Loading...
机构名称:
¥ 1.0

Anika Rastogi是Wissahickon高中的大三学生,希望从事医学职业。,她在学校社区非常活跃,担任医疗职业俱乐部的首席演讲嘉宾协调员,印度文化协会的首席财务官员以及大学女子lacrosse团队的成员。在学校外面,她担任数学和阅读导师和滑雪教练。她也对在社区中传播意识和创造健康素养也充满热情。她是通过自愿去寺庙医院的时间来向患者分发结直肠癌筛查测试以提高社区内有关该可治疗癌症的可及性和意识的情况来做到这一点的。总的来说,阿尼卡(Anika)的多样化经验和贡献表明了她的领导,主动性和对对社区及其他地区产生积极影响的热情。

贡献者

贡献者PDF文件第1页

贡献者PDF文件第2页

贡献者PDF文件第3页

贡献者PDF文件第4页

贡献者PDF文件第5页

相关文件推荐

2024 年
¥1.0
2019 年

肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系,日本京都 B) 日本京都肾脏病学系,日本京都,京都,京都,京都,京都,京都,京都,日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系,日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部,日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系,日本京都 H) Rise,药物开发数据智能平台小组,日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能(AI)模型,但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里,我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类,以获得病理诊断所需的主要发现,并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法

¥1.0