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支持国际空间站和地球之间联合学习以训练空间生物医学机器学习模型的基础架构
公共和商业太空行业正在计划持续时间更长、距离更远的太空任务，包括建立可居住的月球基地和载人火星任务。这些任务将产生大量数据，这些数据太大且成本太高，无法发送回地球，其中一些数据可能受到隐私保护。为了支持独立于地球的科学和医疗操作，此类任务可以利用人工智能和机器学习来构建模型，以协助科学实验、机组人员医疗保健、资源管理、航天器维护、调度和其他关键任务。然而，在地球和太空之间传输大量数据以进行模型开发会消耗宝贵的带宽，容易受到通信中断的影响，并可能危及机组人员的安全和数据隐私。联邦学习提供了一种解决方案，它允许模型训练，而无需在地球和太空之间传输大量可能对隐私敏感的数据集。在这项工作中，我们提出了一种基础架构，以促进地球和国际空间站之间模型更新的安全传输。该架构代表了在太空飞行环境中部署的第一个联合学习框架，能够使用真实的生物医学研究数据和合成生成的数据在地球和国际空间站之间训练和更新分类器模型。
生物医学和生物科学（BBS）2025-26 ...
Jacqueline（Jackie）Edmonds免疫学和传染病，我来自华盛顿州的Stanwood，并从华盛顿州立大学获得了微生物学的BS，在那里我研究了食源性疾病和宿主病原体的相互作用。我现在住在西雅图的西雅图，并使用人类诱导的多能干细胞来研究细胞状态。我有兴趣了解免疫细胞在复杂环境中的感知和功能。在实验室外面，我喜欢阅读，瑜伽和咖啡！
AI AGE中的多元，功能和复杂生物医学数据的变量选择方法
个性化医学和数字健康中的许多问题都取决于对高分辨率患者监测产生的连续时间功能生物标志物和其他复杂数据结构的分析。在此上下文中，这项工作提出了基于最佳subsset选择的指标空间中的多变量，功能，甚至更一般结果的新的新变量选择方法。我们的框架适用于几种类型的回归模型，包括线性，分位数或非参数添加剂模型，以及广泛的随机响应，例如单变量，多变量欧几里得数据，功能性，甚至随机图。我们的分析表明，我们所提出的方法在准确性方面的表现优于最先进的方法，尤其是在速度方面，与各种统计响应的竞争对手相比，作为数学功能的情况，对竞争对手的几个数量级改善。尽管我们的框架是一般的，并且不是为特定的回归和科学问题而设计的，但文章是独立的，专注于生物医学应用。在临床领域，为生物统计学，统计数据和人工智能专业人士的宝贵资源是对这一新技术AI-ERA中可变选择问题感兴趣的人工智能的宝贵资源。关键字：变量选择，多元数据，复杂的统计响应，数字健康，个性化医学。
2025年1月24日，伊琳娜·卡巴科娃（Irina Kabakova）博士生物医学工程
Irina Kabakova博士 副教授，光学物理和数学和物理科学学院的副主任，UTS LinkedIn |出版物|联系日期2024年1月24日，星期五12:00至1:00 pm位置S 105标题：用于机械生物学和生物医学摘要的Brillouin显微镜：Brillouin显微镜正在快速开发有关生物物理学，光学，声学，声学和机械生物学相交的新研究领域。 该技术基于非弹性Brillouin光散射的物理现象，在与材料中的GHz压力波相互作用后，光改变了其频率。 光频率的变化，所谓的布里鲁因频移，与正在测试的材料的机械性能相关，因此可以使用微观分辨率，无物理接触和无损害来推断样品中机械性能的分布。 这些特征使布里鲁因显微镜成为研究细胞和组织机械生物学以及原位绘制微力特性的理想技术。 在这次演讲中，我将主要关注布里鲁因显微镜的生物学和生物医学应用，从组织工程到了解癌症和呼吸道疾病等疾病的机械表现。 我还将分享我的实验室在开发纤维综合探针方面的最新进展，这些探针可以将技术扩展到内窥镜应用。 bio：伊琳娜·卡巴科娃（Irina Kabakova）博士是光学物理学的副教授，也是犹他州数学和物理科学学院的学校（教育与学生）副校长。Irina Kabakova博士副教授，光学物理和数学和物理科学学院的副主任，UTS LinkedIn |出版物|联系日期2024年1月24日，星期五12:00至1:00 pm位置S 105标题：用于机械生物学和生物医学摘要的Brillouin显微镜：Brillouin显微镜正在快速开发有关生物物理学，光学，声学，声学和机械生物学相交的新研究领域。 该技术基于非弹性Brillouin光散射的物理现象，在与材料中的GHz压力波相互作用后，光改变了其频率。 光频率的变化，所谓的布里鲁因频移，与正在测试的材料的机械性能相关，因此可以使用微观分辨率，无物理接触和无损害来推断样品中机械性能的分布。 这些特征使布里鲁因显微镜成为研究细胞和组织机械生物学以及原位绘制微力特性的理想技术。 在这次演讲中，我将主要关注布里鲁因显微镜的生物学和生物医学应用，从组织工程到了解癌症和呼吸道疾病等疾病的机械表现。 我还将分享我的实验室在开发纤维综合探针方面的最新进展，这些探针可以将技术扩展到内窥镜应用。 bio：伊琳娜·卡巴科娃（Irina Kabakova）博士是光学物理学的副教授，也是犹他州数学和物理科学学院的学校（教育与学生）副校长。副教授，光学物理和数学和物理科学学院的副主任，UTS LinkedIn |出版物|联系日期2024年1月24日，星期五12:00至1:00 pm位置S 105标题：用于机械生物学和生物医学摘要的Brillouin显微镜：Brillouin显微镜正在快速开发有关生物物理学，光学，声学，声学和机械生物学相交的新研究领域。该技术基于非弹性Brillouin光散射的物理现象，在与材料中的GHz压力波相互作用后，光改变了其频率。光频率的变化，所谓的布里鲁因频移，与正在测试的材料的机械性能相关，因此可以使用微观分辨率，无物理接触和无损害来推断样品中机械性能的分布。这些特征使布里鲁因显微镜成为研究细胞和组织机械生物学以及原位绘制微力特性的理想技术。在这次演讲中，我将主要关注布里鲁因显微镜的生物学和生物医学应用，从组织工程到了解癌症和呼吸道疾病等疾病的机械表现。我还将分享我的实验室在开发纤维综合探针方面的最新进展，这些探针可以将技术扩展到内窥镜应用。bio：伊琳娜·卡巴科娃（Irina Kabakova）博士是光学物理学的副教授，也是犹他州数学和物理科学学院的学校（教育与学生）副校长。她专门研究基于Brillouin光散射的新型显微镜技术，这些技术可以直接应用于微观上的细胞和组织的局部可压缩性和粘弹性。她还对成像设置的光子整合和微型化感兴趣，这将使实验室技术转换为临床使用。作为一名敬业的教育者，伊琳娜（Irina）为UTS物理学学士学位（光学，医疗设备和诊断，医学成像技术）开发了多种教学计划做出了贡献。她是生物医学材料和设备研究所（IBMD@uts）的核心成员。迄今为止，她帮助吸引了总计超过7000万美元的研究资金，这是一项相对较短的科学生涯的重大成就。她是澳大利亚研究委员会量子生物技术卓越中心（QUBIC）和光学微型群岛的首席研究员，用于突破科学（COMBS）。
生物医学工程（BME）
BME 250。生物医学工程中的临床问题。3 小时。考察生物医学工程中的三个当前问题。学生团队与教师指导员一起寻找解决方案。问题识别、战略规划、头脑风暴、信息收集和报告。课程信息：如果学生已修完 BIOE 250，则不会获得 BME 250 的学分。之前列为 BIOE 250。先决条件：BIOE 101 的学分或同时注册以及 BIOE 102 的学分或同时注册；或 BME 101 的学分或同时注册以及 BME 102 的学分或同时注册。
生物医学工程（BME）
BME 3520。开发用于医疗保健的移动应用程序。（3个学分）移动应用程序正在改变医生和患者进行医疗保健的方式。设计旨在由医生，患者或两者使用，可用的应用程序范围从有关药物和疾病的方便数据库到读取人的生理信号的复杂监测器。学生将学习Android平台上应用程序开发的基本要素，包括XML和Java，UI等。主题包括如何使用符合HIPAA的Web服务来处理云中的患者数据，以及如何将机器学习模型集成到应用程序开发中。不需要以前的编程经验。注册要求：仅向BME专业开放，其他人同意。查看类（https://catalog.uconn.edu/course-search/？详细信息和代码= BME％203520）
J-B HI特刊“多模式医学数据驱动的生物医学和健康信息学：挑战和解决方案”
随着医疗技术的持续发展，医疗数据介绍了多模式，高纬度和大规模的特征。多模式数据融合已成为生物医学研究领域的热点和尖端的方向，并且是改善疾病诊断和个性化治疗效果的关键。此外，随着大数据和人工智能（AI）技术的发展，生物信息学方法正在不断创新，为生物医学研究提供了强大的工具，并为多模式医学数据融合提供了强有力的支持。因此，多模式医学数据融合分析和生物信息学计算是当前生物医学研究的革命趋势。但是，在生物医学信息学快速发展的领域中，对各种医学数据源的整合和分析带来了前所未有的机会以及主要挑战。例如，数据处理和分析的复杂性，数据融合过程中的安全性和隐私保护，算法的复杂性以及模型的解释性。本期特刊将着重于多模式医学数据融合分析和生物信息学计算的最新进展，旨在讨论该领域的核心挑战和创新解决方案，并为研究人员，学者，从业人员，从业人员，科学家和相关领域的研究人员提供新的科学研究观点。感兴趣的主题包括但不限于以下内容：
FastPrep -96™Pro -MP BioMedicals
图2。均化时间和速度对DNA产量和纯度的影响。比较了三个均质化设置：1300 rpm持续3分钟，1500 rpm，持续2分钟，1500 rpm持续1分钟。样品均质2或3分钟显示出可比的产率。纯度w在所有设置上都差异很高。
匹兹堡医学院生物医学信息学系课程
我拥有博士学位。匹兹堡大学医学院的生物医学信息学博士学位。在此之前，我曾在电信和国防领域担任专职软件工程师。我的研究重点是数据科学与软件工程的交集，尤其是在医疗保健应用程序中。我对研究医学的系统方法着迷，并开发了新的方法来促进计算机辅助检测和预测建模。我的博士工作探讨了机器学习，图理论和神经影像学数据集的使用，以创建可解释的模型，从而加深我们对神经发育和认知结果的理解。这些模型旨在为涉及典型和非典型患者的临床病例提供直观的见解。