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第四个生物生物医学科学临时评估时间表
Week Friday 11am-1pm 2-3pm 3-4pm 4-5pm 5-6 pm 10am-1pm 1-2pm 2-3pm 3-4pm 4-5pm 5-6pm 9-10am 2-3pm 3-4pm 4-5pm 5-6pm 1-2pm 2-3pm 3-4pm 4-5pm 12N-1pm 1-2pm 2-3pm 5pm学期1
b'\xc2\xb9 意大利巴里大学教育、心理学和传播系 \xc2\xb2 意大利巴里大学药学系 \xc2\xb3 意大利巴里大学医学院：基础医学、神经科学和感觉器官 意大利巴里大学医学院：跨学科医学 奥胡斯大学临床医学系和奥胡斯/奥尔堡皇家音乐学院大脑音乐中心 (MIB)，丹麦奥胡斯 * 两位作者贡献相同，并且是第一共同作者 通信地址：Mariangela Lippolis，Palazzo Chiaia - Napolitano Via Scipione Crisanzio, 42, 70121，巴里。电子邮件：mariangela.lippolis@uniba.it Elvira Brattico，奥胡斯大学临床医学系，Universitetsbyen 3，建筑 1710，8000 Aarhus C，丹麦。电子邮件：elvira.brattico@clin.au.dk 致谢：本研究由欧盟资助，属于 MUR PNRR 一项新颖的公私联盟，旨在为包容性的意大利老龄化社会提供社会经济、生物医学和技术解决方案（项目编号 PE00000015，AGE-IT）。'
b'\xc2\xb9 意大利巴里大学教育、心理学和传播系 \xc2\xb2 意大利巴里大学药学系 \xc2\xb3 意大利巴里大学医学院：基础医学、神经科学和感觉器官 意大利巴里大学医学院：跨学科医学 奥胡斯大学临床医学系和奥胡斯/奥尔堡皇家音乐学院大脑音乐中心 (MIB)，丹麦奥胡斯 * 两位作者贡献相同，并且是第一共同作者 通信地址：Mariangela Lippolis，Palazzo Chiaia - Napolitano Via Scipione Crisanzio, 42, 70121，巴里。电子邮件：mariangela.lippolis@uniba.it Elvira Brattico，奥胡斯大学临床医学系，Universitetsbyen 3，建筑 1710，8000 Aarhus C，丹麦。电子邮件：elvira.brattico@clin.au.dk 致谢：本研究由欧盟资助，属于 MUR PNRR 一项新颖的公私联盟，旨在为包容性的意大利老龄化社会提供社会经济、生物医学和技术解决方案（项目编号 PE00000015，AGE-IT）。'
b'\xc2\xb9 意大利巴里大学教育、心理学和传播系 \xc2\xb2 意大利巴里大学药学系 \xc2\xb3 意大利巴里大学医学院：基础医学、神经科学和感觉器官 意大利巴里大学医学院：跨学科医学 奥胡斯大学临床医学系和奥胡斯/奥尔堡皇家音乐学院大脑音乐中心 (MIB)，丹麦奥胡斯 * 两位作者贡献相同，并且是第一共同作者 通信地址：Mariangela Lippolis，Palazzo Chiaia - Napolitano Via Scipione Crisanzio, 42, 70121，巴里。电子邮件：mariangela.lippolis@uniba.it Elvira Brattico，奥胡斯大学临床医学系，Universitetsbyen 3，建筑 1710，8000 Aarhus C，丹麦。电子邮件：elvira.brattico@clin.au.dk 致谢：本研究由欧盟资助，属于 MUR PNRR 一项新颖的公私联盟，旨在为包容性的意大利老龄化社会提供社会经济、生物医学和技术解决方案（项目编号 PE00000015，AGE-IT）。'
b'\xc2\xb9 意大利巴里大学教育、心理学和传播系 \xc2\xb2 意大利巴里大学药学系 \xc2\xb3 意大利巴里大学医学院：基础医学、神经科学和感觉器官 意大利巴里大学医学院：跨学科医学 奥胡斯大学临床医学系和奥胡斯/奥尔堡皇家音乐学院大脑音乐中心 (MIB)，丹麦奥胡斯 * 两位作者贡献相同，并且是第一共同作者 通信地址：Mariangela Lippolis，Palazzo Chiaia - Napolitano Via Scipione Crisanzio, 42, 70121，巴里。电子邮件：mariangela.lippolis@uniba.it Elvira Brattico，奥胡斯大学临床医学系，Universitetsbyen 3，建筑 1710，8000 Aarhus C，丹麦。电子邮件：elvira.brattico@clin.au.dk 致谢：本研究由欧盟资助，属于 MUR PNRR 一项新颖的公私联盟，旨在为包容性的意大利老龄化社会提供社会经济、生物医学和技术解决方案（项目编号 PE00000015，AGE-IT）。'
生物医学基因组学分析插件
生物医学基因组学分析插件主要用于癌症和疾病研究，以分析下一代测序 (NGS) 数据。生物医学基因组学分析插件提供各种专业工具、人类和模型物种的参考数据以及全面的模板工作流程集合，涵盖从初始数据处理和质量保证到数据分析、注释和报告的所有步骤。
人工智能（AI）和扩展现实（XR）：多维生物医学工程（BME）调查探索
人工智能（AI）和扩展现实（XR）的融合已迎来了生物医学工程的变革性时代，从而在诊断，治疗和教育方面取得了重大进步。本评论旨在探索AI和XR技术的整合，并强调其集体潜力在解决相关挑战的同时彻底改变医疗保健实践。AI具有自适应算法，在医学成像，疾病预测和优化治疗方案中已成为必不可少的。XR技术，包括虚拟现实（VR），增强现实（AR）和混合现实（MR），提供了沉浸式和互动的环境，可增强医学培训，康复和手术精度。这项研究批判性地评估了AI和XR在实际生物医学情景中的应用，将结果与传统的医疗保健实践进行了比较，并提出了证明其有效性的案例研究。此外，审查还讨论了这些技术的局限性，包括算法偏见，隐私问题以及对强大的监管框架的需求。检查了围绕患者安全和数据安全的道德考虑因素，以确保保持平衡的观点。通过分析最新进步并确定研究差距，本文提供了可行的见解，并提出了未来的方向
生物医学工程的新兴趋势和观点
更高的跨学科整合。生物医学工程继续与生物学，医学，计算机科学，材料，物理，化学，数学和工程科学等各个领域合并。例如，与人工智能和机器学习的结合可以开发算法和系统，以分析医疗数据并做出预测或建议[1，2]。量子计算基于量子力学，可以比传统计算机更有效地执行和加速复杂计算，从而有可能解决具有高计算复杂性的问题，例如模拟分子相互作用，分析大规模基因组学，了解蛋白质折叠和错误折叠和错误折叠和预测药物行为。纳米技术在药物输送和靶向疗法中的应用代表医疗中的范式创新。生物医学工程师利用纳米颗粒和纳米载体来提供精确的治疗剂，最大程度地降低副作用并最大化治疗功效。这种靶向方法在癌症治疗和其他医疗干预措施中尤其重要[3]。
在生物医学成像中纳入XAI和深度学习
摘要摘要人工智能（AI）和深度学习（DL）技术已彻底改变了疾病的检测，尤其是在医学成像（MI）中。这些技术在图像分类中表现出出色的性能，但它们融入临床实践中仍然逐渐逐步。一个重大挑战在于深神经网络（DNN）模型的不透明度，该模型在不解释其结构的情况下提供了预测。缺乏透明度在医疗保健行业中构成了严重的问题，因为对自动化技术的信任对于医生，患者和其他利益相关者至关重要。担心自动驾驶汽车事故中的责任与与医学成像中深度学习应用相关的责任相当。误报和假否定性等错误会对患者的健康产生负面影响。可解释的人工智能（XAI）工具旨在通过为预测模型提供可理解的见解来解决这些问题。这些工具可以增强对AI系统的信心，加速诊断过程，并确保遵守法律要求。在推进技术应用的动机的驱动下，这项工作对可解释的AI（XAI）和深度学习（DL）技术进行了全面审查，该技术是针对生物医学成像诊断的。它检查了最新方法，评估其临床适用性，并突出了关键挑战，包括可解释性，可伸缩性和整合到医疗保健中。此外，审查还确定了XAI研究中新兴趋势和潜在的未来方向，并根据其适合各种诊断任务的技术提供了结构化的分类。这些发现对于寻求准确和可靠的诊断支持，解决监管和道德考虑的政策制定者以及旨在设计旨在平衡创新，安全性和临床透明度的系统的AI开发人员的医疗保健专业人员来说是无价的。
生物医学工程，BS-指南
威斯康星大学 - 麦迪逊分校的所有本科生都必须满足最低的普通大学普通教育要求，以确保每个研究生都获得本科教育的基本核心。这个核心为过着富有成效的生活，成为世界公民，欣赏美学价值观并在不断变化的世界中终身学习的基础为基础。除了下面列出的要求外，各种学校和学院还将有要求。根据需要咨询您的顾问以寻求帮助。有关其他信息，请参阅本科大学本科大学的通识教育要求（http://guide.wisc.edu/undergraduate/ #requirementsforenderdunderdundergraduateStudyText）部分。
生物医学工程，理学学士
BME 课程的核心是其独特的七学期设计课程。学生在第一年学习咨询/设计项目课程，第四年每学期学习一次（可选择在行业工作和/或专注于健康前要求）。一名教员为学生小组提供咨询，担任顾问/咨询师/导师，指导他们完成从大学、医学界、行业和社区的客户那里征集的真实设计项目。这些客户为学生的项目提供资源，进行讨论，并让学生了解 BME 领域的各个方面。在每个学期的课程中，团队设计、制造并最终展示出满足客户需求的产品。这种新颖的方法结合了临床和生物医学行业经验，为学生提供了极其均衡的教育，从而扩大了他们的网络。总的来说，设计体验凸显了 BME 的多学科性质。
对临床和生物医学任务应用的指令进行了零射和几次研究
摘要大型语言模型（LLMS）的最新出现已在自然语言处理（NLP）领域取得了重大进步。尽管这些新模型在各种任务上都表现出卓越的性能，但在他们可以处理的任务的多样性和应用领域的多样性方面，它们的应用和潜力仍未得到充分展望。在这种情况下，我们在一组13个现实世界中的临床和生物医学NLP任务中评估了四个最先进的指导型LLM（Chatgpt，Flan-T5 UL2，TK-Instruct和Alpaca），英语中的NLP任务，包括指定的实用性识别（NER），问题（NER），求解（QA），涉及（QA），涉及（qa），resitation（qa），更多。我们的总体结果表明，这些评估的LLMS在大多数任务中以零和几乎没有弹药方案的方式进行了最先进的模型的性能，即使他们以前从未遇到过这些任务的示例，尤其是在质量检查任务中表现出色。但是，我们还观察到，分类和重新任务无法通过为医疗领域设计的专门训练的模型（例如PubMedbert）实现的性能。最后，我们注意到，在所有研究任务中，没有一个LLM胜过所有其他LLM，某些模型比其他模型更适合某些任务。