使用深度学习方法从MRI数据中自动识别阿尔茨海默病的粒度级别研究-论文

4.4 确定粒度的级别 完成了一些简单分析之后(事实上，这时大多数公司发现他们需要双重粒度)，下一步就要 精确地确定粒度的级别。开始时是需要一些常识和直觉的。在很低的细节级上建立轻度汇总 的数据级是没有意义的，因为需要太多的资源来处理数据。而在太高的细节级上建立轻度汇 总的数据级，则意味着许多分析必须在真实档案级上进行。因此确定轻度汇总的粒度级的第 一件事是进行有根据的猜测。 但进行有根据的猜测也只是一个开端。还需要一定数量的反复分析来改进这个猜测，如 图4 - 4所示。对于轻度汇总的数据为了确定合适的粒度级别，唯一可行的方法是将数据拿到最 终用户的面前。只有当最终用户实际看到了数据之后，我们才能作出确定的回答。图 4 - 4说明 了我们所需做的反复的循环。 图4-4 最终用户的态度：“既然我看到了我能够做些什么,我就能告诉你什么是真正有用的。” 第4章 数据仓库中的粒度 89 下载 开发者 设计，载入 数据仓库 D S S分析员 报表/分析 经验规则：在第一次的设计周期中，如果 5 0 %的工作是正确的，那么整个设计就是成功的 • 快速 建立数据仓库的很小的子集并认真听取用户的反馈意见。 • 用原型法。 • 看看别人做了些什么。 • 找一个有经验的用户协同你工作。 • 看看机构现在已经有了些什么。 • 用模拟的输出进行J A D (联合应用程序设计 )会议。 10 000 000 双重粒度级且认真设计 1 000 000 双重粒度级 100 000 认真设计 10 000 实际上任何设计都行 20 000 000 双重粒度级且认真设计 10 000 000 双重粒度级 1 000 000 认真设计 100 000 实际上任何设计都行 一年期 五年期