Séquençage de l'ARN unicellulaire et apprentissage automatique révèlent la relation entre les cellules T CD8+ et la métastase du mélanome uvéal

Rapport académique de 2024 publié dans « Cancer Cell International » intitulé « L’apprentissage automatique et le séquençage d’ARN unicellulaire révèlent la relation entre les cellules T CD8+ intratumorales et la métastase du mélanome uvéal » Contexte et objectif de l’étude Le mélanome uvéal (MU) est la tumeur maligne intraoculaire la plus courante...

Analyse multiomique intégrée à cellule unique révèle de nouveaux régulateurs de l'inversion de la latence du VIH

Une étude intégrée de l’omique unicellulaire sur la réversion de la latence du VIH révèle de nouveaux régulateurs de la réactivation virale Cet article intitulé “Integrated single-cell multiomic analysis of HIV latency reversal reveals novel regulators of viral reactivation” a été réalisé conjointement par Manickam Ashokkumar, Wenwen Mei et plusieu...

Apprentissage automatique pour l'automatisation de l'évaluation subjective de l'anomalie du mouvement du bras après une lésion cérébrale acquise

Apprentissage automatique pour l'automatisation de l'évaluation subjective de l'anomalie du mouvement du bras après une lésion cérébrale acquise

Évaluation Clinique Automatisée des Mouvements de Marche Anormaux des Patients ABI via un Système d’Extraction et de Classification des Images Contexte Académique Après une lésion cérébrale acquise (LCA), les troubles de la marche sont une forme courante de handicap physique. La LCA comprend généralement les AVC et les traumatismes crâniens, avec u...

Reconnaissance des gestes de la main après un AVC via l'apprentissage par transfert en une seule fois en utilisant des réseaux prototypiques

Contexte L’accident vasculaire cérébral (AVC) est l’une des principales causes de décès et d’invalidité dans le monde. Avec le vieillissement de la population et l’urbanisation, le nombre total de patients victimes d’AVC augmente à l’échelle mondiale. Bien que les progrès des traitements aient réduit le taux de mortalité, le nombre de survivants né...

Vers la guidance d'image hyperspectrale quantitative basée sur l'apprentissage automatique pour la résection des tumeurs cérébrales

Vers la guidance d'image hyperspectrale quantitative basée sur l'apprentissage automatique pour la résection des tumeurs cérébrales

Etude sur le rôle du guidage par imagerie hyperspectrale quantitative assistée par apprentissage automatique dans la résection tumorale cérébrale Introduction La résection complète des gliomes malins a toujours été confrontée au défi de différencier les cellules tumorales dans les zones d’infiltration. Le contexte de cette étude est le suivant : en...

Investigation des caractéristiques utiles pour la prédiction de la survie globale chez les patients atteints de gliome de bas grade à l'aide de lames histologiques

Étude des caractéristiques utiles pour la prédiction de la survie globale des patients atteints de gliomes de bas grade Contexte académique Les gliomes sont une croissance tumorale dans le cerveau, généralement une menace sérieuse pour la vie des patients. Dans la majorité des cas, les gliomes finissent par entraîner la mort du patient. L’analyse d...

Prédiction de la Maladie des Gliomes : Une Approche Optimisée Basée sur l'Apprentissage Automatique en Ensemble

Prédiction de la maladie du gliome basée sur une machine à apprendre intégrée optimisée Contexte et objectifs de la recherche Dans la recherche médicale, les gliomes sont les tumeurs cérébrales primaires les plus communes, regroupant plusieurs types de cancer avec différents comportements cliniques et résultats thérapeutiques. Une prédiction précis...

Renforcer le pronostic des gliomes avec l'apprentissage automatique transparent et des informations interprétatives en utilisant l'IA explicable

Utilisation de l’apprentissage automatique transparent et des perspectives explicatives pour autonomiser l’intelligence artificielle explicable dans le pronostic des gliomes Contexte académique Cette étude vise à développer une technique fiable pour détecter si des patients souffrent d’un type spécifique de tumeur cérébrale — gliome — en utilisant ...

Validation clinique d'un test de fragmentome d'ADN sans cellule pour l'amélioration de la détection précoce du cancer du poumon

Recherche clinique sur l’application des méthodes d’analyse des fragments d’ADN sans cellules pour améliorer la détection précoce du cancer du poumon Contexte de l’étude Le cancer du poumon est l’un des types de cancer les plus menaçants pour la santé des hommes et des femmes dans le monde entier. Aux États-Unis, plus de 125 000 personnes meurent c...

Prédiction de l'asthme via un classificateur amélioré par un graphe d'affinité : Une approche d'apprentissage automatique basée sur les biomarqueurs sanguins de routine

Prédiction de l’asthme par des classificateurs améliorés par des graphes d’affinité : Une approche d’apprentissage automatique basée sur les biomarqueurs sanguins routiniers Introduction L’asthme est une maladie chronique du système respiratoire affectant environ 235 millions de personnes dans le monde. Selon l’Organisation mondiale de la santé (OM...