Autoencodeur Variationnel Désentrelacé Multimodal avec Interprétabilité Théorique pour la Classification des Gliomes

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Neurologie, Imagerie médicale,
IRM multimodal   Classification des gliomes   Autoencodeur variationnel   Fusion d'images   IA explicable   Radiomique   Apprentissage automatique  

Application du Variational Autoencoder Démêlant Multimodal et de l’Interprétabilité Basée sur la Théorie des Jeux dans la Classification des Gliomes Introduction Dans le système nerveux central, les gliomes sont les tumeurs cérébrales primaires les plus courantes. Selon les activités cellulaires et le degré d’invasion, l’Organisation Mondiale de la...

Transformateurs de vision, modèle d'ensemble et apprentissage par transfert utilisant l'IA explicable pour la détection et la classification des tumeurs cérébrales

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Neurologie, Imagerie médicale, Oncologie,
classification des tumeurs cérébrales   apprentissage profond   apprentissage ensembliste   classification multiclasses   apprentissage par transfert   IA explicable   transformateurs de vision  

En raison de la forte incidence et de la létalité des tumeurs cérébrales, il est devenu particulièrement important de détecter et de classifier rapidement et précisément les tumeurs cérébrales. Les tumeurs cérébrales incluent des types malins et non malins, et leur croissance anormale peut causer des dommages à long terme au cerveau. L’imagerie par...