我的背景是开发算法 使用最新图像处理计算机视觉技术 控制医学成像技术的力量使用先进技术改变药发现和病人个性化医学,我一直很感动

卡内基梅隆大学,我的重点是计算神经科学研究用模拟深学习技术理解早期视觉皮层 并同时获取我主生物医学工程

2018年我加入行业为Definiens咨询开发数字病理图像成像解决方案 向Immunio生态学研究提供真知灼见

欧洲杯微信买球2019年我加入AstraZeneca高级数据科学家帮助各种研发函数识别数字成像生物标志物,加速临床前研究,并基于基准特征划分病人群并实现使用数字技术改变病人生活的共同目标

并每天与各种个人合作寻找解决关键科学挑战的新办法。我工作的重点应用计算领域最新创新技术驱动生物制药业创新

Gayathri Mohandumar欧洲杯微信买球高级数据科学家计算机视觉
欧洲杯微信买球Gayathri Mohandumar高级数据科学家计算机视觉,AstraZeneca

2019-2022

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2019-2022

欧洲杯微信买球高级数据科学家计算机视觉

2018-2019年Definiens公司咨询数据

开发图像分析管道理解肿瘤微环境

2016-2018年生物医学硕士

研究侧重于计算神经科学以理解毛猴早期视觉皮层

2012-2016

生物医学工程学士

出版物

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全滑多光谱免疫镜片自动化量化识别肺癌微环境空间表达模式L Rognoni、V Pawar、THengtan、FSeger、PWortmann、SBatelli、PBonteau、AFisher、G Mohankumar、D链、M Surace、KStee、JRodrigue-CanalesImmno治癌协会SITC2018

超高密度头皮EEG优于局部入侵ECoG网格推导摄取福西深度

超高密度头皮EEG优于局部入侵ECOG网格推理抓取法深度临床神经生理卷129补充1e1135WL(LPR1)201810.1016/j.clinph.2018.04.286

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1388245718305686

循环网络适应自然图像时间响应

循环网络适应自然图像时间响应HRockwell、YMZHANKUMAR、STSULEPoster演示计算系统神经科学2021

Veeva识别码:Z4-4682
编写日期:2022年8月