Кто бы мог подумать, что такая, казалось бы, невежественная выпускница факультета биомедицинской инженерии, как я, попытает счастья в мире программирования? Что ж, вот и прошел год моего первого выступления в качестве инженера-программиста, и, боже мой, какая это была дикая поездка! Как все начиналось 🌱 Давайте начнем с огромной похвалы diconium за то, что она самая крутая компания (честно говоря, это моя первая работа, поэтому в моем списке нет другой компании, с которой можно было бы..

Университет Фредерика и Кипрский университет Автор Иоаннис Куруклидес Достижения в области вычислений медицинских изображений и искусственного интеллекта (ИИ) открыли возможности для различных применений в медицине и биомедицинской инженерии для улучшения здоровья человека. Одним из таких применений является оценка риска инсульта по видео УЗИ атеросклеротических каротидных бляшек. Это приложение изучается в рамках важного международного сотрудничества между Университетом Фредерика,..

Фон Приблизительно 700 000 человек живут с первичной опухолью головного мозга только в Соединенных Штатах, и эта статистика, по прогнозам, будет расти. До недавнего времени медицинские работники диагностировали опухоли головного мозга, оценивая данные, полученные при сканировании мозга, биопсии и тестах, таких как зрение, слух и равновесие. Рентгенологи просматривают 30–60 МРТ на пациента, поэтому человеческая ошибка может сыграть роль в ошибочном диагнозе. В последние годы CAD..

У машинного обучения и иммунной системы есть кое-что общее: они оба учатся на собственном опыте , чтобы делать прогнозы на будущее . Машинное обучение повсюду, и биомедицинская наука не исключение. От крупномасштабного анализа геномных данных, продвигающих персонализированную медицину до решения проблемы биологии 50-летней давности путем предсказания сворачивания белка по аминокислотным последовательностям , нет никаких сомнений в том, что машинное обучение делает возможными..

CNN и Transformer Fusion для классификации изображений желудочной гистопатологии с несколькими ложноотрицательными и ложноположительными GasHis-Transformer - это модель для реализации классификации гистопатологических изображений желудка (GHIC), которая автоматически классифицирует микроскопические изображения желудка на нормальные и аномальные случаи при диагностике рака желудка, как показано на рисунке. точка GasHis-Transformer - это многомасштабная модель классификации..

Последние несколько недель были напряженными, так как я работал над созданием компьютерных моделей для имитации различных состояний сердца. В частности, я сосредоточился на моделировании тахикардии и терапии антитахикардической стимуляцией (АТС) с помощью синхронизированных автоматов. Здесь я расскажу об основных принципах моделей, основных структурах моделей, сделанных мной предположениях и шагах, которые я предприму дальше, чтобы сделать эти модели как можно более клинически..