Big data analytics which leverages

Big data analytics which leverages legions of disparate,
structured, and unstructured data sources is going to play
a vital role in how healthcare is practiced in the future.
One can already see a spectrum of analytics being utilized,
aiding in the decision making and performance of healthcare
personnel and patients. Here we focused on three areas of
interest: medical image analysis, physiological signal processing, and genomic data processing. The exponential growth of
the volume of medical images forces computational scientists
to come up with innovative solutions to process this large
volume of data in tractable timescales. The trend of adoption
of computational systems for physiological signal processing
from both research and practicing medical professionals
is growing steadily with the development of some very
imaginative and incredible systems that help save lives.
Developing a detailed model of a human being by combining
physiological data and high-throughput “-omics” techniques
has the potential to enhance our knowledge of disease states
and help in the development of blood based diagnostic
tools [20–22]. Medical image analysis, signal processing of
physiological data, and integration of physiological and “-
omics” data face similar challenges and opportunities in
dealing with disparate structured and unstructured big data
sources.
Medical image analysis covers many areas such as image
acquisition, formation/reconstruction, enhancement, transmission, and compression. New technological advances have

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ซึ่งใช้ legions ของแตกต่างกันแหล่งข้อมูลโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างจะเล่นบทบาทที่สำคัญในการดูแลสุขภาพที่มีประสบการณ์ในอนาคตหนึ่งแล้วจะเห็นสเปกตรัมของการนำไปใช้ วิเคราะห์ช่วยงานในการตัดสินใจและประสิทธิภาพของการดูแลสุขภาพบุคลากรและผู้ป่วย ที่นี่เราเน้นใน 3 ด้านสนใจ: วิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ การประมวลผลสัญญาณสรีรวิทยา และประมวลผลข้อมูล genomic เรขาของภาพทางการแพทย์ระดับกองกำลังนักวิทยาศาสตร์เชิงคำนวณมากับนวัตกรรมใหม่ ๆ ในการประมวลผลนี้มีขนาดใหญ่ปริมาณของข้อมูลใน tractable timescales แนวโน้มของการยอมรับระบบคอมพิวเตอร์สำหรับการประมวลผลสัญญาณสรีรวิทยาจากการวิจัยและการฝึกผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์มีการเติบโตอย่างต่อเนื่องกับการพัฒนาของบางมากจินตนาการ และเหลือเชื่อระบบที่ช่วยบันทึกชีวิตการพัฒนารูปแบบรายละเอียดของมนุษย์ โดยรวมข้อมูลสรีรวิทยาและอัตราความเร็วสูง "-รุ่น" เทคนิคมีศักยภาพในการเพิ่มความรู้ของเราของอเมริกาโรคและช่วยในการพัฒนาวิเคราะห์เลือดตามเครื่องมือ [20-22] แพทย์วิเคราะห์ภาพ การประมวลผลของสัญญาณข้อมูลสรีรวิทยา และรวมของสรีรวิทยา และ "-ข้อมูลรุ่น"หน้าคล้ายกันความท้าทายและโอกาสในจัดการแตกต่างกันมีโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างข้อมูลขนาดใหญ่แหล่งที่มาวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ครอบคลุมหลาย ๆ ด้านเช่นรูปภาพซื้อ ผู้แต่ง/ฟื้นฟู ปรับปรุง ส่ง และการบีบอัด มีความก้าวหน้าเทคโนโลยีใหม่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ใช้ประโยชน์จากพยุหเสนาของที่แตกต่างกันมีโครงสร้างและแหล่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจะไปเล่นบทบาทสำคัญในวิธีการดูแลสุขภาพที่มีประสบการณ์ในอนาคต. หนึ่งแล้วสามารถดูสเปกตรัมของการวิเคราะห์ถูกนำมาใช้ที่ช่วยในการตัดสินใจและการปฏิบัติงานของการดูแลสุขภาพของบุคลากรและผู้ป่วย ที่นี่เรามุ่งเน้นไปที่พื้นที่สามของที่น่าสนใจ: การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์, การประมวลผลสัญญาณทางสรีรวิทยาและการประมวลผลข้อมูลจีโนม การเจริญเติบโตชี้แจงของปริมาณของกองกำลังภาพทางการแพทย์นักวิทยาศาสตร์คำนวณจะเกิดขึ้นกับโซลูชั่นที่เป็นนวัตกรรมในการดำเนินการนี้มีขนาดใหญ่ปริมาณของข้อมูลในระยะเวลาซูฮก แนวโน้มของการยอมรับระบบการคำนวณสำหรับการประมวลผลสัญญาณทางสรีรวิทยาทั้งจากการวิจัยและการฝึกผู้เชี่ยวชาญด้านการแพทย์ที่มีการเติบโตอย่างต่อเนื่องกับการพัฒนาของบางระบบความคิดสร้างสรรค์และไม่น่าเชื่อว่าช่วยรักษาชีวิต. การพัฒนารูปแบบรายละเอียดของมนุษย์โดยการรวมข้อมูลทางสรีรวิทยาและสูง-throughput "-omics" เทคนิคการมีศักยภาพในการเสริมสร้างความรู้ของเราของรัฐการเกิดโรคและความช่วยเหลือในการพัฒนาของเลือดตามการวินิจฉัยเครื่องมือ[20-22] การวิเคราะห์ภาพการแพทย์, การประมวลผลสัญญาณของข้อมูลทางสรีรวิทยาและบูรณาการทางสรีรวิทยาและ"- omics" ข้อมูลที่เผชิญกับความท้าทายที่คล้ายกันและโอกาสในการจัดการกับความแตกต่างกันโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างข้อมูลขนาดใหญ่แหล่งที่มา. การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ครอบคลุมหลายพื้นที่ดังกล่าวเป็นภาพการเข้าซื้อกิจการ, การก่อตัว / ฟื้นฟู , การเพิ่มประสิทธิภาพการส่งและการบีบอัด ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีใหม่มี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้อมูล ข้อมูลจากกองใหญ่ที่แตกต่างกัน
โครงสร้างและแหล่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง จะเล่นเป็นบทบาทสําคัญในการดูแลสุขภาพอย่างไร

ท่าในอนาคต หนึ่งสามารถดูแล้ววิเคราะห์สเปกตรัมของการใช้
ช่วยในการตัดสินใจและการปฏิบัติของบุคลากรสุขภาพ
และผู้ป่วย ที่นี่เราเน้นสามด้านการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ :
สนใจการประมวลสัญญาณทางสรีรวิทยา และการประมวลผลข้อมูลจีโนม . การเจริญเติบโตชี้แจงของ
ปริมาณภาพหน่วยบริการคอมพิวเตอร์นักวิทยาศาสตร์
มากับโซลูชั่นใหม่เพื่อประมวลผลปริมาณขนาดนี้
ข้อมูลในเครื่องทำน้ำร้อน timescales . แนวโน้มของการใช้ระบบคอมพิวเตอร์สำหรับ

ประมวลสัญญาณทางสรีรวิทยาจากงานวิจัยทั้งสองและฝึกบุคลากรทางการแพทย์
มีการเติบโตอย่างต่อเนื่อง ด้วยการพัฒนาของบางมาก
จินตนาการและสุดยอดระบบที่ช่วยประหยัดชีวิต .
พัฒนารายละเอียดรูปแบบของมนุษย์โดยการรวมข้อมูลและช่วย
สรีรวิทยา " วิชา " เทคนิค
มีศักยภาพที่จะเพิ่มความรู้ของเราโรคสหรัฐอเมริกา
และช่วยในการพัฒนาเครื่องมือการวินิจฉัย
[ เลือดตาม 20 – 22 ] การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์การประมวลผลสัญญาณของ
ข้อมูลทางสรีรวิทยา และการบูรณาการ ด้าน " -
แนชวิลล์ข้อมูล " เผชิญความท้าทายที่คล้ายคลึงกันและโอกาสในการจัดการกับโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างแตกต่างกัน


ใหญ่ข้อมูล แหล่งข้อมูล การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ครอบคลุมหลายพื้นที่ เช่น การซื้อภาพ
, การสร้างใหม่ การส่งต่อ และการบีบอัด ความก้าวหน้าของเทคโนโลยีใหม่