Hjem
Asieh Abolpour Mofrads bilde
Foto:
Private

Asieh Abolpour Mofrad

Postdoktor
  • E-postasieh.mofrad@uib.no
  • Telefon+47 55 58 61 39
  • Besøksadresse
    Alrek helseklynge, blokk D, Årstadveien 17
    5009 Bergen
  • Postadresse
    Postboks 7804
    5020 Bergen

Asieh Abolpour Mofrad er medlem av DRONE-prosjektet (Drug Repurposing for NEurological diseases) hvor hun bruker banebrytende maskinlæringsteknikker for dybdeanalyse av norske helseregisterdata for å utvikle innovative behandlinger for Parkinsons sykdom (PD).

Hennes akademiske reise er omfattende og hun innehar to særegne doktorgradsarbeider.

OsloMet 28. januar 2021 (Fakultet for helsevitenskap, Institutt for atferdsvitenskap) disputerte hun for ph.d.-graden ved med avhandlingen: «When Behavior Analysis Meets Machine Learning. Formation of Stimulus Equivalence Classes and Adaptive Learning in Artificial Agents». Arbeidet er en multidisiplinær utforskning i skjæringspunktet mellom AI og psykologi, som inkluderte utviklingen av forsterkende læringsmidler for replikering av hjernefunksjon i et psykologisk eksperiment for minnelæring.

Universitetet i Bergen 15. november 2021 (Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet , Institutt for informatikk) disputerte hun for ph.d.-graden ved med avhandlingen "Clique-Based Neural Associative Memories". Avhandlingen fokuserte på design og utvikling av autoassosiative minner inspirert av nevrale nettverk.

 

Vitenskapelig artikkel
  • Vis forfatter(e) (2023). Association between Use of Any of the Drugs Prescribed in Norway and the Subsequent Risk of Parkinson Disease: A Drug-wide Association Study. Neurology. E2068-E2077.
  • Vis forfatter(e) (2021). On Neural Associative Memory Structures: Storage and Retrieval of Sequences in a Chain of Tournaments. Neural Computation. 2550-2577.
  • Vis forfatter(e) (2021). Enhanced Equivalence Projective Simulation: A Framework for Modeling Formation of Stimulus Equivalence Classes. Neural Computation. 483-527.
  • Vis forfatter(e) (2020). Equivalence Projective Simulation as a Framework for Modeling Formation of Stimulus Equivalence Classes. Neural Computation. 912-968.
  • Vis forfatter(e) (2020). Balanced difficulty task finder: an adaptive recommendation method for learning tasks based on the concept of state of flow. Cognitive Neurodynamics. 675-687.
  • Vis forfatter(e) (2019). On solving the SPL problem using the concept of probability flux. Applied intelligence (Boston). 2699-2722.
  • Vis forfatter(e) (2016). Clique-based neural associative memories with local coding and precoding. Neural Computation. 1553-1573.
  • Vis forfatter(e) (2015). On the Burst Erasure Efficiency of Array LDPC Codes. Wireless Personal Communications. 1313-1329.
Rapport
  • Vis forfatter(e) (2022). Kartlegging av omfanget av hatefulle og diskriminerende ytringer mot muslimer . .
Vitenskapelig foredrag
  • Vis forfatter(e) (2023). Drug-wide prospective study associates thirty-one drug classes with the risk of Parkinson’s disease.
  • Vis forfatter(e) (2015). Neural network associative memories with local coding.
Brev til redaktøren
  • Vis forfatter(e) (2017). Nested-clique networkmodel of neural associativememory. Neural Computation. 1681-1695.
Vitenskapelig Kapittel/Artikkel/Konferanseartikkel
  • Vis forfatter(e) (2018). Achieving Connectivity between Wide Areas Through Self-Organising Robot Swarms using Embodied Evolution. 9 sider.
  • Vis forfatter(e) (2017). Solving Stochastic Point Location Problem in a Dynamic Environment with Weak Estimation. 6 sider.
Vitenskapelig oversiktsartikkel/review
  • Vis forfatter(e) (2023). Computational models of stimulus equivalence: An intersection for the study of symbolic behavior. Journal of The Experimental Analysis of Behavior. 407-425.

Se fullstendig oversikt over publikasjoner i CRIStin.

DRONE - Drug Repurposing fOr Neurological disEases