Saeed 도박 룰렛
보조 연구 교수,
연구 초점
의료, 자연어 처리 (NLP) 및 건강 관리를위한 이미지 처리, 의료 권장 시스템을위한 딥 러닝 및 머신 러닝을 포함한 인공 지능
about
Saeed 도박 룰렛 Northeastern University의 조교수입니다. 도박 룰렛은 Stanford University School of Medicine의 박사후 연구원으로 인공 지능의 적용에 중점을 두어 건강 관리, 특히 심혈관 질환에 대한 치료에 중점을 두었습니다.
도박 룰렛은 기술 산업의 응용 연구에서 방대한 리더십 경험을 보유하고 있으며 심장학 분야의 R & D 데이터 의료 스타트 업의 전 부사장입니다. 그의 연구 관심사는 딥 러닝 및 머신 러닝, 자연어 처리 (NLP), 이미지 처리 및 추천 시스템을 포함한 인공 지능을위한 의료 응용 프로그램입니다.
연구 개요
의료, 자연어 처리 (NLP) 및 건강 관리를위한 이미지 처리, 의료 권장 시스템을위한 딥 러닝 및 머신 러닝을 포함한 인공 지능
부서 연구 영역
선정 된 간행물
- Balasubramanian AA, Al-Heejawi SMA, Singh A, Breggia A, Ahmad B, Christman R, Ryan ST, 도박 룰렛 S. 유방암 하위 유형 및 침습성 진단 전체 슬라이드 이미지 조직 병리학에 대한 앙상블 딥 러닝 기반 이미지 분류암. 2024;
- 공동 우선 저자-Ghanzouri, I., 도박 룰렛, S., Ho, V., Safarnejad, L., Cabot, J., Brown-Johnson, C.G.,… & Ross, E. G. (2022)..전자 건강 기록을 사용하여 말초 동맥 질환의 탐지를위한 자동 도구의 성능 및 유용성 테스트. 과학 보고서, 12 (1), 1-11.
- 도박 룰렛, S., Safarnejad, L., Omiye, J. A., Ghanzouri, I., Cabot, J. H., & Ross, E.G. (2022)..심혈관 질환 치료를 개선하기위한 다중 모달 데이터 및 기계 학습 사용. 심혈관 의학의 국경, 9.
- 도박 룰렛, S., Minkov, E., & Kuflik, T. (2021).개인 엔티티 프로파일 링 프레임 워크 : 온라인으로 무료로 이용 가능한 엔터티 관련 정보 식별, 통합 및 시각화. Arxiv e- 프린트, Arxiv-2110.
- 도박 룰렛, S., Adam, M., Brusilovsky, P., Minkov, E., & Kuflik, T. (2020, 9 월).학자 프로파일의 개인화 된 다면적 시각화. 고급 시각 인터페이스에 관한 국제 회의 (pp. 1-3)의 진행에서.
- 도박 룰렛, S., Adam, M., Brusilovsky, P., Minkov, E., Segal, Z., & Kuflik, T. (2020, 7 월)..개인화 된 다방화 된 임시 소셜 네트워크 시각화. 사용자 모델링, 적응 및 개인화에 관한 28 번째 ACM 컨퍼런스의 겸임 간행물 (pp. 101-102).
- 도박 룰렛, S., Adam, M., Brusilovsky, P., Minkov, E., Segal, Z., & Kuflik, T. V. (2020, 3 월)..컨퍼런스 참가자에게 사람들의 개인화 된 다각화 된 시각화 시연. 지능형 사용자 인터페이스 동반자에 관한 제 25 차 국제 회의 (pp. 49-50)의 절차.
- 도박 룰렛, S., Tsai, C.H., Brusilovsky, P., Kuflik, T., & Minkov, E. (2019)..관계형 사회 추천 : 학업 영역에 대한 적용. 응용 프로그램이있는 전문가 시스템, 124, 182-195.
- 도박 룰렛, S., Adam, M., Brusilovsky, P., Minkov, E., & Kuflik, T. (2019, March)..2D 그래프 및 워드 클라우드 시각화를 사용한 소셜 추천의 설명에 대한 설명. 지능형 사용자 인터페이스에 관한 24 차 국제 회의 절차 : Companion (pp. 21-22).
- 도박 룰렛, S., Kuflik, T., & Minkov, E. (2017, 7 월).웹에서 실체 관계 소셜 네트워크 수확 : 잠재적 및 과제. 사용자 모델링, 적응 및 개인화에 관한 제 25 차 회의 절차에서 (pp. 351-352).

2024 년 7 월 31 일
새로운 연구에 따르면 AI는 유방암 진단에 혁명을 일으킬 수 있습니다
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2024 년 6 월 26 일
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