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Campana Muyinatu

Muyinatu "Bisi" A. Lediju Bell es investigador y miembro del cuerpo docente. Es profesora asociada John C. Malone de ingeniería biomédica, ingeniería eléctrica e informática y ciencias de la computación en la Universidad Johns Hopkins . También es directora del Laboratorio de Ingeniería de Sistemas Fotoacústicos y Ultrasónicos.

Ha recibido un premio Innovadores menores de 35 años , una beca de investigación Sloan y un premio NSF CAREER .

Temprana edad y educación

Bell creció en Brooklyn, Nueva York . Decidió que iba a ser científica a los seis años. [1] Asistió a Brooklyn Technical High School y fue seleccionada para participar en un programa de matemáticas y ciencias para mujeres exitosas de segundo año. [2] Estudió en el Instituto Tecnológico de Massachusetts y se graduó con una licenciatura en ingeniería mecánica en 2006. Estuvo involucrada en varias sociedades, incluida la Sociedad de Ingeniería Biomédica, [3] la Alianza de Mujeres Negras, la Unión de Estudiantes Negros y la Programa de Tecnología de la Mujer. [2] Se unió a la Universidad de Duke para realizar sus estudios de posgrado. Bell recibió una beca internacional de la Fundación Whitaker para dirigir un proyecto de investigación en el Instituto de Investigación del Cáncer y el Hospital Royal Marsden de 2009 a 2010. [4]

En 2012, terminó su doctorado y también fue seleccionada para participar en el taller NextProf de la Universidad de Michigan . [5] Su investigación de tesis de posgrado fue apoyada por una beca de disertación de posgrado de UNCF/Merck. Bell se convirtió en becario postdoctoral en la Universidad Johns Hopkins , trabajando en el centro de Tecnología y Sistemas Quirúrgicos Integrados por Computadora. Su nombramiento postdoctoral contó con el apoyo de UNCF/Merck y la Fundación Ford . [6] [7]

Carrera e investigación

Bell se unió a la facultad de la Universidad Johns Hopkins como profesor asistente de investigación interino. [1] Trabaja con el Laboratorio de Robótica y Detección Computacional para desarrollar sistemas que puedan controlar componentes fotoacústicos y de ultrasonido individuales. [1] Ella está explorando varios robots médicos para tratar y diagnosticar condiciones médicas. [6] Lanzó un curso en línea, Introducción a las imágenes médicas , en Udemy en 2015. Ese año recibió el premio K99/R00 Pathway to Independence de los Institutos Nacionales de Salud . [8] Esto le permitió evaluar la guía de imágenes fotoacústicas basada en la coherencia para la cirugía transesfenoidal . [9] Tiene una patente en formación de haces de coherencia espacial de retardo corto, [10] que puede usarse para la guía de imágenes fotoacústicas de procedimientos médicos como la cirugía de la base del cráneo [11] o la braquiterapia de próstata . [12] Proporcionó una caja de herramientas MATLAB UltraSound Toolbox gratuita para ayudar a procesar señales ultrasónicas. [13] En 2016, fundó PULSE, el Laboratorio de Ingeniería de Sistemas Fotoacústicos y Ultrasónicos. [1] [14] Fue incluida en la lista de MIT Technology Review 2016 de 35 innovadores menores de 35 años . [15] [16]

Bell se unió a la facultad de ingeniería biomédica de la Universidad Johns Hopkins en enero de 2017. [6] Como profesora asistente, recibió el premio Trailblazer de los Institutos Nacionales de Salud en 2018. [17] El premio utiliza el aprendizaje automático para mejorar la calidad de la ecografía. imágenes. [18] [19] [20] Exploró redes neuronales convolucionales que ingresan datos y generan imágenes legibles que están libres de artefactos. [21] Participó en la Cumbre de Aprendizaje Profundo en Atención Médica de 2017 en Boston. [22] Recibió el premio Discovery Award de la Universidad Johns Hopkins en 2018 , que le permitió explorar el uso de la guía de imágenes fotoacústicas en cirugías ginecológicas. [23] Recibió un premio NSF CAREER Award en 2018 que le permitió avanzar en la cirugía guiada fotoacústica. [24] Esto ayudará a los cirujanos a evitar dañar estructuras vitales durante las operaciones. [2] Fue invitada por la Academia Nacional de Ingeniería a participar en el Simposio Fronteras de Ingeniería de EE. UU. en 2018. [25] Se le concedió una beca de investigación Sloan [26] y fue nombrada Joven Ingeniera Destacada de Maryland [27] [28 ] por la Academia de Ciencias de Maryland y el Centro de Ciencias de Maryland en 2019. Bell es la ganadora del Premio SPIE Early Career Achievement Award en 2021, en reconocimiento a sus contribuciones pioneras a las imágenes fotoacústicas para orientación quirúrgica, incluidos diseños tecnológicos innovadores y novedosas aplicaciones de aprendizaje profundo. , teoría informativa de la formación de haces de coherencia espacial y posibilidades clínicas visionarias. [29] [30] Fue elegida miembro del Instituto Americano de Ingeniería Médica y Biológica en 2022 por sus contribuciones pioneras al desarrollo de sistemas de imágenes médicas ultrasónicas y fotoacústicas, incluida la formación de haces basada en coherencia, la cirugía guiada fotoacústica y el aprendizaje profundo. aplicaciones. [31] Posteriormente, Bell fue ascendido a profesor asociado titular en julio de 2022. [32]

Bell es miembro senior tanto del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) [33] como del SPIE . [34] Asiste regularmente a conferencias IEEE y SPIE , [34] [35] participa activamente en la comunidad IEEE Women in Engineering, [36] [37] y apoya a las mujeres SPIE en actividades de óptica. [38] [39] [40]

Premios y honores

Los premios y honores de Bell incluyen:

Referencias

  1. ^ abcd "Ingeniero de Johns Hopkins honrado por 'MIT Technology Review' como joven innovador destacado [sic]". El eje . 2016-08-23 . Consultado el 19 de octubre de 2018 .
  2. ^ abc "Preguntas y respuestas de los profesores: Muyinatu (Bisi) Bell - Ingeniería eléctrica e informática". Ingeniería Eléctrica y Computación . 2018-03-12 . Consultado el 19 de octubre de 2018 .
  3. ^ "Sociedad de Ingeniería Biomédica del MIT". web.mit.edu . Consultado el 23 de octubre de 2019 .
  4. ^ ab "Publicaciones de los beneficiarios". www.whitaker.org . Consultado el 23 de octubre de 2019 .
  5. ^ "Alumna de NextProf honrada como el mejor joven innovador - Taller NextProf". nextprof.engin.umich.edu . Consultado el 19 de octubre de 2018 .
  6. ^ a b "MALedijuBell". páginas.jh.edu . Consultado el 19 de octubre de 2018 .
  7. ^ "Noticias". páginas.jh.edu . Consultado el 19 de octubre de 2018 .
  8. ^ "Muyinatu A. Bell, Ph.D." Consultado el 19 de octubre de 2018 .
  9. ^ "El Dr. Bell recibe una subvención del NIH para un sistema de imágenes fotoacústicas | Ingeniería eléctrica e informática". Ingeniería Eléctrica y Computación . 2017-03-13 . Consultado el 19 de octubre de 2018 .
  10. ^ Estados Unidos 9254116, Dahl, Jeremy J.; Bell, Muyinatu A. Lediju & Trahey, Gregg E., "Métodos, sistemas y aparatos para imágenes de Van-Cittert Zernike", publicado el 9 de febrero de 2016, asignado a la Universidad de Duke 
  11. ^ Estados Unidos 10531828, Bell, Muyinatu; Boctor, Emad & Kazanzides, Peter, "Método y sistema de obtención de imágenes fotoacústicas transcraneales para guiar cirugías de la base del cráneo", asignado a la Universidad Johns Hopkins 
  12. ^ Campana Lediju, Muyinatu A.; Kuo, Natanael; Canción, Danny Y.; Boctor, Emad M. (4 de septiembre de 2013). "Formación de haces de coherencia espacial de retardo corto de imágenes fotoacústicas para una visualización mejorada de semillas de braquiterapia de próstata". Óptica Biomédica Express . 4 (10): 1964-1977. doi :10.1364/BOE.4.001964. ISSN  2156-7085. PMC 3799659 . PMID  24156057. 
  13. ^ "El código SLSC Beamforming ahora está disponible en UltraSound Toolbox - Muyinatu Bell". pulselab.jhu.edu . 21 de agosto de 2017 . Consultado el 19 de octubre de 2018 .
  14. ^ "Muyinatu Bell - Profesor asistente y director del laboratorio PULSE". pulselab.jhu.edu . Consultado el 19 de octubre de 2018 .
  15. ^ ab "Innovadores menores de 35 años". Revisión de tecnología del MIT . Consultado el 19 de octubre de 2018 .
  16. ^ ab Conozca a los innovadores menores de 35 años: Muyinatu Bell, Universidad Johns Hopkins , consultado el 19 de octubre de 2018
  17. ^ "El profesor Bell recibe el premio NIH Trailblazer - Muyinatu Bell". pulselab.jhu.edu . 24 de julio de 2018 . Consultado el 19 de octubre de 2018 .
  18. ^ "Información del proyecto - NIH Reporter". projectreporter.nih.gov . Consultado el 19 de octubre de 2018 .
  19. ^ Allman, Derek; Reiter, Austin; Bell, Muyinatu A. Lediju (junio de 2018). "Detección de fuentes fotoacústicas y eliminación de artefactos de reflexión habilitada por el aprendizaje profundo". Transacciones IEEE sobre imágenes médicas . 37 (6): 1464-1477. doi :10.1109/tmi.2018.2829662. ISSN  0278-0062. PMC 6075868 . PMID  29870374. 
  20. ^ Nair, Arun Asokan; Tran, Trac D.; Reiter, Austin; Lediju Bell, Muyinatu A. (abril de 2018). "Una alternativa basada en el aprendizaje profundo a las imágenes de ultrasonido con formación de haces". Conferencia internacional IEEE 2018 sobre acústica, habla y procesamiento de señales (ICASSP) . IEEE. págs. 3359–3363. doi :10.1109/icassp.2018.8461575. ISBN 9781538646588. S2CID  4891209.
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  22. ^ "Entrevista con Muyinatu Bell, Universidad Johns Hopkins". videos.re-work.co . Consultado el 19 de octubre de 2018 .
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