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Yao Zhang - Life Sciences


Life sciences encompass the study of living organisms and their systems, integrating biology, neuroscience, cardiology, and more. Neuroscience delves into brain structure and function, unraveling mechanisms of cognition, behavior, and neural disorders like Alzheimer's. Cardiology explores heart physiology and diseases, advancing treatments for conditions such as arrhythmias and heart failure. Molecular biology and genetics reveal the molecular basis of life, while biochemistry examines biochemical pathways. Advances in life sciences drive medical innovations, from regenerative medicine to personalized therapies, and offer insights into evolution, human health, and ecological sustainability, fostering interdisciplinary research for understanding and improving life.

Biomedical Statistics

  1. 01    02    03    04    05    06    07    08    09    10    11    12    13    14    15    16    17    18    19    20    21    22    23    24    25    26    27

  2. 02    03    04    05    06    07    09    10    11    12    13    14    15

Fundamental Statistical Genomics

  1. Lecture: 01    02    03    04    05    06    07    08    09    10     Hand on : 01    02    03    04    05    06    07

Introduction to Biomedical Engineering

  1. 01    02    03    04    05    06    07    08    09    10    11    12    13    14    15    16    17    18    19    20    21    22    23    24    25    26    27    28    29    30    31    32    33    34    35

  2. 36    37    38    39    40    41    42    43    44    45    46    47

Mathematics for Life Sciences

  1. 01    02    03    04    05    06    07    08    09    10    11    12    13    14    15    16    17    18    19    20    21    22    23    24    25    26    27    28    29    30    31    32    33    34    35

  2. 36    37    38    39    40    41    42    43    44    45    46    47    48    49    50    51    52    53    54    55    56    57    58    59    60    61    62    63    64    65    66    67    68    69    70

  3. 71    72

Principles of Medical Imaging

  1. 01    02    03    04    05    06    07    08    09    10    11    12    13    14    15    16    17    18    19    20

Time Series Analysis and Recurrent Neural Networks

  1. 01    02    03    04    05    06    07    08    09    10    11    12    13

Machine Learning for Brain Disorders

  1. Machine Learning Fundamentals: 1. Introduction to ML    2. Classic ML Methods    3. CNNs    4. RNNs    5. GANs    6. Transformers and Visual Transformers

  2. Data: 1. Clinical Assessment    2. Neuroimaging    3. Electroencephalography and Magnetoencephalography    4. Omics Data    5. Electronic Health Records

    \(\quad \)      6. Mobile Devices, Connected Objects, and Sensors \(\quad\)

  3. Methodologies: 1    2    3    4    5    6    7

  4. Validation and Datasets: 1    2    3    4    5. Datasets for Open Brain Research on Humans

  5. Disorders: 1. Alzheimer's Disease \(\qquad\)   2. Parkinson's Disease \(\qquad \qquad \)     3. Neuroimaging of Epilepsy \(\quad\) 4. Multiple Sclerosis \(\quad\) 5. Cerebrovascular Disorders

    \(\qquad \qquad\) 6. Neuro-oncology Imaging    7. Neurodevelopmental Disorders    8. Psychiatric Disorders

Cardiology

  1. Taking Mathematics to Heart:   191030    230526    230706   Slides    A highly reco book