Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for Kiomedical

Channel

Kiomedical

@Kiomedical

On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Polls · Cite this entry

41subscribers

+1 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.

Register entry

Telegram ID-1002255828497
TypeChannel
Username@Kiomedical
CreatedBetween 1 October 2024 and 31 March 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded10 August 2026
Last confirmed live30 August 2026
Measurements held3
Confirmed unchanged2 times, most recently 30 August 2026
On Telegramt.me/Kiomedical

Growth

404140.57 August 2026 — 40 subscribers10 August 2026 — 40 subscribers23 August 2026 — 41 subscribers7 August 202623 August 2026
3 measurements spanning 16 days, net +1. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 40–41 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
23 Aug 2026, 11:0541+1
10 Aug 2026, 19:3140no change
7 Aug 2026, 21:4040first reading

Engagement

20 posts held, back to 6 September 2025the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.

Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 20 posts for this entry, the most recent from 1 December 2025. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.

Reaction mix

99 reactions across 20 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 65.7% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
6565.7%
👍1919.2%
👌99.09%
🤔33.03%
🆒22.02%
💯11.01%

No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.

Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.

Coverage. Reactions were read on 20 of the 20 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 99reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 20 most recent posts we hold, published 6 September 2025 to 1 December 2025, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.

Recent posts

1 Dec 2025, 11:57 UTC316 views6 reactionsread 10 August 2026
Photo

🖼 هوش مصنوعی چگونه بایومارکرهای آلزایمر را در MRI «می‌بیند»؟ این تصویر مقاله بالا، از نقشه‌های Grad-CAM استفاده می‌کند تا نشان دهد مدل‌های یادگیری عمیق هنگام پیش‌بینی آمیلوئید (A)، تاو (T) و نورودژنراسیون (N)، آن‌ هم تنها بر اساس داده‌های MRI، به کدام نواحی مغز تکیه کرده‌اند. 🔥 نواحی با رنگ‌های نزدیک‌تر به قرمز نشان‌دهنده بخش‌هایی هستند که سهم بیشتری در پیش‌بینی مدل داشته‌اند و نشان می‌دهند چگونه الگوهای ساختاری ظر

5👌1

30 Nov 2025, 11:31 UTC38 views5 reactionsread 10 August 2026
Photo

🧬 آیا می‌توان تنها با MRI به اطلاعاتی دست یافت که پیش‌تر فقط با PET یا CSF در دسترس بودند؟ این مطالعه نشان داد که الگوریتم‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) می‌توانند از روی داده‌های MRI ساختاری وضعیت سه بایومارکر کلیدی آلزایمر را پیش‌بینی کنند: آمیلوئید (Amyloid, A)، تاو (Tau, T) و نورودژنراسیون (Neurodegeneration, N). نتایج نشان دادند که دقت پیش‌بینی الگوریتم به‌حدی بالاست که می‌تواند به‌عنوان جایگزین کم‌هزینه و غیر

👌32

15 Nov 2025, 13:40 UTC50 views5 reactionsread 10 August 2026
Poll

از دید شما مهم‌ترین چالش در ترجمه این یافته‌ها به کاربرد بالینی گسترده چیست؟

  1. نیاز به اعتبارسنجی چندمرکزی در جمعیت‌های بزرگ و متنوع43%
  2. مسائل اجرایی: هزینه، دسترسی، Reimbursement و پذیرش متخصصین43%
  3. استانداردسازی پلتفرم‌ها و جلوگیری از واریانس بین‌آزمایشگاهی57%
  4. مقایسه Head-to-Head با PET و CSF در مراحل مختلف بیماری43%

The shares total 186%, above 100: this poll accepts more than one answer per voter. No per-option vote count is published, so the number of voters who chose each option is not derivable and is not shown.

3🤔2

15 Nov 2025, 13:35 UTC49 views3 reactionsread 10 August 2026
Photo

💉 آیا یک آزمایش خون ساده می‌تواند جایگزین PET و CSF شود؟ این مطالعه در EBioMedicine نشان داد که پانل‌های خونی شامل pTau181، pTau217 و GFAP قادرند بیماران آلزایمری را با دقت بیش از ۹۵٪ تشخیص داده و حتی مرحله بیماری را مشخص کنند. این یعنی امکان غربالگری گسترده، ارزان و غیرتهاجمی برای بیماران در معرض خطر، بدون نیاز به روش‌های پرهزینه یا تهاجمی. از منظر کلینیکی، این تحول می‌تواند بار اقتصادی و زمانی سیستم‌های سلامت را کا

3

7 Nov 2025, 14:53 UTC53 views5 reactionsread 10 August 2026
Photo

📟 MRI قابل‌حمل و کم‌میدان (Ultra-low field portable MRI) برای بیماران MS؛ گامی به‌سوی تشخیص در دسترس‌تر مطالعه‌ای در Journal of Neuroimaging (2025) نشان داد که MRI ‌پرتابل با میدان بسیار پایین (64mT) می‌تواند در شناسایی ضایعات ماده سفید بیماران MS عملکرد قابل‌قبولی نسبت به MRIهای با میدان‌های قوی (3T) داشته باشد. 📊 در این مطالعه، دو نورورادیولوژیست تصاویر ۵۵ بیمار را بدون اطلاع از MRI اصلی تفسیر کردند. نتایج نشان دا

5

2 Nov 2025, 16:18 UTC430 views5 reactionsread 10 August 2026
Photo

📊 تشخیص دقیق‌تر MS با هوش مصنوعی در MRI مغز مطالعه‌ای جدید در Int. J. Imaging Systems and Technology (2023) نشان داد که استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری عمیق می‌تواند دقت شناسایی ضایعات MS را در MRI به‌طور قابل‌توجهی تا 90% افزایش دهد. 🧠 این مدل توانست الگوهای کوچک و پراکنده ضایعات را با حساسیت بالاتر از روش‌های کلاسیک تشخیص دهد و عملکرد آن در دیتاست‌های استاندارد، از مدل‌های رایج قبلی بهتر بود. 💡 این پیشرفت

4👍1

19 Oct 2025, 11:54 UTC48 views3 reactionsread 10 August 2026

https://www.linkedin.com/posts/hamidreza-saligheh-rad-phd-dba-7127021a_dr-hamidreza-saligheh-rad-icr2025-activity-7385643204815032321-Ykkd?utm_source=share&utm_medium=member_ios&rcm=ACoAAAQFBX4BWWc17WMRDF0cMOo45KQEpr7KKhY

3

16 Oct 2025, 17:09 UTC54 views6 reactionsread 10 August 2026
Photo

⚡️ آیا انتخاب نوع معماری شبکه عصبی (CNN Architecture) می‌تواند تفاوت معناداری در دقت تشخیص آلزایمر ایجاد کند؟ این مطالعه چند معماری پرکاربرد شامل Xception، VGG و InceptionResNetV2 را بر روی تصاویر MRI بیماران آلزایمر مقایسه کرد. نتایج نشان داد که هر معماری نقاط قوت و ضعف خاص خود را دارد؛ برای مثال برخی مدل‌ها در شناسایی تغییرات ظریف ساختاری مانند آتروفی هیپوکامپ عملکرد بهتری داشتند، در حالی که دیگر مدل‌ها برای طبقه‌ب

6

8 Oct 2025, 16:51 UTC60 views4 reactionsread 10 August 2026
Photo

🖼 تصویری از مقاله: ویژگی‌های پلاسما بیشترین قدرت پیش‌بینی را برای بار تاو در ناحیه تمپورال داشتند. 🔹 (A) مدل‌های شامل ویژگی‌های پلاسما، کمترین خطا (MSE) را داشتند و همگی با CatBoost اجرا شدند. 🔹 (B–C) این مدل‌ها در مجموعه‌های BF2، BF1، ADNI و UCSF-ADRC نیز دقت بالایی (R² بالا، MAE پایین) نشان دادند. 🔹 (D) تحلیل SHAP مهم‌ترین متغیرهای تأثیرگذار را شناسایی کرد. 🔹 (E) عملکرد مدل با وضعیت شناختی بیماران نیز سازگار بود.

4

8 Oct 2025, 15:41 UTC44 views4 reactionsread 10 August 2026
Photo

💡 اگر بتوانید تنها با یک MRI، نقشه‌ای از تجمع پروتئین تاو (Tau deposition) را همانند یک PET اسکن در اختیار داشته باشید، چه تغییری در کار بالینی شما ایجاد می‌شود؟ پژوهشگران با توسعه‌ی الگوریتم یادگیری ماشین (Machine Learning Algorithm) توانستند تاو-PET را به‌صورت مجازی پیش‌بینی کنند. 📈 مدل‌های شامل plasma biomarkers دقیق‌ترین پیش‌بینی را داشتند (R²=0.66–0.69) با نقش برجسته‌ی p-tau217. MRI variables بهترین پیش‌بینی‌کن

4

2 Oct 2025, 09:28 UTC50 views6 reactionsread 10 August 2026
Photo

🖼 تصویری از مقاله که عملکرد Segmentation ساقه مغز را نشان می‌دهد. (a) ساختارهای هدف شامل mesencephalon (بنفش)، pons (سبز) و medulla oblongata (آبی) برای یک بیمار مبتلا به cerebral small vessel disease نشان داده شده‌اند. (b) Dice similarity coefficient (DSC) برای همپوشانی ماسک‌های پیش‌بینی‌شده با ground truth در سه زیرناحیه و کل ساقه مغز نمایش داده شده است. پنل‌های پایین محدوده‌ی بالاتر از 0.85 را نشان می‌دهند.

5🤔1

1 Oct 2025, 15:55 UTC46 views6 reactionsread 10 August 2026
Poll

با توجه به گسترش ابزارهای یادگیری عمیق در تصویربرداری مغزی: به نظر شما مهم‌ترین مزیت segmentation خودکار ساقه مغز (Brainstem Segmentation) در بیماری‌های نورودژنراتیو چیست؟

  1. دقت بالاتر در شناسایی تغییرات ساختاری نسبت به روش‌های دستی50%
  2. سرعت و کارایی بیشتر در پردازش داده‌های MRI75%
  3. استانداردسازی و کاهش واریانس بین ‌خوانشگران50%
  4. فراهم کردن بستر برای مدل‌های پیش‌بینی و شخصی‌سازی درمان در آینده50%

The shares total 225%, above 100: this poll accepts more than one answer per voter. No per-option vote count is published, so the number of voters who chose each option is not derivable and is not shown.

👌5💯1

Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @Kiomedical. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.

Polls

The 4 polls we hold for this entry, as Telegram rendered them when we read the post. A poll’s figures keep moving after that, so each one is dated.

15 Nov 2025, 13:40 UTCAnonymous Poll7 voters

از دید شما مهم‌ترین چالش در ترجمه این یافته‌ها به کاربرد بالینی گسترده چیست؟

  1. نیاز به اعتبارسنجی چندمرکزی در جمعیت‌های بزرگ و متنوع43%
  2. مسائل اجرایی: هزینه، دسترسی، Reimbursement و پذیرش متخصصین43%
  3. استانداردسازی پلتفرم‌ها و جلوگیری از واریانس بین‌آزمایشگاهی57%
  4. مقایسه Head-to-Head با PET و CSF در مراحل مختلف بیماری43%

The shares total 186%, above 100: this poll accepts more than one answer per voter. No per-option vote count is published, so the number of voters who chose each option is not derivable and is not shown.

1 Oct 2025, 15:55 UTCAnonymous Poll4 voters

با توجه به گسترش ابزارهای یادگیری عمیق در تصویربرداری مغزی: به نظر شما مهم‌ترین مزیت segmentation خودکار ساقه مغز (Brainstem Segmentation) در بیماری‌های نورودژنراتیو چیست؟

  1. دقت بالاتر در شناسایی تغییرات ساختاری نسبت به روش‌های دستی50%
  2. سرعت و کارایی بیشتر در پردازش داده‌های MRI75%
  3. استانداردسازی و کاهش واریانس بین ‌خوانشگران50%
  4. فراهم کردن بستر برای مدل‌های پیش‌بینی و شخصی‌سازی درمان در آینده50%

The shares total 225%, above 100: this poll accepts more than one answer per voter. No per-option vote count is published, so the number of voters who chose each option is not derivable and is not shown.

23 Sept 2025, 17:08 UTCAnonymous Poll4 voters

به نظر شما بزرگ‌ترین نقطه‌ی قوت یا ضعف بالقوه‌ی BTK inhibitors در درمان MS چیست؟

  1. شروع اثر سریع و کاهش ضایعات جدید25%
  2. هدف‌گیری همزمان B-cell و میکروگلیا50%
  3. احتمال جایگزینی یا مکمل بودن با درمان‌های موجود25%

Shares as published. No per-option vote count is published by Telegram, so none is shown.

6 Sept 2025, 13:30 UTCAnonymous Poll3 voters

به نظر شما مهم‌ترین مزیت استفاده از الگوریتم‌های اتوماتیک برای شناسایی ضایعات PRL در بیماران MS چیست؟

  1. صرفه‌جویی در زمان و کاهش بار کاری رادیولوژیست‌ها33%
  2. استانداردسازی گزارش‌ها (Q-report) در مراکز مختلف و مقایسه‌پذیری نتایج67%
  3. تبدیل PRL از یک شاخص پژوهشی به یک بیومارکر بالینی کاربردی برای پایش و تصمیم‌گیری درمانی33%

The shares total 133%, above 100: this poll accepts more than one answer per voter. No per-option vote count is published, so the number of voters who chose each option is not derivable and is not shown.

Percentages only — there are no per-option vote counts here, because Telegram publishes none.The public post preview gives each option’s share and a single voter total, and nothing else. Multiplying one by the other would produce a per-option tally that looks measured and is not: the shares are rounded to whole numbers before we ever see them. We print what was published and leave the column that does not exist empty.

The shares need not add up to 100.Rounding alone puts many polls at 99 or 101. A poll that allows more than one answer per voter runs well past 100 by design, and several here do. The bars are drawn against a fixed 100% track at each option’s own percentage rather than normalised to the total, so a poll that exceeds it shows that it does instead of being quietly rescaled.

Read from the 20 most recent posts we hold, published 6 September 2025 to 1 December 2025. Telegram labels each poll by kind — an anonymous poll, a quiz, a closed set of final results — and that label is reproduced rather than paraphrased.

Cite this entry

A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 23 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Kiomedical” (@Kiomedical), 41 subscribers as measured 23 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/Kiomedical.

Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.