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Enregistrement W3032182283

Multimodal Medical Engineering for Precision Medicine and Some Research Topics : 5월 12일 11:30~12:30 (DH 101)

2017· article· ko· W3032182283 sur OpenAlexaboutno aff
Hideaki Haneishi

Notice bibliographique

Revue한국감성과학회 춘계학술대회 · 2017
Typearticle
Langueko
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresentation (obstetrics)ModalitiesMedical educationPromotion (chess)Engineering managementChinaCore competencyMedicineEngineering ethicsEngineeringMedical physicsPolitical scienceSociologyRadiologyManagement
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this project, “Multimodal medical engineering,” we use several modalities such as CT, MRI and US to analyze the variation of cell or organ due to disease by engineering technologies and clarify its relationship. Based on the knowledge obtained there, we aim to establish some new methods for highly precise and non-invasive diagnosis and treatment. This project has an environment that engineering and medical researchers tightly collaborate and conduct a wide range of researches from fundamental study to preclinical and clinical test. Many state-of-the art equipment such CT, MRI, US, endoscope, microscope and apparatus for preparing pathological specimens are also available for promoting the project. In this project, we are also emphasizing the development of human resources through research activities. Students can receive education and advices from both medical and engineering professors. Thanks to active collaboration with companies, students can learn more practical mind in research and development. We also send students in the project to university or institute in foreign countries for long term or short term aiming the development of global human resources. Our project “Multimodal Medical Engineering for Precision Medicine” was also selected as a JSPS (Japan Society for the Promotion of Science) Core-to-Core program 2017 after very tough selection. The project lasts five years. International collaboration researches will be more activated by this support with (University of Eastern Finland (Finland), Thammasat University (Thailand), Shanghai Jiao Tong University (China) and University of Waterloo(Canada). In the presentation, some related research topics will be shortly introduced.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1810,071

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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