebelum pengiriman baru diindeks dan diambil dengan pertanyaan berdasarkan istilah.


Buka pangkalan data gambar perubatan - Biologi

Kumpulan Wawasan, Universiti Massachusetts

Kumpulan Wawasan (Carla Brodley, brodley '@' cs.umass.edu)

Contohnya diambil secara rawak dari pangkalan data 7 gambar luaran. Gambar-gambar itu digabungkan dengan tangan untuk membuat klasifikasi untuk setiap piksel.

Setiap contoh adalah wilayah 3x3.

Maklumat Atribut:

1. region-centroid-col: lajur piksel tengah kawasan.
2. wilayah-sentroid-baris: baris piksel tengah kawasan.
3. kiraan kawasan-piksel: bilangan piksel di rantau = 9.
4. garis pendek-kepadatan-5: hasil algoritma ekstraksi garis yang mengira berapa banyak garis panjang 5 (sebarang orientasi) dengan kontras rendah, kurang dari atau sama dengan 5, melalui kawasan tersebut.
5. garis pendek-kepadatan-2: sama dengan garis pendek-ketumpatan-5 tetapi mengira garis-garis dengan kontras tinggi, lebih besar daripada 5.
6. vedge-mean: mengukur kontras piksel bersebelahan mendatar di rantau ini. Terdapat 6, min dan sisihan piawai diberikan. Atribut ini digunakan sebagai pengesan tepi menegak.
7. vegde-sd: (lihat 6)
8. hedge-mean: mengukur kontras piksel bersebelahan menegak. Digunakan untuk pengesanan garis mendatar.
9. hedge-sd: (lihat 8).
10. intensiti-min: purata di rantau (R + G + B) / 3
11. rawred-mean: purata di rantau nilai R.
12. rawblue-mean: purata di rantau nilai B.
13. rawgreen-mean: purata di rantau nilai G.
14. exred-mean: ukur kelebihan merah: (2R - (G + B))
15. exblue-mean: ukur kelebihan biru: (2B - (G + R))
16. exgreen-mean: ukur kelebihan hijau: (2G - (R + B))
17. nilai-min: transformasi 3-d nonlinear RGB. (Algoritma boleh didapati di Foley dan VanDam, Asas Grafik Komputer Interaktif)
18. saturatoin-mean: (lihat 17)
19. rona-rona: (lihat 17)

Anthony K H Tung dan Xin Xu dan Beng Chin Ooi. CURLER: Mencari dan Memvisualisasikan Kluster Berkorelasi Nonlinear. Persidangan SIGMOD. 2005. [Lihat Konteks].

Xiaoli Z. Fern dan Carla Brodley. Kumpulan Kluster untuk Pengelompokan Dimensi Tinggi: Kajian Empirikal. Jurnal Penyelidikan Pembelajaran Mesin n, a. 2004. [Lihat Konteks].

Aristidis Likas dan Nikos A. Vlassis dan Jakob J. Verbeek. Algoritma pengelompokan k-bermaksud global. Pengecaman Corak, 36. 2003. [Lihat Konteks].

Manoranjan Dash dan Huan Liu dan Peter Scheuermann dan Kian-Lee Tan. Pengelompokan hierarki yang cepat dan pengesahannya. Data Mengetahui. Eng, 44. 2003. [Lihat Konteks].

Adil M. Bagirov dan Alex Rubinov dan A. N. Soukhojak dan John Yearwood. Klasifikasi data yang tidak diselia dan diawasi melalui pengoptimuman yang tidak lancar dan global. Pusat Pengajian Teknologi Maklumat dan Sains Matematik, Universiti Ballarat. [Lihat Konteks].

K. A. J Doherty dan Rolf Adams dan Neil Davey. Pembelajaran Tanpa Pengawasan dengan Data Normalisasi dan Norma Bukan Euclidean. Universiti Hertfordshire. [Lihat Konteks].

Adil M. Bagirov dan John Yearwood. Algoritma pengoptimuman yang tidak lancar untuk pengelompokan. Pusat Informatik dan Pengoptimuman Gunaan, Pusat Pengajian Teknologi Maklumat dan Sains Matematik, Universiti Ballarat. [Lihat Konteks].

K. A. J Doherty dan Rolf Adams dan Neil Davey. Norma Bukan Euclidean dan Normalisasi Data. Jabatan Sains Komputer, University of Hertfordshire, College Lane. [Lihat Konteks].

Michael Lindenbaum dan Shaul Markovitch dan Dmitry Rusakov. Persampelan Selektif Menggunakan Pemodelan Medan Rawak. [Lihat Konteks].

James Tin dan Yau Kwok. Menyederhanakan Keluaran Pengelasan Mesin Vektor Sokongan. Jabatan Sains Komputer Hong Kong Baptist University Hong Kong. [Lihat Konteks].

Thomas T. Osugi dan M. S. PEMBELAJARAN MESIN AKTIF BERASASKAN EKSPLORASI. Fakulti Kolej Siswazah di Universiti Nebraska Dalam Memenuhi Keperluan Separa. [Lihat Konteks].

Nikos A. Vlassis dan Aristidis Likas. Algoritma EM tamak untuk campuran Gaussian. Sistem Autonomi Pintar, IAS. [Lihat Konteks].

Amund Tveit. Perbandingan Empirikal Ketepatan dan Prestasi untuk pengelasan MIPSVM dengan Pengelaskan Sedia Ada. Bahagian Sistem Perisikan Sains Komputer dan Sains Maklumat, Universiti Sains dan Teknologi Norway. [Lihat Konteks].

Je Scott dan Mahesan Niranjan dan Richard W. Prager. Pengelaskan yang Dapat Diwujudkan: Meningkatkan Prestasi Operasi pada Masalah Kos berubah. Jabatan Kejuruteraan Universiti Cambridge. [Lihat Konteks].

C. Titus Brown dan Harry W. Bullen dan Sean P. Kelly dan Robert K. Xiao dan Steven G. Satterfield dan John G. Hagedorn dan Judith E. Devaney. Visualisasi dan Perlombongan Data dalam Persekitaran Imersif 3D: Projek Musim Panas 2003. [Lihat Konteks].

Kertas yang Memetik Kumpulan Data 1:

Anthony K H Tung dan Xin Xu dan Beng Chin Ooi. CURLER: Mencari dan Memvisualisasikan Kluster Berkorelasi Nonlinear. Persidangan SIGMOD. 2005. [Lihat Konteks].

Xiaoli Z. Fern dan Carla Brodley. Kumpulan Kluster untuk Pengelompokan Dimensi Tinggi: Kajian Empirikal. Jurnal Penyelidikan Pembelajaran Mesin n, a. 2004. [Lihat Konteks].

Aristidis Likas dan Nikos A. Vlassis dan Jakob J. Verbeek. Algoritma pengelompokan k-bermaksud global. Pengecaman Corak, 36. 2003. [Lihat Konteks].

Manoranjan Dash dan Huan Liu dan Peter Scheuermann dan Kian-Lee Tan. Pengelompokan hierarki yang cepat dan pengesahannya. Data Mengetahui. Eng, 44. 2003. [Lihat Konteks].

Adil M. Bagirov dan Alex Rubinov dan A. N. Soukhojak dan John Yearwood. Klasifikasi data yang tidak diawasi dan diawasi melalui pengoptimuman yang tidak lancar dan global. Pusat Pengajian Teknologi Maklumat dan Sains Matematik, Universiti Ballarat. [Lihat Konteks].

K. A. J Doherty dan Rolf Adams dan Neil Davey. Pembelajaran Tanpa Pengawasan dengan Data Normalisasi dan Norma Bukan Euclidean. Universiti Hertfordshire. [Lihat Konteks].

Adil M. Bagirov dan John Yearwood. Algoritma pengoptimuman yang tidak lancar untuk pengelompokan. Pusat Informatik dan Pengoptimuman Gunaan, Pusat Pengajian Teknologi Maklumat dan Sains Matematik, Universiti Ballarat. [Lihat Konteks].

K. A. J Doherty dan Rolf Adams dan Neil Davey. Norma Bukan Euclidean dan Normalisasi Data. Jabatan Sains Komputer, University of Hertfordshire, College Lane. [Lihat Konteks].

Michael Lindenbaum dan Shaul Markovitch dan Dmitry Rusakov. Persampelan Selektif Menggunakan Pemodelan Medan Rawak. [Lihat Konteks].

James Tin dan Yau Kwok. Menyederhanakan Keluaran Pengelasan Mesin Vektor Sokongan. Jabatan Sains Komputer Hong Kong Baptist University Hong Kong. [Lihat Konteks].

Thomas T. Osugi dan M. S. PEMBELAJARAN MESIN AKTIF BERASASKAN EKSPLORASI. Fakulti Kolej Siswazah di Universiti Nebraska Dalam Memenuhi Keperluan Separa. [Lihat Konteks].

Nikos A. Vlassis dan Aristidis Likas. Algoritma EM tamak untuk campuran Gaussian. Sistem Autonomi Pintar, IAS. [Lihat Konteks].

Amund Tveit. Perbandingan Empirikal Ketepatan dan Prestasi untuk pengelasan MIPSVM dengan Pengelaskan Sedia Ada. Bahagian Sistem Perisikan Sains Komputer dan Sains Maklumat, Universiti Sains dan Teknologi Norway. [Lihat Konteks].

Je Scott dan Mahesan Niranjan dan Richard W. Prager. Pengelaskan yang Dapat Diwujudkan: Meningkatkan Prestasi Operasi pada Masalah Kos berubah. Jabatan Kejuruteraan Universiti Cambridge. [Lihat Konteks].

C. Titus Brown dan Harry W. Bullen dan Sean P. Kelly dan Robert K. Xiao dan Steven G. Satterfield dan John G. Hagedorn dan Judith E. Devaney. Visualisasi dan Perlombongan Data dalam Persekitaran Imersif 3D: Projek Musim Panas 2003. [Lihat Konteks].


Tonton videonya: Cara Cek + Print Data Mahasiswa, Dosen, Prodi atau Perguruan Tinggi di PDDIKTI Versi Kemdikbud! (Januari 2022).