学生纸竞赛,美国医学信息学协会(AMIA)年度研讨会,2022年。获胜者和亚军,通知海报比赛,2022年。获胜者,应用最佳纸质比赛,第17届信息挖掘与决策分析研讨会,2022年。决赛入围者,信息挖掘最佳纸质竞赛奖(学生曲目),2022年。决赛入围者,信息瓦格纳奖,2021年。最佳纸张奖(荣誉奖),ICML时间系列研讨会,2021。最佳第16页的最佳论文告知有关数据挖掘和决策分析的研讨会,决赛入围者,2021年。第15篇最佳论文将有关数据挖掘和决策分析的研讨会,第二名,2020年。告诉您做得好或参加社交良好的纸质比赛,第2位,2019年。通知QSR最佳学生纸竞赛,决赛入围,2019年。向ICS最佳学生纸竞赛提供信息,亚军,2019年。最佳学生纸奖,IEEE ICASSP会议,2019年。通知社交媒体分析最佳学生造纸比赛,决赛入围,2018年。通知QSR最佳学生纸竞赛,决赛入围,2018年。IMA研讨会上的最佳海报奖,《复杂性预测》,2018年。告知QSR最佳学生纸竞赛,决赛入围,2017年。最佳学生纸奖,IEEE ICASSP会议,决赛入围,2007年。最佳学生纸张奖,IEEE ASILOMAR会议,2005年,第1名。编辑委员会会员资格
肺癌(LC)是全球健康问题,也是与癌症相关死亡率的主要原因之一。根据国际癌症研究机构(IARC)发布的全球癌症统计报告,肺癌的发病率和死亡率仍然很高,占2020年全球癌症死亡的18%(1-3)。 手术,放疗和化疗一直是近年来肺癌治疗的护理标准。 但是,靶向疗法和免疫疗法的临床使用一直在增加。 重点已转移到检测与肿瘤发育相关的驱动基因,例如EGFR,KRAS和MET,并识别这些基因调节的细胞生长或细胞凋亡的信号传导途径。 针对这些基因的靶向治疗显着提高了肺癌患者的中间存活率。 免疫疗法现在是NSCLC中晚期或转移性突变阴性驱动基因的患者的第一线治疗。 不幸的是,肿瘤复发通常会导致对最初有效的药物的抗性(4)。 随着新兴的肿瘤微环境(TME)的加热概念,越来越多的证据表明,TME促进了癌症的进展,并可能介导治疗性耐药性。 与肺癌相关的疗法和研究正在逐渐从仅关注肿瘤细胞本身到肿瘤微环境研究的更广泛的领域。 癌症的发展与肿瘤微环境的生理状态密切相关,该状态可以调节肿瘤细胞繁殖并增强对治疗的抵抗力。根据国际癌症研究机构(IARC)发布的全球癌症统计报告,肺癌的发病率和死亡率仍然很高,占2020年全球癌症死亡的18%(1-3)。手术,放疗和化疗一直是近年来肺癌治疗的护理标准。但是,靶向疗法和免疫疗法的临床使用一直在增加。重点已转移到检测与肿瘤发育相关的驱动基因,例如EGFR,KRAS和MET,并识别这些基因调节的细胞生长或细胞凋亡的信号传导途径。针对这些基因的靶向治疗显着提高了肺癌患者的中间存活率。免疫疗法现在是NSCLC中晚期或转移性突变阴性驱动基因的患者的第一线治疗。不幸的是,肿瘤复发通常会导致对最初有效的药物的抗性(4)。随着新兴的肿瘤微环境(TME)的加热概念,越来越多的证据表明,TME促进了癌症的进展,并可能介导治疗性耐药性。与肺癌相关的疗法和研究正在逐渐从仅关注肿瘤细胞本身到肿瘤微环境研究的更广泛的领域。癌症的发展与肿瘤微环境的生理状态密切相关,该状态可以调节肿瘤细胞繁殖并增强对治疗的抵抗力。TME是一个层次结构化的生态系统,其中包含各种细胞类型,从肿瘤相关的巨噬细胞(TAM),免疫细胞和与癌症相关的纤维细胞(CAFS)(CAFS),以及血液对比,神经血管,神经血管,细胞外基质,以及相关的构成构成(5 - 5 - 5 - 5 - 5 - 5 - 5-7)。特别是,免疫细胞在TME中起重要作用,其中包括促进肿瘤生长,并在宿主免疫监测和消除肿瘤癌细胞中起关键作用(8)。根据肿瘤类别,癌细胞的内在特征,肿瘤阶段和个别患者的特征,TME变化的细胞组成和功能状态。这些细胞的作用可以是关于肿瘤的相互作用,并在宿主免疫监视和消除肿瘤癌细胞中起关键作用(9)。共同调节区域免疫效应,最终调节
我的研究在于通过工程问题引起的统计,优化和机器学习的交集。我探索了理论和应用方面,并通过与域专家进行密切互动,在实际数据应用程序上进行了广泛的工作。在方法论开发方面,我的重点一直在设计算法上,这些算法不仅是计算机上有效的,而且在统计上是原则性的,提供了可靠的保证。i强调严格的数学分析,以建立理论属性并保证误差界限,类似复杂性和不确定性定量,并在可能的情况下努力最佳。我正在积极地将统计推断(例如假设检验和不确定性量化)与当代机器学习技术整合在一起。这种集成旨在为可信赖和可解释的机器学习奠定统计基础。在针对实际应用时,我的目标是使用数据来解决有影响力的社会问题。我的研究议程具有凝聚力,具有互连的主题,如下所述。
肺动脉高压(pH)是一种进行性,极端恶性和高病态性肺血管疾病[1]。它的主要特征是肺血管耐药性(PVR)增加和肺部血管压力的持续增加,最终导致右心力衰竭甚至猝死[2]。pH可以定义为由各种原因(包括毛细血管前,毛细血管后和混合原因)引起的肺动脉压(PAP)升高[3]。pH的诊断标准为平均PAP(MPAP)≥25mmHg在REST时通过右心导管在海平面测量[3]。肺动脉高压(PAH),由左心脏病引起的pH,由呼吸道疾病和/或缺氧引起的pH值,由阻塞性肺动脉疾病引起的pH值以及由未知因子引起的pH值构成当前pH的临床分类[4]。
抽象的骨转移性乳腺癌是由于乳腺癌转移而导致骨骼中的恶性肿瘤,其发病率在全球范围内增加。对骨骼转移的癌症的治疗仍然是一个挑战,因为抗癌药缺乏目标特异性。寻找有效的骨转移治疗方法仍然是一个紧迫的问题。为了增强紫杉醇(PTX)向骨转移酶病变的递送,在这项工作中设计并合成了一种新型的葡萄糖衍生物,该葡萄糖衍生物被用作脂质体配体来开发磁性脂质体G-Mlip(葡萄糖修饰的磁性磁性脂质体)。脂质体可以改善由葡萄糖转运蛋白1(GLUT1)介导的骨转移酶中的药物制剂,然后靶向癌细胞。通过薄膜水合 - 耗散法制备了PTX负载的磁性脂质体PTX-G-MLIP。和诸如大小,Zeta电位,封装效率,释放曲线,稳定性,溶血等表征得到了很好的评估。更重要的是,在体外和小鼠中还研究了增强的目标能力。与游离PTX和其他脂质体相比,在磁场(MF)存在下,骨转移酶病变中PTX-G-MLIP的PTX浓度显着增加。受到增强的靶向能力的启发,葡萄糖改性的磁性脂质体可以作为靶向和治疗骨转移的有效药物输送系统。
1 Precision制造中心,DMEM,Strathclyde大学,格拉斯哥,英国w.xie@strath.ac.uk摘要摘要实现了对氧化增长的精确控制已成为局部阳极氧化(LAO)纳米术的质量控制的关键瓶颈,这是由于缺乏有效的流程监测和反馈控制方法而导致的纳米术。在这种情况下,本文提出并提出了一种现场检测方法,使用高度耐用的导电钻石涂层探针在老挝过程中实时监测氧化生长的状态。研究结果表明,使用钻石涂层的探针可以在微型水平上诱导具有瞬态电流的可控老挝,并创建高度超过18 nm的纳米结构,这尤其优于使用掺杂的硅探针获得的纳米结构。还证明,在一定的电压范围内,检测到的电流可以反映纳米碱制造过程中氧化的生长,检测到的电流与氧化表面的电导率相关,表明氧化程度。可以预期,与柔性脉冲调制的组合将有助于一种柔性,简单的方法来调整氧化生长,为生产高质量的氧化物线铺平道路。原子力显微镜,监测,纳米制造,氧化
摘要:本研究旨在评估大流行引起的破坏对四个亚洲城市的生活和购买力成本的影响。利用ACI的生活和购买力指数,我们分析了四个城市的大流行后排名转变,以及对价格和支出权重的详细检查,以识别与大流行有关的冲击。流行后的价格分析表明,基本商品的通货膨胀趋势,主要是由全球供应链中断驱动的。支出权重的变化突出了消费者的重点转移,食物支出的增加以及对运输的重视下降,可能会受到商品价格上涨以及不断发展的流动性偏好的影响。新加坡由于工资的大量增长而改善了购买力排名,从而减轻了价格冲击。我们发现以工资为中心的政策在维持购买力中起着至关重要的作用。这些发现为政策制定者提供了关键的见解,从而导致经济复苏和城市生活成本。
半导体光电设备,能够以紧凑且高效的方式将电力转换为光线或相反的光线为电力,代表了有史以来最先进的技术之一,该技术具有广泛的应用范围内的现代生活。近几十年来,半导体技术已从第一代狭窄带隙材料(SI,GE)迅速发展为最新的第四代超宽带隙半导体(GAO,Diamond,Aln),其性能增强以满足需求的增长。此外,将半导体设备与其他技术合并,例如计算机辅助设计,最先进的微/纳米织物,新型的外延生长,已经显着加以促进了半导体Optoelectronics设备的发展。在其中,将元浮面和半导体的光电设备集成,为电磁反应的芯片控制打开了新的边界,从而可以访问以前无法访问的自由度。我们回顾了使用集成的跨侧面的各种半导体光电设备在芯片上控制的最新进展,包括半导体激光器,半导体光发射器,半导体光电镜像和低维度的半导体。MetaSurfaces与半导体的集成提供了晶圆级的超级反理解决方案,用于降低半导体设备的功能,同时还提供了实施实际应用中实现实际应用中的实用平台。
抽象引入早期筛查和治疗可以通过在早期发现和解决眼病来降低失明的发生率。眼科医生机器人是一种自动化设备,可以同时捕获眼表和眼底图像,而无需眼科医生,因此非常适合初级应用。但是,设备筛选功能的准确性需要进一步验证。本研究旨在使用眼科医生机器人捕获的图像进行评估和比较眼科医生和深度学习模型的筛选精度,以确定一种既准确又具有成本效益的筛选方法。我们的发现可能会为远程眼筛的潜在应用提供宝贵的见解。方法和分析这是一项多中心的前瞻性研究,将招募来自3家医院的约1578名参与者。所有参与者将经历眼科机器人拍摄的眼表和眼底图像。此外,有695名参与者将用缝隙灯成像其眼表面。将收集来自门诊病历的相关信息。主要目的是通过接收器操作特征曲线分析,使用设备图像来评估眼科医生筛查对多种盲目引起的眼部疾病的准确性。靶向疾病包括角膜炎,角膜疤痕,白内障,糖尿病性视网膜病,与年龄相关的黄斑变性,青光眼视觉神经病和病理近视。次要目标是评估深度学习模型在疾病筛查中的准确性。此外,该研究的目的是比较眼科机器人机器人和缝隙灯在筛查角膜炎和角膜疤痕中使用Kappa测试之间的一致性。此外,将通过构建Markov模型来评估三种眼筛选方法的成本效益,基于非甲状化医学筛查,眼科医生 - 甲基甲基诊断和人工智能 - 甲基医疗筛查的成本效益。伦理和传播该研究已获得温州医科大学眼科和验光医院伦理委员会的批准(参考:2023-026 K-21-01)。这项工作将由同行评审出版物,国家和国际会议上的抽象演讲以及与其他研究人员共享的数据共享。