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医学肿瘤特权医学部姓名
'最初特权（初步任命）'续约（重新任命，在2年专业周期中）'修改特权（要求以外的任何其他特权要求以外的任何其他特权）基础教育：MD或进行最少的正规培训：成功完成ACGME或AOA ACGME或AOA-ACGME或AOA-ACGME或AOA-ACGME或AOA-ACERADENIDENTICE培训，以进一步培训，以进一步的进度完成了进度的内部医学培训或内部医学上的进度或内部医学上的进度或血液学/医学肿瘤学综合研究金。当前的专科认证或积极参与检查过程（在培训完成后的5年内获得认证），从而导致ABIM或ABIM或医学肿瘤学的双重认证或ABIM或医学肿瘤学的双重认证。
多元化和个性化的多评价医学图像细分
注释歧义由于固有的数据不确定性，例如医学扫描中的界限模糊以及不同的观察者专业知识和偏好已成为训练基于深度学习的医学图像模型的主要观点。为了解决这个问题，普遍的做法是从不同专家那里收集多个注释，导致多评价医学图像分割的设置。现有的作品旨在将不同的注释合并到“地面真实”中，而在众多医疗环境中通常无法实现，或者产生不同的结果，或产生与个人专家评估者相对应的个性化结果。在这里，我们提出了一个更雄心勃勃的多评价医学图像细分的目标，即遵守多元化和个性化结果。指定，我们提出了一个名为d-persona的两个阶段框架（第一个d iversification，然后是角色lization）。在第I阶段，我们利用多个给定注释来训练一个可能性的U-NET模型，并具有约束损失，以证明预测多样性。以这种方式，在第I阶段建造了一个共同的空间，其中不同的潜在代码表示多样化的专家意见。然后，在第二阶段，我们设计了多个基于注意力的投影头，以适应来自共享潜在空间的相应专家提示，然后执行个性化的医疗图像细分。我们评估了内部鼻咽癌数据集和公共肺结核数据集（即LIDC-IDRI）的拟议模型。我们的代码将在https：//github.com/ycwu1997/d-persona上发布。的实验实验表明，我们的D-Persona可以同时获得多元化和个性化的结果，从而实现了多评位者医疗图像细分的新SOTA性能。
生物医学科学的新发展
●Jeff F. Miller-加利福尼亚纳米系统研究所（CNSI）主任●同性恋骗子 - 病理学和实验室医学系教授●Lily Yang- Lily Yang-微生物学，免疫学和分子学遗传学（MIMG）教授（MIMG）●Christina Puig -Saus-助理教授，MICERBIOLIGY，MICERGINGICER，MICREC GORICTOR，MICREC GORICTOR，MICREC GORICTOR，MICREC GORICTOR，MICREC GORICTOR，MICREC GORICTOR，MICERGING，MICERGING和分子分数。 - Professor, Departments of Molecular and Medical Pharmacology and Surgery ● Alex Hoffman - Professor, Microbiology, Immunology and Molecular Genetics (MIMG) ● Dino Di Carlo - Professor and Chair, Department of Bioengineering ● Stuart Conway - Professor, Michael and Alice Jung Endowed Chair in Medicinal Chemistry and Drug
锡拉丘兹大都会经济指标
资料来源：美国人口普查局；美国劳工统计局；美国经济分析局；明尼苏达大学 IPUMS USA。数据通过 data.census.gov、Moody's Economy.com 或直接从来源检索。*注：这些是邻近的大都市区。
对我们令人难以置信的患者，居民，他们的家人和亲人以及我们敬业的团队成员，我们都受到了开发人员的消息的鼓励
对我们令人难以置信的患者，居民，他们的家人和亲人以及我们敬业的团队成员，我们都受到有关开发，成功测试以及对Covid-19的首次有效疫苗的批准的消息。我们很高兴我们的州已将疫苗分配给熟练的护理中心方面排名第一。我们对这个机会感到非常兴奋，因为我们的居民，患者和员工的健康，安全和健康是我们的重中之重。为了完全透明，我们正在竭尽所能帮助促进疫苗接种过程。我们感谢我们与Pharmscript药房的合作伙伴关系，因为这种疫苗接种过程对我们的居民，患者和团队成员来说既方便又有效。免疫诊所将在我们的社区现场，在那里，一组药房代表将帮助我们管理免疫过程。一如既往，我们将在整个过程中继续保持我们的共同措施。我们令人难以置信的临床团队和前线英雄继续超越和超越，以确保我们照顾和服务的人的安全和福祉。通过接收COVID-19疫苗接种，我们将不仅保护自己的健康和安全，而且还保护亲人，我们服务的人以及当地社区中的邻居的健康，安全和健康。由CDC（疾病控制与预防中心）共享，以下是有关COVID-19疫苗接种的几个关键事实：●接种疫苗可以帮助您和其他人患Covid-19。如果您生病了，您可能会在生病时将疾病传播给周围的朋友，家人和其他人，但是Covid-19疫苗接种可以通过创造抗体反应而无需经历疾病来保护您。●COVID-19疫苗不会给您带来COVID-19。●COVID-19疫苗不会导致您对Covid-19病毒测试的阳性测试。●与COVID-19的患者可能会受益于接种疫苗的人 - 不确定从Covid-19的某人有多长时间受到保护，可以保护有多长时间的生病。派拉蒙已获得2021年1月5日的初步疫苗接种诊所。这个日期可能会发生变化，我们将使居民和家人告知是否这样做。自三月份大流行以来，我们已经在一起了，这迫使我们始终如一地考虑如何最好地保护自己和彼此。这种期待已久的COVID-19疫苗为我们所有人提供了一个很好的机会，可以向前迈进并停止病毒的传播。让我们再次聚集在一起，继续尽快接种疫苗来互相寻找。真诚的，Mark Badolato管理员
Synergynet：弥合离散和连续表示之间的差距，以进行精确的医学图像分割
近年来，已经提出了连续的潜在空间（CLS）和DISCRETE潜在空间（DLS）深度学习模型，以改善医学图像分析。但是，这些模型遇到了不同的挑战。cls模型捕获了复杂的细节，但由于其强调低级特征，因此在结构表示和易男性方面通常缺乏解释性。尤其是，DLS模型提供了可解释性，鲁棒性以及由于其结构性潜在空间而捕获粗粒度信息的能力。但是，DLS模型在捕获细粒细节方面的功效有限。为了确定DLS和CLS模型的局限性，我们采用了Synergynet，这是一种新型的瓶颈体系结构，旨在增强现有的编码器 - 核编码器分割框架。Synergynet无缝地将离散和连续的表示形式整合到利用互补信息中，并成功保留了细学的表示的细节。我们对多器官分割和CAR-DIAC数据集进行的实验实验表明，SynergyNet的表现优于包括Transunet：Transunet：DICE评分提高2.16％的其他最新方法，而Hausdorff分别分别提高了11.13％。在评估皮肤病变和脑肿瘤分割数据集时，我们观察到皮肤病变分割的交互分数的1.71％的重新提高，脑肿瘤分割的增长率为8.58％。我们的创新方法为增强医学图像分析关键领域中深度学习模型的整体性能和能力铺平了道路。
