#NAIRG_Publication🧠
#Conferences
🩻Although the use of hand-crafted radiomics features (RF) has shown significant promise to improve diagnostic, prognostic, and treatment response assessments, employing deep features (DF) extracted from deep learning (DL) algorithms merits significant investigation in lung cancer disease. We aimed to employ RFs vs. DFs to predict recurrence-free survival (RFS) and overall survival (OS) using machine learning (ML) techniques in lung cancer.
📋 Title:
PET-CT Fusion Based Outcome Prediction in Lung Cancer using Deep and Handcrafted Radiomics Features and Machine Learning
📥 Link :
https://jnm.snmjournals.org/content/64/supplement_1/P1196.abstract
📎 Journal name:
Journal of Nuclear Medicine June 2023, 64 (supplement 1) P1196;
📎 Authors:
Arman Gorji
Ali Fathi Jouzdani
Nima Sanati
Mahdi Hosseinzadeh
Ali Mahboubisarighieh
Seyed Masoud Rezaeijo
Mehdi Maghsudi
Sara Moore
Leung Bonnie
Carlos Uribe
Cheryl Ho
Arman Rahmim
Mohammad R Salmanpour
📎 Result:
In RF framework, SR+ANOVA+MLP and VSMWLS+ANOVA+MLP resulted in MAEs of 506.7± 6.1 and 264.0±6.8 days to predict approximate death (OS) and approximate recurrence time (RFS) while we arrived at the lowest MSEs of 430.3±10.2 and 250.5±10.2 using DF supplied to LP_SR+ANOVA+MLP and CT+MRMR+ HistGB, respectively. In predictions of time to events such as OS and RFS, Wavelet+PCA+RadSF and NSCT_SR+PCA+RadSF linked with DFs obtained c-indexes of 0.59±0.03 and 0.61±0.01, while the highest c-indexes of 0.64 ±0.03 and 0.61±0.05 were obtained by RFs followed by CBF+PCA+RadSF and VSMWLS+PCA+RadSF, respectively.
@NAIRG_Channel
#Conferences
🩻Although the use of hand-crafted radiomics features (RF) has shown significant promise to improve diagnostic, prognostic, and treatment response assessments, employing deep features (DF) extracted from deep learning (DL) algorithms merits significant investigation in lung cancer disease. We aimed to employ RFs vs. DFs to predict recurrence-free survival (RFS) and overall survival (OS) using machine learning (ML) techniques in lung cancer.
📋 Title:
PET-CT Fusion Based Outcome Prediction in Lung Cancer using Deep and Handcrafted Radiomics Features and Machine Learning
📥 Link :
https://jnm.snmjournals.org/content/64/supplement_1/P1196.abstract
📎 Journal name:
Journal of Nuclear Medicine June 2023, 64 (supplement 1) P1196;
📎 Authors:
Arman Gorji
Ali Fathi Jouzdani
Nima Sanati
Mahdi Hosseinzadeh
Ali Mahboubisarighieh
Seyed Masoud Rezaeijo
Mehdi Maghsudi
Sara Moore
Leung Bonnie
Carlos Uribe
Cheryl Ho
Arman Rahmim
Mohammad R Salmanpour
📎 Result:
In RF framework, SR+ANOVA+MLP and VSMWLS+ANOVA+MLP resulted in MAEs of 506.7± 6.1 and 264.0±6.8 days to predict approximate death (OS) and approximate recurrence time (RFS) while we arrived at the lowest MSEs of 430.3±10.2 and 250.5±10.2 using DF supplied to LP_SR+ANOVA+MLP and CT+MRMR+ HistGB, respectively. In predictions of time to events such as OS and RFS, Wavelet+PCA+RadSF and NSCT_SR+PCA+RadSF linked with DFs obtained c-indexes of 0.59±0.03 and 0.61±0.01, while the highest c-indexes of 0.64 ±0.03 and 0.61±0.05 were obtained by RFs followed by CBF+PCA+RadSF and VSMWLS+PCA+RadSF, respectively.
@NAIRG_Channel
#Conferences
📋 Title :
PET-CT Fusion Based Outcome Prediction in Lung Cancer using Deep and Handcrafted Radiomics Features and Machine Learning
📥 Link:
https://jnm.snmjournals.org/content/64/supplement_1/P1196.abstract
@NAIRG_Channel
📋 Title :
PET-CT Fusion Based Outcome Prediction in Lung Cancer using Deep and Handcrafted Radiomics Features and Machine Learning
📥 Link:
https://jnm.snmjournals.org/content/64/supplement_1/P1196.abstract
@NAIRG_Channel
#NAIRG_Publication🧠
📝 Paraquat (PQ) is a nonselective herbicide that induces oxidative reactions and multiple-organ failure on exposure. Crocin, a carotenoid obtained from saffron, has demonstrated many therapeutic effects against neural conditions because of its antioxidant properties. In this study, 30 male Wistar rats were divided into 6 groups to evaluate the protective effects of crocin and crocin-loaded niosomes (NC) against PQ in the brain. The levels of total antioxidant capacity (TAC), lipid peroxidation (LPO), total thiol groups (TTG), superoxide dismutase (SOD), and catalase (CAT) activity were measured as the markers of redox status.
📖 PDF file of this article is available in NAIRG channel
📋 Title: Neuroprotective effects of crocin and crocin-loaded niosomes against the paraquat-induced oxidative brain damage in rats
📥 Link :
https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/biol-2022-0468/html
📎 doi:
https://doi.org/10.1515/biol-2022-0468
📎 Journal name:
Published by De Gruyter Open Access September 14, 2022
📎 Authors:
Afsoon Daneshvar
Ali Fathi Jouzdani
Farzin Firozian
Sara Soleimani Asl
Mojdeh Mohammadi and Akram Ranjbar
📎 Result:
1)The LPO level revealed that PQ induced a significant increase in LPO in the brain compared to control (P < 0.0001).
2)Treatments with crocin or NC resulted in minor differences in TAC levels compared with control, which was not significant.
3) crocin had a significant effect on TTG compared to control (P < 0.01).
4) The assessment of CAT activity revealed a significant difference between the control and all other groups
5)The assessment of SOD activity revealed a significant difference between the control and PQ (P < 0.01) and NC (P < 0.001) groups.
6)Histological evaluations revealed that the PQ-induced rats displayed a significant decrease in cell density in the CA1 region of the hippocampus compared to normal , crocin and NC (P < 0.001) groups. Treatments with crocin (P < 0.01) and NC (P < 0.001) plus PQ led to an enhancement in cell density of CA1 compared to the PQ group. Although treatment with crocin or NC showed no difference in cell count, the bulk and nanoformulations of crocin presented different effect levels in PQ-toxicity rats . No difference was seen between the crocin and NC groups compared to the control group
@NAIRG_Channel
📝 Paraquat (PQ) is a nonselective herbicide that induces oxidative reactions and multiple-organ failure on exposure. Crocin, a carotenoid obtained from saffron, has demonstrated many therapeutic effects against neural conditions because of its antioxidant properties. In this study, 30 male Wistar rats were divided into 6 groups to evaluate the protective effects of crocin and crocin-loaded niosomes (NC) against PQ in the brain. The levels of total antioxidant capacity (TAC), lipid peroxidation (LPO), total thiol groups (TTG), superoxide dismutase (SOD), and catalase (CAT) activity were measured as the markers of redox status.
📖 PDF file of this article is available in NAIRG channel
📋 Title: Neuroprotective effects of crocin and crocin-loaded niosomes against the paraquat-induced oxidative brain damage in rats
📥 Link :
https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/biol-2022-0468/html
📎 doi:
https://doi.org/10.1515/biol-2022-0468
📎 Journal name:
Published by De Gruyter Open Access September 14, 2022
📎 Authors:
Afsoon Daneshvar
Ali Fathi Jouzdani
Farzin Firozian
Sara Soleimani Asl
Mojdeh Mohammadi and Akram Ranjbar
📎 Result:
1)The LPO level revealed that PQ induced a significant increase in LPO in the brain compared to control (P < 0.0001).
2)Treatments with crocin or NC resulted in minor differences in TAC levels compared with control, which was not significant.
3) crocin had a significant effect on TTG compared to control (P < 0.01).
4) The assessment of CAT activity revealed a significant difference between the control and all other groups
5)The assessment of SOD activity revealed a significant difference between the control and PQ (P < 0.01) and NC (P < 0.001) groups.
6)Histological evaluations revealed that the PQ-induced rats displayed a significant decrease in cell density in the CA1 region of the hippocampus compared to normal , crocin and NC (P < 0.001) groups. Treatments with crocin (P < 0.01) and NC (P < 0.001) plus PQ led to an enhancement in cell density of CA1 compared to the PQ group. Although treatment with crocin or NC showed no difference in cell count, the bulk and nanoformulations of crocin presented different effect levels in PQ-toxicity rats . No difference was seen between the crocin and NC groups compared to the control group
@NAIRG_Channel
10.1515_biol-2022-0468.pdf
2 MB
📋 Title:
Neuroprotective effects of crocin and crocin-loaded niosomes against the paraquat-induced oxidative brain damage in rats
📎 doi: https://doi.org/10.1515/biol-2022-0468
@NAIRG_Channel
Neuroprotective effects of crocin and crocin-loaded niosomes against the paraquat-induced oxidative brain damage in rats
📎 doi: https://doi.org/10.1515/biol-2022-0468
@NAIRG_Channel
📋 Title:
Neuroprotective effects of crocin and crocin-loaded niosomes against the paraquat-induced oxidative brain damage in rats
📎 doi: https://doi.org/10.1515/biol-2022-0468
@NAIRG_Channel
Neuroprotective effects of crocin and crocin-loaded niosomes against the paraquat-induced oxidative brain damage in rats
📎 doi: https://doi.org/10.1515/biol-2022-0468
@NAIRG_Channel
#NAIRG_Publication🧠
#Conferences
🩻Although many studies have focused on handcrafted radiomics features (RF), a much more indepth study, as follows in this study, is necessary to explore usage of deep RFs extracted from deep learning (DL) algorithms to assess survival analysis. We enrolled 215 lung cancer patients with PET, CT, and clinical data from The Cancer Imaging Archive and the Vancouver General Hospital. This study aims to assess 3 approaches, including comparison of i) PET vs. CT images; ii) different region of interests (ROI) used for deep RF extraction; and iii) deep vs. handcrafted RFs in prediction of overall survival (OS; regression task to predict exact time-to-death and survival probability) by hybrid machine learning systems (HMLS), including Analysis of Variance (ANOVA) and principal component analysis (PCA) linked with regression algorithms (RA).
📋 Title:
Region-of-Interest and Handcrafted vs. Deep Radiomics Feature Comparisons for Survival Outcome Prediction: Application to Lung PET/CT Imaging
📥 Link :
https://ieeexplore.ieee.org/document/10338394
📎 doi:
https://doi.org/10.1109/NSSMICRTSD49126.2023.10338394
📎Conference:
2023 IEEE Nuclear Science Symposium, Medical Imaging Conference and International Symposium on Room-Temperature Semiconductor Detectors (NSS MIC RTSD)
📎 Authors:
A Gorji
M Hosseinzadeh
A Fathi Jouzdani
N Sanati
F Yousefi Rizi
S Moore
B Leung
C Ho
I Shiri
H Zaidi
A Rahmim
MR Salmanpour
📎 Result:
In OS prediction, i) PET-based HMLSs outperformed CT-based HMLSs, ii) deep RFs extracted from the cropped images outperformed deep RFs extracted from other ROIs, receiving the highest mean absolute error (MAE) of 595±126 [range 36-5596 days] by ANOVA+support vector regression, and iii) deep RFs significantly outperformed handcrafted RFs. In survival probability prediction, i) PET-based HMLSs outperformed CT based HMLSs, ii) PET-based deep RFs extracted from the entire image outperformed deep RFs extracted from other ROIs, having the highest c-index of 0.65±0.05 through PCA+Random Survival Forest, and iii) deep RFs outperformed handcrafted RFs
@NAIRG_Channel
#Conferences
🩻Although many studies have focused on handcrafted radiomics features (RF), a much more indepth study, as follows in this study, is necessary to explore usage of deep RFs extracted from deep learning (DL) algorithms to assess survival analysis. We enrolled 215 lung cancer patients with PET, CT, and clinical data from The Cancer Imaging Archive and the Vancouver General Hospital. This study aims to assess 3 approaches, including comparison of i) PET vs. CT images; ii) different region of interests (ROI) used for deep RF extraction; and iii) deep vs. handcrafted RFs in prediction of overall survival (OS; regression task to predict exact time-to-death and survival probability) by hybrid machine learning systems (HMLS), including Analysis of Variance (ANOVA) and principal component analysis (PCA) linked with regression algorithms (RA).
📋 Title:
Region-of-Interest and Handcrafted vs. Deep Radiomics Feature Comparisons for Survival Outcome Prediction: Application to Lung PET/CT Imaging
📥 Link :
https://ieeexplore.ieee.org/document/10338394
📎 doi:
https://doi.org/10.1109/NSSMICRTSD49126.2023.10338394
📎Conference:
2023 IEEE Nuclear Science Symposium, Medical Imaging Conference and International Symposium on Room-Temperature Semiconductor Detectors (NSS MIC RTSD)
📎 Authors:
A Gorji
M Hosseinzadeh
A Fathi Jouzdani
N Sanati
F Yousefi Rizi
S Moore
B Leung
C Ho
I Shiri
H Zaidi
A Rahmim
MR Salmanpour
📎 Result:
In OS prediction, i) PET-based HMLSs outperformed CT-based HMLSs, ii) deep RFs extracted from the cropped images outperformed deep RFs extracted from other ROIs, receiving the highest mean absolute error (MAE) of 595±126 [range 36-5596 days] by ANOVA+support vector regression, and iii) deep RFs significantly outperformed handcrafted RFs. In survival probability prediction, i) PET-based HMLSs outperformed CT based HMLSs, ii) PET-based deep RFs extracted from the entire image outperformed deep RFs extracted from other ROIs, having the highest c-index of 0.65±0.05 through PCA+Random Survival Forest, and iii) deep RFs outperformed handcrafted RFs
@NAIRG_Channel
#Conferences
📋 Title:
Region-of-Interest and Handcrafted vs. Deep Radiomics Feature Comparisons for Survival Outcome Prediction: Application to Lung PET/CT Imaging
📎 doi:
https://doi.org/10.1109/NSSMICRTSD49126.2023.10338394
@NAIRG_Channel
📋 Title:
Region-of-Interest and Handcrafted vs. Deep Radiomics Feature Comparisons for Survival Outcome Prediction: Application to Lung PET/CT Imaging
📎 doi:
https://doi.org/10.1109/NSSMICRTSD49126.2023.10338394
@NAIRG_Channel
👍2
📢 Research Talk Series
🗣 Session I: Effective Time Management and Scientific Success in a Very Busy and Distracted World
🎙️ Speaker: Prof. Rahmim
🏢 Affiliation: University of British Columbia (UBC)
👨🏫 Position: Professor of Radiology, Physics, and Biomedical Engineering
📅 Date: April 25, 2024
⏰ Time: 19:30 Tehran Time/ 8 Vancouver Time
‼️ Admission: Free
🔗 Register now
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScJnaQx0P9IGg4GTbEc9Cw5bzmSXNqTktKiMAKpqrnjkxX49g/viewform?usp=sf_link
📢 @NAIRG_Channel.
🗣 Session I: Effective Time Management and Scientific Success in a Very Busy and Distracted World
🎙️ Speaker: Prof. Rahmim
🏢 Affiliation: University of British Columbia (UBC)
👨🏫 Position: Professor of Radiology, Physics, and Biomedical Engineering
📅 Date: April 25, 2024
⏰ Time: 19:30 Tehran Time/ 8 Vancouver Time
‼️ Admission: Free
🔗 Register now
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScJnaQx0P9IGg4GTbEc9Cw5bzmSXNqTktKiMAKpqrnjkxX49g/viewform?usp=sf_link
📢 @NAIRG_Channel.
Neuroscience & Neoplaisa Artificial Intelligence Research Group
📢 Research Talk Series 🗣 Session I: Effective Time Management and Scientific Success in a Very Busy and Distracted World 🎙️ Speaker: Prof. Rahmim 🏢 Affiliation: University of British Columbia (UBC) 👨🏫 Position: Professor of Radiology, Physics, and Biomedical…
This first session focuses on: Effective Time Management and Scientific Success in a Very Busy and Distracted World.
Date: April 25, 2024
Time: 19:30 Tehran Time/ 8:00 Vancouver Time
@NAIRG_Channel
Date: April 25, 2024
Time: 19:30 Tehran Time/ 8:00 Vancouver Time
@NAIRG_Channel
Neuroscience & Neoplaisa Artificial Intelligence Research Group
📢 Research Talk Series 🗣 Session I: Effective Time Management and Scientific Success in a Very Busy and Distracted World 🎙️ Speaker: Prof. Rahmim 🏢 Affiliation: University of British Columbia (UBC) 👨🏫 Position: Professor of Radiology, Physics, and Biomedical…
Dear Colleagues,
This is a gentle reminder that our insightful talk titled "Effective Time Management and Scientific Success in a Very Busy and Distracted World" will commence shortly.
Date: April 25, 2024
Time: 19:30 Tehran Time / 9:00 Vancouver Time
Join us via Zoom at:
Please send a PM to @DendriteDreamer to receive the Zoom link!
If you encounter any difficulties accessing the Zoom link, please try using a VPN in case there are any restrictions. Should you have any inquiries or require assistance with the Zoom platform, please do not hesitate to reach out.
I eagerly anticipate your participation in what promises to be an engaging and enlightening discussion.
Warm regards,
This is a gentle reminder that our insightful talk titled "Effective Time Management and Scientific Success in a Very Busy and Distracted World" will commence shortly.
Date: April 25, 2024
Time: 19:30 Tehran Time / 9:00 Vancouver Time
Join us via Zoom at:
Please send a PM to @DendriteDreamer to receive the Zoom link!
If you encounter any difficulties accessing the Zoom link, please try using a VPN in case there are any restrictions. Should you have any inquiries or require assistance with the Zoom platform, please do not hesitate to reach out.
I eagerly anticipate your participation in what promises to be an engaging and enlightening discussion.
Warm regards,
Forwarded from کمیته تحقیقات و فناوری دانشجویی همدان (shayan K.a.r.i.m.i)
📣 کمیته تحقیقات و فناوری دانشجویی دانشگاه علوم پزشکی همدان با همکاری انجمن علمی علوم اعصاب برگزار میکند:
📝 کارگاه پنج جلسه ای پایتون
۱۹ آبان۱۴۰۳: مقدمه ای بر پایتون
۲۶ آبان ۱۴۰۳: فراخوانی داده
۳ آذر ۱۴۰۳: پیش پردازش داده ها
۱۰ آذر ۱۴۰۳: آنالیز آماری
۱۷ آذر ۱۴۰۳: رسم شکل
🗣 مدرس: دکتر سجاد فراشی
⏰ ساعت ۱۶ الی ۱۸
💰هزینه ثبت نام: رایگان
📑 همراه با گواهی
🛑ظرفیت محدود (۱۰ نفر)
📥لینک ثبت نام :https://forms.gle/r1FmPUXX74Je8moY7
🏠محل برگزاری: توسط پیامک برای 10 نفر اول ارسال میشود
راه های ارتباطی :
🔴https://t.me/SRCnews
🌐www.research.umsha.ac.ir/SRC
✉️avicennasrc@gmail.com
📝 کارگاه پنج جلسه ای پایتون
۱۹ آبان۱۴۰۳: مقدمه ای بر پایتون
۲۶ آبان ۱۴۰۳: فراخوانی داده
۳ آذر ۱۴۰۳: پیش پردازش داده ها
۱۰ آذر ۱۴۰۳: آنالیز آماری
۱۷ آذر ۱۴۰۳: رسم شکل
🗣 مدرس: دکتر سجاد فراشی
⏰ ساعت ۱۶ الی ۱۸
💰هزینه ثبت نام: رایگان
📑 همراه با گواهی
🛑ظرفیت محدود (۱۰ نفر)
📥لینک ثبت نام :https://forms.gle/r1FmPUXX74Je8moY7
🏠محل برگزاری: توسط پیامک برای 10 نفر اول ارسال میشود
راه های ارتباطی :
🔴https://t.me/SRCnews
🌐www.research.umsha.ac.ir/SRC
✉️avicennasrc@gmail.com
Hello #AI in Medicine Experts and Enthusiasts!
We warmly invite researchers and clinicians leveraging #artificial_intelligence, particularly in diagnostic workflows, to participate in a 30–45 minute interview as part of our latest project, supervised by Prof. Arman Rahmim and Dr. Mohammad. R Salmanpour, Ph.D from UBC. The project, "Translating Artificial Intelligence Research into Diagnostic Clinical Practices" seeks to bridge the gap between AI research and clinical practice.
Your insights will be invaluable in refining our survey, and we would be honored to recognize your contributions in our project’s acknowledgments.
If you’re interested or have any questions, please feel free to connect with us (@AliFathi98, @GorjiArman, @MMD_ZHD) Telegram or reach out via email: ali.fathi77@gmail.com or m.salmanpour66@ubc.ca.
Thank you for your time and consideration!
We warmly invite researchers and clinicians leveraging #artificial_intelligence, particularly in diagnostic workflows, to participate in a 30–45 minute interview as part of our latest project, supervised by Prof. Arman Rahmim and Dr. Mohammad. R Salmanpour, Ph.D from UBC. The project, "Translating Artificial Intelligence Research into Diagnostic Clinical Practices" seeks to bridge the gap between AI research and clinical practice.
Your insights will be invaluable in refining our survey, and we would be honored to recognize your contributions in our project’s acknowledgments.
If you’re interested or have any questions, please feel free to connect with us (@AliFathi98, @GorjiArman, @MMD_ZHD) Telegram or reach out via email: ali.fathi77@gmail.com or m.salmanpour66@ubc.ca.
Thank you for your time and consideration!
❤1
Forwarded from Brain Gym|باشگاه مغز
TMS دوره آموزشی تحریک مغناطیسی مغز.pdf
5.8 MB
🔥دوره آموزشی تحریک مغناطیسی فراجمجمهای (TMS)؛
با مروری بر پایههای بنیادین تا بررسی آخرین شواهد علمی برای کاربردهای بالینی
🧠با تأکید بر شبکههای مغزی
📑برای مشاهده سرفصلهای آموزشی و سایر جزئیات، فایل PDF را دانلود کنید.
این دوره با هدف آشنایی عمیقتر و کاربرد عملی TMS در حوزههای بالینی و تحقیقاتی طراحی شده است.
شرکتکنندگان در این کارگاه با اصول نظری و عملی TMS آشنا شده و مهارتهای لازم برای بهکارگیری این فناوری در محیطهای بالینی و پژوهشی را کسب خواهند کرد.
💠از نکات متمایز این دوره، تأکید ویژه بر شبکههای مغزی بود، که از حوزههای پیشرفته در علوم اعصاب بهشمار میرود.
👤مدرس: حامد اختیاری، عصبشناس شناختی و روانپزشک
❌شروع برنامه آموزشی ۵ اسفندماه❌
برای ثبتنام به سایت باشگاه مغز مراجعه نمایید.
https://braingym.ir/event/93
🆔@bashgahmaghz
با مروری بر پایههای بنیادین تا بررسی آخرین شواهد علمی برای کاربردهای بالینی
🧠با تأکید بر شبکههای مغزی
📑برای مشاهده سرفصلهای آموزشی و سایر جزئیات، فایل PDF را دانلود کنید.
این دوره با هدف آشنایی عمیقتر و کاربرد عملی TMS در حوزههای بالینی و تحقیقاتی طراحی شده است.
شرکتکنندگان در این کارگاه با اصول نظری و عملی TMS آشنا شده و مهارتهای لازم برای بهکارگیری این فناوری در محیطهای بالینی و پژوهشی را کسب خواهند کرد.
💠از نکات متمایز این دوره، تأکید ویژه بر شبکههای مغزی بود، که از حوزههای پیشرفته در علوم اعصاب بهشمار میرود.
👤مدرس: حامد اختیاری، عصبشناس شناختی و روانپزشک
❌شروع برنامه آموزشی ۵ اسفندماه❌
برای ثبتنام به سایت باشگاه مغز مراجعه نمایید.
https://braingym.ir/event/93
🆔@bashgahmaghz
👍2
Channel name was changed to «Neuroscience & Neoplaisa Artificial Intelligence Research Group»
Forwarded from کمیته تحقیقات و فناوری دانشجویی همدان (shayan K.a.r.i.m.i)
📣 کمیته تحقیقات و فناوری دانشجویی دانشگاه علوم پزشکی همدان با همکاری انجمن علمی علوم اعصاب برگزار میکند:
📝 کارگاه پنج جلسه ای پایتون
۱۹ آبان۱۴۰۳: مقدمه ای بر پایتون
۲۶ آبان ۱۴۰۳: فراخوانی داده
۳ آذر ۱۴۰۳: پیش پردازش داده ها
۱۰ آذر ۱۴۰۳: آنالیز آماری
۱۷ آذر ۱۴۰۳: رسم شکل
🗣 مدرس: دکتر سجاد فراشی
⏰ ساعت ۱۶ الی ۱۸
💰هزینه ثبت نام: رایگان
📑 همراه با گواهی
🛑ظرفیت محدود (۱۰ نفر)
📥لینک ثبت نام :https://forms.gle/r1FmPUXX74Je8moY7
🏠محل برگزاری: توسط پیامک برای 10 نفر اول ارسال میشود
راه های ارتباطی :
🔴https://t.me/SRCnews
🌐www.research.umsha.ac.ir/SRC
✉️avicennasrc@gmail.com
📝 کارگاه پنج جلسه ای پایتون
۱۹ آبان۱۴۰۳: مقدمه ای بر پایتون
۲۶ آبان ۱۴۰۳: فراخوانی داده
۳ آذر ۱۴۰۳: پیش پردازش داده ها
۱۰ آذر ۱۴۰۳: آنالیز آماری
۱۷ آذر ۱۴۰۳: رسم شکل
🗣 مدرس: دکتر سجاد فراشی
⏰ ساعت ۱۶ الی ۱۸
💰هزینه ثبت نام: رایگان
📑 همراه با گواهی
🛑ظرفیت محدود (۱۰ نفر)
📥لینک ثبت نام :https://forms.gle/r1FmPUXX74Je8moY7
🏠محل برگزاری: توسط پیامک برای 10 نفر اول ارسال میشود
راه های ارتباطی :
🔴https://t.me/SRCnews
🌐www.research.umsha.ac.ir/SRC
✉️avicennasrc@gmail.com
Forwarded from انجمن علمی زیست شناسی سلولی - مولکولی دانشگاه خوارزمی (Mina)
🔰 مجموعه علمی وینسل با همکاری انجمن زیستشناسی سلولی و مولکولی دانشگاه خوارزمی برگزار میکند:
🟢 هوش مصنوعی پزشکی فراتر از داده های امیکس 🔵
🎙 سخنران: دکتر آرمان گرجی
دکتری پزشکی عمومی از دانشگاه علوم پزشکی همدان
🕰 زمان: ۳۰ تیر ، ساعت ۲۰ الی ۲۲
📜 همراه با گواهی معتبر انگلیسی
💎 شرکت برای عموم، آزاد و رایگان!
🌐 پلتفرم برگزاری: اسکای روم
💳 هزینه گواهی: با احترام، ۳۹ هزار تومن
🏷 ثبت نام: آیدی تلگرامی
@cmbadmin
وینسل، دانش بدون مرز💚🩵
#⃣ #هوش_مصنوعی | #داده_امیکس | #وبینار
➖️➖️➖️➖️➖️➖️➖️➖️➖️➖️➖️
🆔 @cellandmolecularbiology
🆔️ @wincellco
🟢 هوش مصنوعی پزشکی فراتر از داده های امیکس 🔵
🎙 سخنران: دکتر آرمان گرجی
دکتری پزشکی عمومی از دانشگاه علوم پزشکی همدان
🕰 زمان: ۳۰ تیر ، ساعت ۲۰ الی ۲۲
📜 همراه با گواهی معتبر انگلیسی
💎 شرکت برای عموم، آزاد و رایگان!
✍🏻 سرفصلها
● هوش مصنوعی پزشکی: از دیدگاه یک پزشک بالینی
● مطالعه موردی: پیشبینی تهاجم لنفاوی-عروقی (LVI)
● چرا و چگونه دادههای چند وجهی را یکپارچه کنیم؟
🌐 پلتفرم برگزاری: اسکای روم
💳 هزینه گواهی: با احترام، ۳۹ هزار تومن
🏷 ثبت نام: آیدی تلگرامی
@cmbadmin
وینسل، دانش بدون مرز💚🩵
#⃣ #هوش_مصنوعی | #داده_امیکس | #وبینار
➖️➖️➖️➖️➖️➖️➖️➖️➖️➖️➖️
🆔 @cellandmolecularbiology
🆔️ @wincellco
Forwarded from Scientometrics
مقالهای مهم در مورد درک بهتر و درست مفاهیم p value و confidence interval و کاربرد درست آنها توسط استاد منصورنیا و همکارانشان منتشر شده است (لینک). اینجا سعی کردم خلاصه ای از آن را قرار دهم:
معمولا در مقالات علمی سه عدد آماری اصلی گزارش میشود:
1- برآورد نقطهای (Point estimate): که بهترین حدس ما از اثر مورد بررسی است
2- مقدار (p-value): عددی بین ۰ تا ۱ که نشان میدهد دادههای ما تا چه حد با یک فرضیه سازگار یا ناسازگارند.
3- فاصله اطمینان (Confidence Interval یا CI): محدودهای که نشان میدهد بر اساس دادهها، اثر واقعی احتمالا در چه بازهای قرار دارد.
در واقع اگر Point estimate بهترین حدس است، فاصله طمینان، بازهای از حدسها دربارهی اندازهی اثر است که دادههای ما با آنها بهطور منطقی سازگار هستند. این بازه بسته به روشی که برای محاسبهاش استفاده شده، ممکن است کمی متفاوت باشد.
نگاه کردن به p-value بهعنوان «میزان سازگاری» دیدگاهی متفاوت از تفسیر سنتی آن بهعنوان معناداری آماری (statistical significance) است.
تفسیر سنتی اغلب اشتباه گرفته میشود و مثلا بهجای معناداری آماری. بهاشتباه اهمیت بالینی (clinical significance) برداشت میشود.
سازگاری یا compatibility یعنی اینکه یک فرضیه تا چه اندازه میتواند دادهها را توضیح دهد یا با آنها همخوانی داشته باشد.
این سازگاری وقتی p=1 باشد در بیشترین حالت خود است و هرچه p به صفر نزدیکتر شود، سازگاری هم کمتر میشو. فرض کنید مطالعهای روی یک برنامه افزایش سرعت انجام میدهیم و فرض صفر (null hypothesis) اینجا بدون اثر بودن آن برنامه باشد. اگر میانگین تغییر مشاهده شده برابر صفر باشد (برآورد نقطهای یا point estimate)، مقدار p برابر یک میشود که نشاندهنده سازگاری کامل (perfect compatibility) بین اثر مشاهده شده و فرضیه صفر است. یعنی دادهها کاملاً با فرضیه بدون اثر بودن سازگارند.
اگر فاصله سازگاری ۹۵٪ (95% compatibility interval) بین −۵ تا ۵ کیلومتر در ساعت باشد، دادههای مشاهدهشده با همه اثرهای فرضی از کاهش شدید (-۵) تا افزایش شدید (۵) سازگار هستند، چون همه این اثرها p>0.05 دارند. این نتیجه نشان میدهد که دادهها دقیق نیستند و نیاز به دادههای بیشتر یا مطالعات بهتر است.
هرچه فاصله سازگاری وسیعتر باشد، دادهها اطلاعات کمتری درباره اندازه واقعی اثر میدهند.
در تحلیلهای آماری معمول، معمولاً فقط مقدار p برای فرض صفر (null hypothesis) محاسبه میشود و نتیجه را بهصورت دوحالته تفسیر میکنند: اگر p≤0.05 باشد «معنادار» (significant) و اگر p>0.05 باشد «غیرمعنادار» (non-significant). این نوع تفسیر اشتباه است، چون اندازه اثر (effect size) را نادیده میگیرد و باعث میشود پژوهشگر یا پزشک فکر کند صرفاً چون p≤0.05 بوده، اثر واقعاً مهم یا معنادار است، یا اگر p>0.05 بوده، هیچ اثری وجود ندارد. در حالی که pهای نزدیک به هم مثل 0.049 و 0.051 از نظر علمی تقریباً هیچ تفاوتی ندارند.
چنین مرزبندیهای مصنوعی باعث میشود پژوهشها به سمت نتایج با p≤0.05 تمایل پیدا کنند (bias toward significant results)، چون این نوع نتایج راحتتر منتشر میشوند. گاهی هم برعکس، وقتی محقق میخواهد نشان دهد درمانی بیخطر است، تمایل به p>0.05 دیده میشود (bias toward non-significance).
رویکرد سازگاری (compatibility approach) پیشنهاد میکند به جای تمرکز روی معنادار بودن یا نبودن، به همخوانی دادهها با فرضیه و زمینه بالینی توجه کنیم تا نتیجهگیریها واقعیتر و کاربردیتر باشند.
قبل از آنکه دادههای یک مطالعه را تحلیل کنیم، باید مشخص کنیم چه میزان اثر، نشاندهنده برتری درمان نسبت به روش معمول است. اول باید به برآورد نقطهای (point estimate) و فاصله سازگاری (interval estimate) توجه کنیم، نه فقط به p-value. برای مثال اگر میانگین تغییر فشار خون ۰ باشد و فاصله اطمینان از منفی ۸ تا مثبت ۸ باشد، یعنی دادهها هم با کاهش ۸ و هم با افزایش ۸ میلیمتر جیوه مطابق هستند. یعنی هنوز مطمئن نیستیم درمان مفید است یا ضرر رسان. فقط میدانیم عدم قطعیت خیلی زیاد است. حالا اگر میانگین تغییر فشار خون، ۱ باشد ( و به مقدار ۲ که مد نظر ما از قبل بوده نرسیده باشد) و فاصله اطمینان بین 0.5 تا 1.5 باشد (با p حتی خیلی پایین مثلا 0.001)، یعنی اثر از نظر آماری مهم است، ولی از نظر بالینی ممکن است آن قدر کم باشد که در عمل مهم نباشد.
تصویر پایین پست توصیه های کلیدی مطالعه را نشان میدهد.
@Scientometric
معمولا در مقالات علمی سه عدد آماری اصلی گزارش میشود:
1- برآورد نقطهای (Point estimate): که بهترین حدس ما از اثر مورد بررسی است
2- مقدار (p-value): عددی بین ۰ تا ۱ که نشان میدهد دادههای ما تا چه حد با یک فرضیه سازگار یا ناسازگارند.
3- فاصله اطمینان (Confidence Interval یا CI): محدودهای که نشان میدهد بر اساس دادهها، اثر واقعی احتمالا در چه بازهای قرار دارد.
در واقع اگر Point estimate بهترین حدس است، فاصله طمینان، بازهای از حدسها دربارهی اندازهی اثر است که دادههای ما با آنها بهطور منطقی سازگار هستند. این بازه بسته به روشی که برای محاسبهاش استفاده شده، ممکن است کمی متفاوت باشد.
نگاه کردن به p-value بهعنوان «میزان سازگاری» دیدگاهی متفاوت از تفسیر سنتی آن بهعنوان معناداری آماری (statistical significance) است.
تفسیر سنتی اغلب اشتباه گرفته میشود و مثلا بهجای معناداری آماری. بهاشتباه اهمیت بالینی (clinical significance) برداشت میشود.
سازگاری یا compatibility یعنی اینکه یک فرضیه تا چه اندازه میتواند دادهها را توضیح دهد یا با آنها همخوانی داشته باشد.
این سازگاری وقتی p=1 باشد در بیشترین حالت خود است و هرچه p به صفر نزدیکتر شود، سازگاری هم کمتر میشو. فرض کنید مطالعهای روی یک برنامه افزایش سرعت انجام میدهیم و فرض صفر (null hypothesis) اینجا بدون اثر بودن آن برنامه باشد. اگر میانگین تغییر مشاهده شده برابر صفر باشد (برآورد نقطهای یا point estimate)، مقدار p برابر یک میشود که نشاندهنده سازگاری کامل (perfect compatibility) بین اثر مشاهده شده و فرضیه صفر است. یعنی دادهها کاملاً با فرضیه بدون اثر بودن سازگارند.
اگر فاصله سازگاری ۹۵٪ (95% compatibility interval) بین −۵ تا ۵ کیلومتر در ساعت باشد، دادههای مشاهدهشده با همه اثرهای فرضی از کاهش شدید (-۵) تا افزایش شدید (۵) سازگار هستند، چون همه این اثرها p>0.05 دارند. این نتیجه نشان میدهد که دادهها دقیق نیستند و نیاز به دادههای بیشتر یا مطالعات بهتر است.
هرچه فاصله سازگاری وسیعتر باشد، دادهها اطلاعات کمتری درباره اندازه واقعی اثر میدهند.
در تحلیلهای آماری معمول، معمولاً فقط مقدار p برای فرض صفر (null hypothesis) محاسبه میشود و نتیجه را بهصورت دوحالته تفسیر میکنند: اگر p≤0.05 باشد «معنادار» (significant) و اگر p>0.05 باشد «غیرمعنادار» (non-significant). این نوع تفسیر اشتباه است، چون اندازه اثر (effect size) را نادیده میگیرد و باعث میشود پژوهشگر یا پزشک فکر کند صرفاً چون p≤0.05 بوده، اثر واقعاً مهم یا معنادار است، یا اگر p>0.05 بوده، هیچ اثری وجود ندارد. در حالی که pهای نزدیک به هم مثل 0.049 و 0.051 از نظر علمی تقریباً هیچ تفاوتی ندارند.
چنین مرزبندیهای مصنوعی باعث میشود پژوهشها به سمت نتایج با p≤0.05 تمایل پیدا کنند (bias toward significant results)، چون این نوع نتایج راحتتر منتشر میشوند. گاهی هم برعکس، وقتی محقق میخواهد نشان دهد درمانی بیخطر است، تمایل به p>0.05 دیده میشود (bias toward non-significance).
رویکرد سازگاری (compatibility approach) پیشنهاد میکند به جای تمرکز روی معنادار بودن یا نبودن، به همخوانی دادهها با فرضیه و زمینه بالینی توجه کنیم تا نتیجهگیریها واقعیتر و کاربردیتر باشند.
قبل از آنکه دادههای یک مطالعه را تحلیل کنیم، باید مشخص کنیم چه میزان اثر، نشاندهنده برتری درمان نسبت به روش معمول است. اول باید به برآورد نقطهای (point estimate) و فاصله سازگاری (interval estimate) توجه کنیم، نه فقط به p-value. برای مثال اگر میانگین تغییر فشار خون ۰ باشد و فاصله اطمینان از منفی ۸ تا مثبت ۸ باشد، یعنی دادهها هم با کاهش ۸ و هم با افزایش ۸ میلیمتر جیوه مطابق هستند. یعنی هنوز مطمئن نیستیم درمان مفید است یا ضرر رسان. فقط میدانیم عدم قطعیت خیلی زیاد است. حالا اگر میانگین تغییر فشار خون، ۱ باشد ( و به مقدار ۲ که مد نظر ما از قبل بوده نرسیده باشد) و فاصله اطمینان بین 0.5 تا 1.5 باشد (با p حتی خیلی پایین مثلا 0.001)، یعنی اثر از نظر آماری مهم است، ولی از نظر بالینی ممکن است آن قدر کم باشد که در عمل مهم نباشد.
تصویر پایین پست توصیه های کلیدی مطالعه را نشان میدهد.
@Scientometric
Telegram
Scientometrics