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计划结构B.Sc. （生物医学科学）（2022-23）
序言，任何高等教育学院都有一个目标，可以使他们的学生为整个社会服务。DPSR大学为学生的最大利益设想其所有课程和课程。持续的努力为其所有研究生课程提供了新的愿景。B.Sc的新建议课程的课程课程生物医学科学为学生提供了一项全面的技能和知识，以观察学生的就业能力。本提议的课程的教学大纲将利用信用系统的优势，从而逐步从与生物医学科学本科课程的跨学科性质有关的简单概念过渡到复杂的概念。dpsru非常希望这一新课程的课程课程。生物医学科学将帮助学生做出有关他们希望在整个教育和生活中追求的目标的明智决定。介绍生物医学科学课程的介绍该课程将结构化，以加强学生在高中中学中获得的基本接触，并逐渐建立在这个知识基础上。该课程将包括前两个学期的核心课程，这些课程将介绍与生物学，细胞生物学，人类生理学和鸟类对器官系统功能的眼光有关的有机化学课程，以及在自然界中的重要性。在第二年，根据学期和第二学期的入门课程将进一步增强学生的知识基础。这也将向学生介绍自学资源。将重点放在对生物学化学的基本理解上，学生将了解蛋白质以及对生化功能的理解。在第二年结束时，学生将拥有细胞生物学，遗传学，生物有机化学，人类生理学，生物化学，药物化学，基本分子和免疫生物学的基础知识。与此一起，他们将接受医学实验室技术，流行病学数据分析，法医学科学和现代生物学的工具（SEC）（SEC）中使用的工具。药理学，药物化学，毒理学，病理学和生物物理学的概念对生物医学科学至关重要，并且在课程的最后一年中引入了这些概念。In the third year, the courses include more complex concepts of mechanisms of achieving regulated functioning of the biological systems, biophysical principles of biological systems, human genetics, genome organization, medical biotechnology and biochemistry and some of the recent excitement in biology and the application of bioinformatics in Biomedical sciences as part of Discipline specific elective (DSE) courses along with project work.最后一年中的一两篇论文将有较长的学习材料清单，这些材料将从不同的来源中获取；但是，阅读/教学材料的实际长度将保持最佳状态。
移植医学中的免疫调节
1塑料，手和重建手术系，德国雷格斯堡大学医院雷根斯堡，2个整形外科部，外科手术系，Yale New Haven医院，耶鲁纽黑文医院，耶鲁大学医学院，纽黑文，康涅狄格州纽黑文，3美国医学院3学院塑料和重建手术，烧伤中心，Berufsgenossenschaft（BG）创伤中心Ludwigshafen，海德堡大学，海德堡大学，德国路德维希芬，牙科，口腔和上颌面外科六号，德国雷涅斯堡，德国7次，德国7号，demothoracic and cartiothorlin and cartiorlin and Deculin curneriger charyseriger charyserigh seriger chanysermums，她的脑海中，她的脑海中，居民，居住在居民，居小时，居小时，居小时居小时， 8德国柏林柏林大学柏林大学，伯尔尼大学医学院9，瑞士伯尔尼大学，瑞士伯恩大学，10颅颅中心，颅骨 - 马克西洛 - 同性恋手术中心，伯恩，瑞士，瑞士，瑞士，11号，医院，医院，医院
通过风格增强和双重规范化实现通用的跨模态医学图像分割
对于医学图像分割，想象一下如果一个模型仅使用源域中的 MRI 图像进行训练，那么它在目标域中直接分割 CT 图像的性能如何？这种设置，即具有临床潜力的通用跨模态分割，比其他相关设置（例如域自适应）更具挑战性。为了实现这一目标，我们在本文中提出了一种新颖的双重规范化模型，该模型在通用分割过程中利用增强的源相似和源不相似图像。具体而言，给定一个源域，旨在模拟看不见的目标域中可能的外观变化，我们首先利用非线性变换来增强源相似和源不相似图像。然后，为了充分利用这两种类型的增强，我们提出的基于双重规范化的模型采用共享主干但独立的批量规范化层进行单独规范化。随后，我们提出了一种基于风格的选择方案，在测试阶段自动选择合适的路径。在三个公开数据集（即 BraTS、跨模态心脏和腹部多器官数据集）上进行的大量实验表明，我们的方法优于其他最先进的领域泛化方法。代码可在 https://github.com/zzzqzhou/Dual-Normalization 获得。
东北民间医学研究的最新进展...
民间医学是传统的康复实践和信念的混合体，涉及草药，灵性和手动疗法或运动，以诊断治疗或预防疾病或疾病（WHO，2008年）。根据世界卫生组织（WHO，2008年）的说法，它主要由土著或本地人口进行，并且在亚洲和非洲境内某些国家中多达80％的人口依赖于初级保健。民间医学在不同地区采取不同的形式，传统医学实践和知识的文献和保存对于维护无形的遗产并承认和促进文化多样性至关重要。传统医学或民间医学是几个世代前，几千年前在各种文明，社会，社区，部落，氏族，宗族在现代医学时代处于目前的形状之前，蔓延到印度所有角落和角落的一种医学系统。仪式治疗和民间补救措施的实践一直是印度不同种族社区的组成部分。印度北部由阿鲁纳恰尔邦，阿萨姆邦，曼尼普尔邦，梅加拉亚邦，米佐拉山，纳加兰，纳加兰，锡金和特里普拉组成km。该国约8％的地理区域由N.E.代表。区域。印度东北是印度，印度缅甸和印度 - 中国生物地理区域之间的过渡区。该地区具有不同类型的森林植被的高度丰富。这种非常丰富的花卉和动物多样性使它被指定为世界的生物多样性热点之一。该地区在不同的种族和文化中非常丰富。在印度的450个部落社区中，仅该地区就可以提供约200个族裔社区的住所。 大多数民族都有自己的传统医学和治疗实践。 由于丰富的生物多样性和文化多样性，该地区吸引了民族植物学家，民族学家等的关注。在印度的450个部落社区中，仅该地区就可以提供约200个族裔社区的住所。大多数民族都有自己的传统医学和治疗实践。由于丰富的生物多样性和文化多样性，该地区吸引了民族植物学家，民族学家等的关注。，该地区成为民间医学研究领域的中心。对动植物财富的一致研发活动及其在该地区的传统利用模式在民族植物学和民间医学的各个方面增加了基本知识的丰富回报。在过去的几十年中，该领域的研究已经多样化，并且出现了许多潜在领域。这为理解动植物资源的性质和用途开辟了新的视野。它确实具有重要意义，并探讨了资源保护和保存传统知识的创新策略。在过去的二十年中，与印度东北部有关的各个民族生物学领域的活跃研究人员一直在起作用，而且他们的大量出版物出现在不同的知名期刊中。目前的著作是一项努力的结果，以突出该地区从事植物性，民族植物学，民族学研究的这些工人的作品。该卷有19篇研究文章，重点是不同领域的VIZ。民族植物学，民族学院，阿育吠陀和光化学。希望该卷有
掩盖图像建模前进3D医学图像分析
最近，由于它能够从大量未标记的数据中学习，因此蒙版的图像建模（MIM）引起了很大的关注，并且已被证明对涉及自然IM的各种视觉任务有效。同时，由于数量的未标记图像以及质量标签的费用和困难，预计自我监督的学习3D医学图像的潜力预计将是巨大的。但是，MIM对医学图像的适用性仍然不确定。在本文中，我们证明了掩盖的进度建模方法除自然图像外，还可以推进3D医学图像分析。我们研究掩盖图像建模策略如何从3D医疗图像段的角度利用绩效，作为一项代表性的下游任务：i）与天真的对比度学习相比，掩盖的图像建模ap-par-ap-par-ap-par casge casge casge casgence convelence contergencience convergence contressed of被监督的火车的融合甚至更高（1.40×）得分（1.40×），并最终会产生较高的股票; ii）预测具有较高遮盖比和相对较小的斑块大小的原始体素值是用于医学图像的非琐碎的自我监督借口任务； iii）重建重建的轻量级解码器或投影头对3D医疗图像的掩盖图像模型非常可靠，该图像可以加快训练并降低成本； iv）最后，我们还研究了应用不同图像分辨率和标记的数据比率的不同实际情况下的MIM方法的有效性。匿名代码可在https：//github.com/zekaichen/mim-med3d上找到。
测试时间适应性的神经网络，用于强大的医学图像分割
卷积神经网络（CNN）在培训数据集代表预期在测试时遇到的变化时，可以很好地解决监督学习问题。在医学图像细分中，当培训和测试图像之间的获取细节（例如扫描仪模型或协议）之间存在不匹配和测试图像之间的不匹配时，就会违反此前提。在这种情况下，CNNS的显着性能降解在文献中有很好的记录。为了解决此问题，我们将分割CNN设计为两个子网络的串联：一个相对较浅的图像差异CNN，然后是将归一化图像分离的深CNN。我们使用培训数据集训练这两个子网络，这些数据集由特定扫描仪和协议设置的带注释的图像组成。现在，在测试时，我们适应了每个测试图像的图像归一化子网络，并在预测的分割标签上具有隐式先验。我们采用了经过独立训练的Denoising自动编码器（DAE），以对合理的解剖分段标签进行模型。我们验证了三个解剖学的多中心磁共振成像数据集的拟议思想：大脑，心脏和前列腺。拟议的测试时间适应不断提供绩效的改进，证明了方法的前景和普遍性。对深CNN的体系结构不可知，第二个子网络可以使用任何分割网络使用，以提高成像扫描仪和协议的变化的鲁棒性。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/neerakara/test- time- aptaptable-neural-near-netural-netural-networks- for- domain-概括。
医学课程2024
在2007年和2009年在世界银行的Irque项目的QEF赠款下，在2007年和2009年举行的讲习班期间，对医学研究计划的课程进行了彻底修订，并在2011年的Jaffna Medical Faculty Flasty Flave Faculty Prop.对受试者的同步始于修订，并年复一年地改善。也决定尽可能地将传统的教学 /学习方法更改为香料，并改善评估方法的结构和客观。在2012年10月医学教育部门举行的有关基于问题的学习的研讨会上，决定在2013年介绍一些PBL，并根据结果将其介绍给课程。2019年课程修订使课程使得向前迈进了更多同步和可能的模块化课程系统。值得注意的是，研究模块是迈向这一目标的第一步。还考虑了免疫学和医学人文科学的最小模型。
第一单元-生物医学工程原理
原始人类认为疾病是“来访”，是受到冒犯的神灵或精灵的古怪行为。因此，医疗实践是巫医和男女巫医的领域。然而，即使魔法成为治疗过程不可或缺的一部分，这些早期从业者的崇拜和艺术也从未完全局限于超自然现象。这些人利用他们的自然本能并从经验中学习，发展了一门基于经验法则的原始科学。例如，通过获得和编码某些可靠的实践，草药治疗、接骨、外科手术和助产术得到了发展。正如原始人类通过观察了解到某些植物和谷物可以食用并且可以种植一样，治疗师和巫师观察某些疾病的性质，然后将他们的经验传授给后代。有证据表明，原始治疗师对治疗艺术的兴趣是积极的，而不仅仅是直觉的，他们充当外科医生和工具的使用者。例如，欧洲、亚洲和南美洲各地都收集到了被钻孔者凿孔的头骨。这些孔是用燧石工具从骨头上凿出的，以便进入大脑。虽然人们只能推测这些早期外科手术的目的，但魔法和宗教信仰似乎是最有可能的原因。也许这个手术把邪恶的恶魔从头骨中释放出来，这些恶魔被认为是极度疼痛（如偏头痛）或摔倒在地（如癫痫）的原因。从孔周围骨头的圆边可以看出，这种手术是在活着的病人身上进行的，其中一些病人实际上还活着，这表明骨头在手术后又长出来了。这些幸存者还获得了特殊的神圣地位，因此，在他们死后，他们的头骨碎片被用作护身符来抵御抽搐。从这些开始，医学实践已成为所有人类社会和文化不可或缺的一部分。一些最成功的早期从业者的命运值得关注。
高级动物基因组，东京大学医学科学研究所，实验室，实验室...
https://www.u-tokyo.ac.jp/ja/bobs/jobs/jobs/jobs/t01.html <https://www.u-tokyo.ac.jp/ja/bobs/jobs/jobs/jobs/t01.html <
用于可变形医学图像配准的相关感知粗到精 MLP
可变形图像配准是医学图像分析的基本步骤。最近，Transformer 已用于配准，其表现优于卷积神经网络 (CNN)。Transformer 可以捕获图像特征之间的长距离依赖性，这已被证明对配准有益。然而，由于自注意力的计算/内存负载高，Transformer 通常用于下采样特征分辨率，无法捕获全图像分辨率下的细粒度长距离依赖性。这限制了可变形配准，因为它需要每个图像像素之间精确的密集对应关系。没有自注意力的多层感知器 (MLP) 在计算/内存使用方面效率高，从而可以捕获全分辨率下的细粒度长距离依赖性。然而，MLP 尚未在图像配准中得到广泛探索，并且缺乏对医学配准任务至关重要的归纳偏差的考虑。在本研究中，我们提出了第一个基于相关感知 MLP 的配准网络 (CorrMLP) 用于可变形医学图像配准。我们的 CorrMLP 在新颖的粗到细配准架构中引入了关联感知多窗口 MLP 块，该架构可捕获细粒度多范围依赖性以执行关联感知粗到细配准。对七个公共医疗数据集进行的大量实验表明，我们的 CorrMLP 优于最先进的可变形配准方法。