به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت

مقالات رزومه مهسا دانشمند

  • مهدی باشی زاده، پرهام صوفی زاده، مهدی ضمیری، آیدا لامعی، متین ستوده نژاد، مهسا دانشمند، ملیکا قدرتی، اریکا عیسوی، حسام الدین اکبرین *

    تشخیص زودهنگام بیماری ها، یکی از هدف های اصلی دستگاه های بهداشتی و سلامت است. این تشخیص به موقع می تواند از آسیب های بالقوه ی بیماری ها بکاهد. اهمیت این مساله در دامپزشکی به سبب تلفیق آن با هدف های اقتصادی نیز چندین برابر می شود. بنابراین وجود یک رویکرد پیش بینی کننده برای تشخیص زودهنگام بیماری ها ضروری است. این رویکرد باید مبتنی بر شواهد بوده و از دقت بالایی برخوردار باشد. هم چنین باید از نظر اقتصادی نیز صرفه ی بالایی داشته باشد. هوش مصنوعی توانایی یک کامپیوتر یا ربات کنترل شده توسط کامپیوتر برای انجام کارهایی است که معمولا توسط انسان انجام می شود و به هوش و تشخیص انسان نیاز دارد. ظهور تکنیک های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در دنیای امروز، موجب بهبود عملکردهای موجود در سامانه های مراقبتی و بهداشتی شده است، به طوری که با به کارگیری این تکنولوژی، پیشرفت چشم گیری در رویه های پیش بینی رخداد و تشخیص بیماری ها، مدیریت و بهداشت در سطح کلان و... شده است. هم چنین نوع بیماری قابل تشخیص، می تواند بسیار گسترده باشد و هرنوع بیماری ای که دارای داده ی قابل پردازش با الگوریتم های هوش مصنوعی باشد، می تواند توسط مدل آموزش داده شده تشخیص داده شود، اما صحت تشخیص با توجه به شاخص های بیماری و داده ی جمع آوری شده و مواردی مانند این متفاوت خواهد بود. در این مقاله به مهم ترین کاربردهای هوش مصنوعی در دامپزشکی اشاره خواهد شد و به طور کلی، این کاربردها در حوزه های گوناگونی مانند تشخیص بیماری های شایع، تشخیص تفریقی، پیش بینی رخداد بیماری ها، تکنیک های تصویربرداری تشخیصی دامپزشکی، کلینیکال پاتولوژی دامپزشکی و... مورد بررسی قرار خواهند گرفت. علاوه بر این به چالش های موجود در این زمینه نیز اشاره خواهد شد. این مقاله مروری بر مطالعه های موجود در این زمینه است.

    کلید واژگان: هوش مصنوعی, دامپزشکی, پیش بینی, تشخیص}
    Mahdi Bashizadeh, Parham Soufizadeh, Mahdi Zamiri, Ayda Lamei, Matin Sotoudehnejad, Mahsa Daneshmand, Melika Ghodrati, Erika Isavi, Hesameddin Akbarein *

    Early diagnosis of diseases is one of the main goals of health and wellness centers. Timely diagnosis can reduce the potential damage of diseases. The importance of this issue in veterinary medicine multiplies due to its combination with economic goals. Therefore, a predictive approach is necessary for early diagnosis of diseases. This approach should be evidence-based and highly accurate. It should also be economically efficient. Artificial intelligence is the simulation of human intelligence and judgment by a computer or a robot that is programmed or trained to perform tasks that normally need human abilities. The emergence of artificial intelligence and machine learning techniques in today's world has improved the existing functions in health care systems. So that with the application of this technology, a significant progress has been made in the procedures of event prediction and disease diagnosis, management and health at the macro level, etc. Furthermore, the scope of diagnosable diseases is extensive, encompassing any ailment for which relevant data can be processed by artificial intelligence algorithms. The trained model has the capability to diagnose a wide range of diseases, with accuracy contingent upon factors such as disease indicators, collected data, and other pertinent variables. In this review article, the most important applications of artificial intelligence in veterinary medicine will be mentioned, and in general, these applications will be examined in various fields such as diagnosis of common diseases, differential diagnosis, prediction of disease occurrence, veterinary diagnostic imaging techniques, veterinary clinical pathology, etc. In addition, the challenges in this field will also be mentioned. This article is a review of recent studies in this fiel.

    Keywords: Artificial Intelligence, Veterinary Medicine, Prediction, Diagnosis}
  • Tahereh Aliesfahani, Jamileh Salar Amoli *, Mahsa Daneshmand
    Introduction

    Human beings are exposed to Aluminum (Al) and heavy metals from different sources. It has been for years that scientists are studied effects of Aluminum (Al) and heavy metals on human health. It has been found that there is a correlation between Al concentrations and some diseases like Alzheimer, heavy metals and cancer. So it is of importance to do a risk analysis study and find the chances of getting non-cancerous diseases. 

    Methods

    Different types of flat bread, cakes and muffins were randomly collected in Tehran. Samples were prepared according to a modified AOAC Official Method. Subsequently, test solutions were analyzed for Al, Pb, Hg, Ni, As, Cd, Co, Cr and Cu by Inductively Coupled Plasma/Optical Emission Spectrophotometry (ICP-OES).

    Results

    Concentration, Daily Intake, National Theoretical Maximum Daily intake for aluminum in Iran and Hazard quotient were calculated.  The lowest concentration of Al was found in Sangak and the highest level of Al was found in Taftan. According to the results, Al concentration in cakes (mean: 40.44) was greatest. The significance of the difference between each group of breads was determined using the One Way Analysis of Variance (ANOVA) and the least square difference (LSD) test was Duncan. Daily intake (DI) for aluminum was o.26 mg/kg and NTMDI for adults is 0.005. HQ for Al in all bread was less than 1.

    Conclusion

     The average of ADI is 92% of Provisional Tolerable Daily Intake and HQ was less than 1 in all samples so there is no risk for non-cancer disease.

    Keywords: Risk Assessment, Aluminum intake, Food safety, Toxic metals, ICP, OES}
  • Mahsa Daneshmand, Jamileh Salar Amoli*, Tahereh Ali Esfahani
    Background

     Cotton seed is one of the main sources of protein in animal feeds, containing gossypol, which has been shown to have toxic effects. Results reported by various studies also indicate the anti-cancer effects of gossypol on various cell types. However, its toxic effects on human and animal cells have not been fully established. This study was planned to investigate, for the first time, the cytotoxic effects and oxidative stress induced by gossypol on normal bovine kidney (BK) and HeLa cell lines, representing typical healthy and cancer cells, respectively.

    Methods

    The BK and HeLa cell lines were treated for 24, 48 or 72 hours with 5, 10 or 20 ppm of gossypol (+/-). The cellular bio-availability and cytotoxicity were measured by MTT assay. The catalase and malondialdehyde (MDA) levels were also measured to represent the oxidative stress parameters.

    Results

    The percentages of cytotoxicity in BK and HeLa cell lines were calculated at a gossypol concentration of 5, 10 and 20 ppm over 24, 48 or 72 hours of incubation, respectively. The IC50 values were also determined for the two cell lines. No changes in the catalase and lipid peroxidase activities were observed in either cell line.

    Conclusions

    The percentage of the gossypol cytotoxicity was concentration-dependent. By comparing the IC50 in both cell lines using ANOVA analysis, a significant difference was observed, suggesting that Hela cells were less sensitive to gossypol than the BK cells. Lack of changes in the oxidative stress, as tested by catalase and MDA assays, demonstrated that gossypol did not induce oxidative stress in either cell line.

    Keywords: BK cells, Catalase & MDA, Cytotoxicity, Gossypol (+, -)-isomers, HeLa cell line}
فهرست مطالب این نویسنده: 3 عنوان
  • مهسا دانشمند
    دانشمند، مهسا
    (1403) دکتری سم شناسی، دانشگاه تهران
بدانید!
  • این فهرست شامل مطالبی از ایشان است که در سایت مگیران نمایه شده و توسط نویسنده تایید شده‌است.
  • مگیران تنها مقالات مجلات ایرانی عضو خود را نمایه می‌کند. بدیهی است مقالات منتشر شده نگارنده/پژوهشگر در مجلات خارجی، همایش‌ها و مجلاتی که با مگیران همکاری ندارند در این فهرست نیامده‌است.
  • اسامی نویسندگان همکار در صورت عضویت در مگیران و تایید مقالات نمایش داده می شود.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال