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Alekhya是Genentech的生物标志物运营经理，她在那里提供临床肿瘤学生物标志物操作专业知识。她认为，鉴于医疗保健的未来，生物标志物是癌症药物开发和癌症治疗剂的关键要素。她最近在Healthcare Businesswomen的Association和Precision Medicine美国国会和Salesforce妇女峰会上举行的会议上的演讲，重点介绍少数群体和有色人种之间的健康公平差异。在促进性别平等的工作中，Alekhya参与了女性大脑项目的科学和教育团队。Alekhya拥有印度BMS工程学院生物技术工程学院的本科学位，并拥有东北大学生物技术学院的硕士学位。
阿尔茨海默氏病中的性别和性别考虑因素
到2050年，全球人口预计将有约1.315亿人患有阿尔茨海默氏病（AD）和其他痴呆症的人，构成严重的健康危机。痴呆是一种逐渐损害身体和认知功能的进行性神经退行性疾病。痴呆症具有多种原因，症状和异质性，这些痴呆症对性别对患病率，危险因素和结果的影响。男性到女性患病率的比例根据痴呆症的类型而变化。尽管某些类型的痴呆症在男性中更为常见，但女性患痴呆症的终生风险更大。是痴呆症最常见的形式，其中大约三分之二的受影响的人是女性。越来越多地鉴定出生理学和药代动力学和药效相互作用的深刻性别和性别差异。因此，应考虑痴呆诊断，护理和患者旅行的新方法。在全球迅速衰老的核心中，女性大脑项目（WBP）源于应对广告中的性别和性别差距的必要性。WBP现在是一个公认的国际非培养组织，由全球多学科专家团队，研究大脑和心理健康中的性别和性别决定因素。WBP与全球不同的利益相关者合作，以帮助改变看法并减少临床和临床前研究和政策框架中的性偏见。WBP凭借其强大的女性领导，是女性专业人士在痴呆症研究领域工作的重要性的一个例子。由WBP领导的同行评审论文，文章，书籍，讲座以及政策和倡导空间中的各种举措对社区和驱动的全球讨论产生了深远的影响。WBP现在处于建立世界上第一个性别和性别精密医学研究所的最初阶段。本评论重点介绍了WBP团队对AD领域的贡献。本综述旨在提高人们对基础科学，临床成果，数字健康，政策框架的潜在重要方面的认识，并为研究社区提供潜在的挑战和研究建议，以利用性别和性别差异。最后，在审查结束时，我们培养了我们对阿尔茨海默氏病以外的性别和性别包容的进步和贡献。
木质产品 - NIST 技术系列出版物
本出版物是对 NIST 手册 150《NVLAP 程序和一般要求》的补充，其中包含美国联邦法规 (CFR) 第 15 篇第 285 部分以及所有一般 NVLAP 程序、标准和政策。NIST 手册 150 中的标准涵盖 ISO/IEC 指南 25 的要求和 ISO 9002 (ANSI/ASQC Q92-1987) 的相关要求。手册 150-9 包含特定于 WBP 计划的信息，并且不重复程序和一般要求中包含的信息。本手册各章节的编号以手册 150 为模板；例如。手册 150 的第 285.3 节介绍了 NVLAP 的描述和目标，而手册 150-9 的第 285.3 节介绍了 WBP 计划的描述。如果没有特定于认证领域的材料，则省略章节编号。
人工智能支持的信息修复和...
电子断层扫描作为一种重要的三维成像方法，为从纳米到原子尺度探测材料的三维结构提供了一种强有力的方法。然而，作为一个重大挑战，缺楔引起的信息丢失和伪影极大地阻碍了我们获得高保真度的纳米物体的三维结构。从数学上讲，断层扫描逆问题定义不明确，因为解是不唯一的。传统方法，如加权反投影 (WBP) 和同时代数重建技术 (SART) [1]，由于倾斜范围有限，缺乏恢复未获取的投影信息的能力；因此，使用这些方法重建的断层图像会失真，并受到伸长、条纹和鬼尾伪影的污染。总方差最小化 (TVM) [2] 结合了迭代重建和正则化，已被开发用于恢复丢失的信息并减少由缺失楔形引起的伪影。然而，TVM 的一个缺点是它不是无参数的并且计算成本高昂。除此之外，TVM 或任何广义 TVM 方法的真正问题是它们被绑定到一个正则化，该正则化会促进对解决方案的一个先验约束，而该解决方案可能适合也可能不适合感兴趣的对象。在本文中，我们应用机器学习，特别是深度学习来解决这个问题。图1 显示，通过在正弦图和断层图域中分别加入两个修复生成对抗网络 (GAN) 模型可以有效地恢复未获取的投影信息 [3]。我们首先设计了一个基于生成对抗网络 (GAN) 中的残差-残差密集块的正弦图填充模型。然后，使用 U-net 结构生成对抗网络来减少残差伪影。联合深度学习模型对于缺失角度高达 45 度的缺失楔形正弦图实现了卓越的断层扫描重建质量。该模型性能的提高源于将问题分解为两个独立的域。在每个域中，都可以有效地学习基于训练过的“先验”的独特解决方案。此外，与基于正则化的方法相比，这种深度学习方法是一种没有任何超参数的端到端方法。其性能与先验知识或人类操作员设置超参数的经验无关。