Muyinatu Bell
Muyinatu “Bisi” A. Lediju Bell es una profesora estadounidense de Ingeniería Biomédica, Ingeniería Eléctrica e Informática y Ciencias de la Computación en la Universidad Johns Hopkins. Es la directora del Laboratorio de Ingeniería de Sistemas Fotoacústicos y Ultrasónicos.
Muyinatu Bell | ||
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Muyinatu Lediju Bell habla en la conferencia Medical Imaging and Deep Learning 2019 en Londres | ||
Información personal | ||
Nacimiento |
13 de agosto de 1919 Berkeley (Estados Unidos) | |
Fallecimiento |
8 de agosto de 2006 (86 años) Menlo Park (Estados Unidos) | |
Nacionalidad | Estadounidense | |
Educación | ||
Educada en | Instituto de Tecnología de Massachusetts (B.Sc.), Universidad Duke (Ph.D.) | |
Información profesional | ||
Ocupación | Química y químico nuclear | |
Área | Química nuclear y Cesio-137 | |
Empleador | Proyecto Manhattan | |
Miembro de | Sociedad Química Estadounidense | |
Sitio web | ||
Distinciones | Innovadores bajo 35 (2016), NSF Career Award (2018), Sloan Research Fellowship (2019) | |
Primeros años y educación
Bell creció en Brooklyn, Nueva York. Decidió que iba a ser científica a los seis años.[1] En la escuela secundaria, fue seleccionada para participar en un programa de matemáticas y ciencias para estudiantes exitosas de segundo año.[2] Estudió en el Instituto de Tecnología 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 el Programa de Tecnología para Mujeres. Se unió a la Universidad de Duke para sus estudios de posgrado. Terminó su doctorado en 2012 y también recibió una beca internacional de la Fundación Whitaker para liderar un proyecto de investigación en el Instituto de Investigación del Cáncer y el Royal Marsden Hospital durante 2009-2010.[4] Su investigación de tesis de posgrado fue apoyada por una beca de tesis de posgrado de UNCF/Merck. Bell se convirtió en becaria posdoctoral en laUniversidad Johns Hopkins, trabajando en el centro de Tecnología y Sistemas Quirúrgicos Integrados por Computadora. Su nombramiento posdoctoral fue apoyado tanto por UNCF / Merck como por la Fundación Ford.[5][6] En 2012, fue seleccionada para participar en el taller NextProf de la Universidad de Míchigan.[7]
Carrera e investigación
Bell se unió a la facultad de la Universidad Johns Hopkins como profesor asistente de investigación interina.[1] Trabaja con el Laboratorio de Detección Computacional y Robótica para desarrollar sistemas que puedan controlar componentes individuales de ultrasonido y fotoacústica. Está explorando varios robots médicos para tratar y diagnosticar afecciones médicas.[5] Lanzó un curso en línea, Introducción a las imágenes médicas, en Udemy en 2015.[8] Ese año recibió el premio Pathway to Independence de los Institutos Nacionales de Salud K99/R00.[9] Esto le permitió evaluar la guía de imagen fotoacústica basada en la coherencia para la cirugía transesfenoidal.[10] Posee una patente en la formación de haces de coherencia espacial a corto plazo. [11] La técnica se puede utilizar para la guía de imágenes fotoacústicas de procedimientos médicos, como la cirugía de la base del cráneo o la braquiterapia de próstata.[12] Proporcionó una caja de herramientas de MATLAB UltraSound Toolbox gratuita para ayudar a procesar señales ultrasónicas.[13] En 2016, fundó PULSE, el Laboratorio de Ingeniería de Sistemas Fotoacústicos y Ultrasónicos.[14] Fue incluida en la lista MIT Technology Review 2016 de 35 innovadores menores de 35 años.[15][16]
Bell se incorporó a la facultad de ingeniería biomédica de la Universidad Johns Hopkins en enero de 2017.[5] Recibió un premio pionera de los Institutos Nacionales de Salud[17] El premio utiliza el aprendizaje automático para mejorar la calidad de las imágenes de ultrasonido.[18][19][20] Explora las redes neuronales convolucionales que ingresan datos y generan imágenes legibles que están libres de artefactos.[21] Participó en la Cumbre de Deep Learning in Healthcare de 2017 en Boston.[22] Recibió un premio de descubrimiento de la Universidad Johns Hopkins 2018, que le permitió explorar el uso de la guía de imágenes fotoacústicas en cirugías ginecológicas.[23] Recibió un premio NSF CAREER en 2018 para permitirle avanzar en la cirugía guiada por 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 de Fronteras de Ingeniería de EE. UU. en 2018.[25] Recibió una beca de investigación Sloan [26] y fue nombrada joven ingeniera sobresaliente de Maryland[27][28] por la Academia de Ciencias de Maryland y el Centro de Ciencias de Maryland en 2019.
Bell es un miembro sénior tanto del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE)[29] como de SPIE.[30] Asiste con regularidad a las conferencias IEEE y SPIE [31] y participa activamente en la comunidad IEEE Women in Engineering,[32] [33] y apoya a las mujeres SPIE en actividades de óptica.[34] [35]
Premios y honores
Los premios y honores de Bell incluyen:
- 2019 Sloan Research Fellowship[26][36]
- 2019 Maryland’s Outstanding Young Engineer Award[27]
- 2019 Alan C. Davis Medal from the Maryland Academy of Sciences[28]
- 2018 NSF CAREER Award[24]
- 2018 National Institutes of Health Trailblazer Award[37]
- 2018 National Academy of Engineering, U.S. Frontiers of Engineering Symposium, Invited Participant[25]
- 2018 Hopkins Discovery Award[38]
- 2016 MIT Technology Review 35 Innovators Under 35[15][16]
- 2015 National Institutes of Health K99/R00 Pathway to Independence Award[39]
- 2015 UNCF/Merck Postdoctoral Fellowship[40]
- 2015 Ford Foundation Postdoctoral Fellowship[41]
- 2011 UNCF/Merck Graduate Science Research Dissertation Fellowship[42]
- 2009 Whitaker International Fellowship[4]
Referencias
- «Johns Hopkins engineer honored by 'MIT Technology Review' as top young innnovator» (en inglés). 23 de agosto de 2016. Consultado el 19 de octubre de 2018.
- «Faculty Q&A: Muyinatu (Bisi) Bell | Electrical and Computer Engineering» (en inglés estadounidense). 12 de marzo de 2018. Consultado el 19 de octubre de 2018.
- «MIT Biomedical Engineering Society». web.mit.edu. Consultado el 23 de octubre de 2019.
- «Publications by Grantees». www.whitaker.org. Consultado el 23 de octubre de 2019.
- «MALedijuBell». pages.jh.edu. Consultado el 19 de octubre de 2018.
- «News». pages.jh.edu. Consultado el 19 de octubre de 2018.
- «NextProf Alumna Honored as Top Young Innovator – NextProf Workshop». nextprof.engin.umich.edu (en inglés estadounidense). Consultado el 19 de octubre de 2018.
- «Introduction to Medical Imaging | Udemy». Udemy (en inglés estadounidense). Consultado el 19 de octubre de 2018.
- «Muyinatu A. Bell, Ph.D.» (en inglés). Consultado el 19 de octubre de 2018.
- «Dr. Bell Receives NIH Grant for Photoacoustic Imaging System | Electrical and Computer Engineering» (en inglés estadounidense). 13 de marzo de 2017. Consultado el 19 de octubre de 2018.
- Method and system for transcranial photoacoustic imaging for guiding skull base surgeries, consultado el 19 de octubre de 2018.
- Lediju Bell, Muyinatu A.; Kuo, Nathanael; Song, Danny Y.; Boctor, Emad M. (4 de septiembre de 2013). «Short-lag spatial coherence beamforming of photoacoustic images for enhanced visualization of prostate brachytherapy seeds». Biomedical Optics Express 4 (10): 1964-1977. ISSN 2156-7085. PMC 3799659. PMID 24156057. doi:10.1364/BOE.4.001964.
- «SLSC Beamforming Code Now Available on UltraSound Toolbox – Muyinatu Bell». pulselab.jhu.edu (en inglés estadounidense). Consultado el 19 de octubre de 2018.
- «Muyinatu Bell – Assistant Professor & PULSE Lab Director». pulselab.jhu.edu (en inglés estadounidense). Consultado el 19 de octubre de 2018.
- «Innovators Under 35» (en inglés). Consultado el 19 de octubre de 2018.
- Meet the Innovators Under 35: Muyinatu Bell, Johns Hopkins University (en inglés), consultado el 19 de octubre de 2018.
- «Prof. Bell Receives NIH Trailblazer Award – Muyinatu Bell». pulselab.jhu.edu (en inglés estadounidense). Consultado el 19 de octubre de 2018.
- generator, metatags. «Project Information - NIH RePORTER - NIH Research Portfolio Online Reporting Tools Expenditures and Results». projectreporter.nih.gov (en inglés). Consultado el 19 de octubre de 2018.
- Allman, Derek; Reiter, Austin; Bell, Muyinatu A. Lediju (June 2018). «Photoacoustic Source Detection and Reflection Artifact Removal Enabled by Deep Learning». IEEE Transactions on Medical Imaging 37 (6): 1464-1477. ISSN 0278-0062. PMC 6075868. PMID 29870374. doi:10.1109/tmi.2018.2829662.
- Nair, Arun Asokan; Tran, Trac D.; Reiter, Austin; Lediju Bell, Muyinatu A. (April 2018). A Deep Learning Based Alternative to Beamforming Ultrasound Images. IEEE. ISBN 9781538646588. doi:10.1109/icassp.2018.8461575.
- «Web Viewer». viewer.aemmobile.adobe.com. Consultado el 19 de octubre de 2018.
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sin título (ayuda). Consultado el 26 de enero de 2020. - «Women in Engineering (WIE) | IEEE UFFC» (en inglés estadounidense). Consultado el 19 de octubre de 2018.
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- «Lediju wins UNCF-Merck Graduate Science Research Dissertation Fellowship». Duke Pratt School of Engineering (en inglés). 7 de junio de 2011. Consultado el 22 de diciembre de 2018.
Enlaces externos
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