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Time-aware deep neural networks for needle tip localization
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Python
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Data Analysis
Deep Learning
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PHP
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Excel
C# Programming
Software Architecture
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Expérience
Intern
mars 2022 - Jusqu'à présent
Collected, cleaned, analyzed, and visualized time-series data from solar PV systems.
Developing, training, and validating machine learning-based power output prediction models for a solar PV mini-grid in Keras and TensorFlow.
Simulating a solar PV minigrid in MATLAB.
Designing a dashboard that displays the meteorological data including; ambient temperature, and solar irradiance.
Undergraduate Research Assistant
sept. 2021 - Jusqu'à présent
Member of a virtual team that is developing, debugging and improving an Integrated Natural Resource Conservation and Development (INRCD) system in MATLAB. This system will aid farmers in decision-making on how to efficiently maximize profit.
Installed a weather station in Mubende, Uganda to collect weather data for area under study.
Cleaned, analyzed and visualized the data using MATLAB.
Undergraduate Research Assistant
août 2020 - Jusqu'à présent
Developing a machine learning algorithm that automatically screens for prostate cancer from multiparametric MRI sequences.
Developed a time-aware deep neural network for needle localization in 2D ultrasound.
Carried out medical image analysis using MATLAB. This included image subtraction and fusion.
Co-authored a research paper on needle localization in 2D ultrasound which was published in the International Journal of Computer Assited Radiology and Surgery.
Éducation
Bachelor of Science in Electrical Engineering
(4 ans)
Qualifications
Communication Strategies for a Virtual Age
University of Toronto
2020
Learned how to work in virtual teams and virtual collaboration.
Gained skills in virtual communication, and how to run effective virtual meetings.
Learned how to speak and present in a virtual context.
Deep Learning Specialization
DeepLearning.AI
2020
Tackled real-world cases such as speech recognition, music synthesis, chatbots, machine translation, natural language processing, and more.
Built network architectures such as Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, LSTMs, Transformers, and learned how to make them better with strategies such as Dropout, BatchNorm, and Xavier/He initialization.
Machine Learning Specialization
University of Washington
2020
Gained applied experience in major areas of Machine Learning including Prediction, Classification, Clustering, and Information Retrieval.
Learned to analyze large and complex datasets, create systems that adapt and improve over time, and build intelligent applications that can make predictions from data.
Publications
Time-aware deep neural networks for needle tip localization in 2D ultrasound
Springer
Accurate placement of the needle is critical in interventions like biopsies and regional anesthesia, where incorrect needle insertion can lead to procedure failure and complications. Ultrasound guidance is widely used to improve needle placement accuracy. However, at steep and deep insertions, the visibility of the needle is lost. Computational methods for automatic needle tip localization could improve the clinical success rate in these scenarios.
https://doi.org/10.1007/s11548-021-02361-w
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