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博士后研究奖学金（PDF）位于IIT海得拉巴生物医学工程系的再生医学和干细胞（RMS）实验室。
邀请了IIT Hyderabad（IIT）与Osmania Medical College and Hospital合作的生物医学工程系ICMR赞助研究项目的研究科学家III职位的兴趣和积极的科学家。由于该项目是跨学科的，在该项目的任何一个或多个部分中都具有丰富的经验，例如主要的干细胞隔离，胰岛器官，转录组学和人类免疫学经验。申请人被申请具有良好的高端出版物记录，具有超过1年的phD后经验。
通过大语言模型探索零拍的跨语性生物医学概念归一化
摘要。在过去的几年中，歧视性和生成性的大语言模型（LLM）已成为自然语言处理的主要方法。，尽管取得了重大进步，但在比较跨语性生物医学概念归一化中判别和生成性LLM的性能仍然存在差距。在本文中，我们对几个LLM进行了比较研究，涉及跨语言生物医学概念通过致密检索的具有挑战性的任务。我们利用涵盖10种语言的XL-BEL数据集来评估模型在不进一步适应的情况下在各种语言环境中概括的能力。实验发现表明，E5是一种判别模型，表现出卓越的性能，而生物分类出现为表现最佳的生成LLM。复制实验的代码可在以下网址提供：https：//github.com/hrouhizadeh/zsh_cl_bcn。
US1504F BSC（荣誉）生物医学科学与FY课程规范
概述我们的实践领导的学位对人类人口中的人类生活过程以及疾病和健康提供了令人着迷的见解。您将使用我们最先进的生命科学实验室来开发一系列实用和分析技能。我们的目的是为您提供进入各种生物医学科学职业所需的技能和知识。该课程处于生物医学科学研究所（IBMS）基金会年的认证的最后阶段。基金会（BSC）（荣誉）生物医学科学的基础年度课程是专门设计的，旨在支持您对健康科学学位研究的过渡。作为一名学生，您将进行位于3级研究的基础年份，该研究被设计为您所选学位课程的序幕，为您提供了发展知识，技能和理解的机会。您的基础年度学习旅程将提供一个安全的平台，您可以在高等教育的整个学术生涯中建立该平台。作为基础年份的一部分，您将探索和发展基本的学术，人际交往和专业技能，这将帮助您在未来的学位水平研究中取得成功。在成功完成基础年度后，您可以保证您可以晋升为BSC（荣誉）生物医学学士学位的第一年。如果您有兴趣进入我们的其他健康科学学位之一，则将受这些课程可用的空间约束并满足相关的入学要求，其中可能包括通过面试。本课程涵盖了什么？生物医学科学包含一系列学科，包括临床生物化学，人分子遗传学，细胞生物学，感染和免疫，血液学和输血
低功率对数电流到数字转换器（CDC），灵感来自生物医学应用的分子遗传过程
近年来，需要使用便携式，可穿戴或可植入的电子设备来处理生物医学信号。这些功能由少量电池进行操作，因此能节能的ADC成为基本组件。生物传感器广泛用于葡萄糖监测，DNA测序，食物分析和微生物分析等应用中。其中一些生物剂翻译了一种生物学标记，该生物标志物的对数尺度（Thanachayanont，2015年）将其变化为curlant输出信号，因此，对数CDC是对他们来说更自然的读数设备。In addition, a log- arithmic ADC (Sit and Sarpeshkar, 2004) (Mahat- tanakul, 2005) (Rhew et al., 2014) (Sundarasaradula et al., 2016) (Danial et al., 2019) can perform analog- to-digital conversions with non-uniform quantization thus it can convert small signals with high resolu- tion and large signals with coarse resolution, which与线性ADC相比，启用处理大的输入动态范围信号的位。较低的位结果较低的功率和较小的区域。在这项研究中，我们提出了受基因网络启发的超低功率电子电路，以证明神经元网络的计算能力。这种方法取决于我们获得的洞察力，我们获得了将神经元网络映射到分子生物系统（生物形态（Rizik等，2022）（Daniel等，2013）），然后是电子ciTomorphic（Sarpeshkar，2011年（Sarpeshkar，2011）（Hanna等，
生物学和生物医学科学，博士学位
硕士学位和博士学位道路为学生提供了一种教育，该教育为他们提供了高级知识水平，尤其是在生物学和生物医学科学的应用领域，并有助于他们发展关键和独立的独立推理能力。
生物医学数据分析中的人工智能：对自动临床试验解释和统计评估的大语言模型的比较评估
分析临床试验数据对于评估新疗法的功效和安全性至关重要。传统上，此过程需要在生物医学，临床研究，生物统计学和数据科学方面的专业专业知识，通常使其劳动密集型，耗时且昂贵[1]。对于缺乏数据分析培训的临床医生和研究人员，复杂的统计要求可能会成为重大障碍，从而导致将研究结果转化为临床实践的延迟。以大数据集和多个终点为特征的现代临床试验的复杂性日益加剧，加剧了这些挑战[2]。临床试验越来越依赖的不同原始和次要数据源的整合进一步强调了对处理复杂的，异质数据的先进分析工具的需求。介入的临床试验依赖于严格的协议下的一致记录保存，涉及多个学科的专家，包括 - 疾病生物学，专科临床护理，毒理学，转化科学，生物统计学，生物分析科学，监管事务，监管事务和生物医学伦理学。每个领域都为试验设计提供了重要的要素，以确保试验的各个方面都符合监管标准和科学严格的严格性，以产生有关治疗功效和安全性的证据。
生物医学工程（BIM）
BIM 105 — 生物医学工程师的概率与数据科学（4 个单元）此版本已结束；请参阅下面的更新课程。课程描述：概率、随机变量、随机过程、数学建模和数据分析的概念，以及在生物医学工程中的应用。包括组合学、离散、连续和联合分布的随机变量、概率分布和模型、马尔可夫链和泊松过程。使用 MATLAB 的计算机实验室涵盖数学和计算建模技术、动手数据分析和计算机模拟。先决条件：MAT 022A C- 或更高或 MAT 027A C- 或更高或 BIS 027A C- 或更高或 ENG 006（可以同时进行）；或经讲师同意。学习活动：讲座 3 小时，实验室 2 小时。学分限制：对于已修读 MAT 107 或 BIS 107 的学生没有学分；已完成 MAT 135A 或 STA 131A 的学生仅可获得 2 个学分。成绩模式：字母。通识教育：科学与工程 (SE)。
用于生物医学数据实例化和可视化的创新深度学习方法
摘要 大多数生物医学应用面临的主要问题之一是大量未标记的数据。人类专家手动分析和分类海量数据库大多是不可行的，在某些有限条件下（仍然极其耗时）只有部分工作仅针对专家可轻松识别的简单特征。关于这个方面，医学专家面临两个具有挑战性的问题：如何选择最重要的数据进行标记，以及数据集的最小大小是多少（但足以定义每种病理）以进行分类器的训练。在本章中，我们提出了一种基于可视化数据分析的新方法，以使用最少的标记数据构建有效的分类器。编码器是卷积变分自动编码器 (CVAE) 的一部分，用作 2D 可视化的数据投影。输入向量被编码到二维潜在空间中，这有助于专家直观地分析训练数据集的空间分布。