Améliorer la segmentation des gliomes de bas grade pédiatriques grâce à l'apprentissage multitâche

Amélioration de la segmentation du gliome pédiatrique de bas grade par l’apprentissage multitâche Introduction La segmentation des tumeurs cérébrales chez les enfants est une tâche clé pour l’analyse du volume tumoral et les algorithmes d’intelligence artificielle. Cependant, ce processus est chronophage et nécessite l’expertise des neuroradiologue...

Apprentissage multitâche entièrement automatisé basé sur l'IRM multimodale pour la segmentation des gliomes et le génotypage IDH

Apprentissage multitâche entièrement automatisé basé sur l'IRM multimodale pour la segmentation des gliomes et le génotypage IDH

Rapport de recherche sur l’apprentissage multitâche entièrement automatique basé sur l’IRM multimodal pour la segmentation des gliomes et la classification du gène IDH Contexte de la recherche Les gliomes sont les tumeurs cérébrales primitives les plus courantes du système nerveux central. Selon la classification de l’Organisation Mondiale de la Sa...

Un Cadre CNN Guidé par l'Attention pour la Segmentation et la Classification du Gliome à l'Aide de Scans IRM 3D

Cadre CNN guidé par l’attention pour l’étude de segmentation et de classification des gliomes dans les scans IRM 3D Les gliomes sont les formes de tumeurs cérébrales les plus mortelles chez l’homme. Un diagnostic rapide de ces tumeurs est une étape importante pour un traitement efficace des tumeurs. L’imagerie par résonance magnétique (IRM) offre g...