Reconstruction d’images IRM en champ faible utilisant l’apprentissage profond basé sur la connaissance physique Introduction : La technologie de l’imagerie par résonance magnétique (IRM) a attiré de plus en plus d’attention ces dernières années dans les applications d’imagerie par résonance magnétique à faible champ. L’IRM à faible champ, en raison...
DVMark : Cadre de filigrane vidéo basé sur l’apprentissage profond multi-échelle La technologie de filigrane vidéo cache des données en intégrant des informations dans la vidéo hôte. Le modèle DVMark proposé dans cet article est une solution de filigrane vidéo basée sur l’apprentissage profond multi-échelle, offrant une robustesse et une praticité ...
Évaluation esthétique des images profondes transparentes basée sur la description du contenu des étiquettes Contexte académique Avec la popularité croissante des plateformes de médias sociaux comme Instagram et Flickr, la demande pour les modèles d’évaluation esthétique des images (Image Aesthetics Assessment, IAA) augmente. Ces modèles peuvent non...
Prothèse neurologique bilingue dirigée par la représentation de l’articulation corticale Contexte Dans le développement des prothèses neurologiques, les recherches portant sur le décodage du langage à partir de l’activité cérébrale se concentrent essentiellement sur une seule langue. Par conséquent, il reste à élucider dans quelle mesure la product...
De Nouveaux Aperçus sur le Lien entre le Sommeil et la Mortalité Révélés par l’Analyse de Données d’Accéléromètres de Poignet en Auto-apprentissage Dans la société moderne, le sommeil, en tant qu’activité fondamentale nécessaire à la vie, est d’une importance évidente. Mesurer et classifier avec précision les états sommeil/éveil ainsi que les diffé...
Impact du modèle de prédiction de la septicémie basé sur l’apprentissage profond sur la qualité des soins et la survie des patients Contexte de l’étude La septicémie est une réaction inflammatoire systémique causée par une infection, affectant environ 48 millions de personnes dans le monde chaque année, dont environ 11 millions meurent. En raison d...
Dimond: Recherche sur l’optimisation des modèles de diffusion par apprentissage profond Contexte académique En neurosciences et en applications cliniques, l’imagerie par résonance magnétique de diffusion (Diffusion Magnetic Resonance Imaging, dMRI) est un outil important pour cartographier de manière non invasive la microstructure des tissus cérébr...
Introduction historique L’imagerie par résonance magnétique du tenseur de diffusion (Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging, DTI) est une technique de neuroimagerie largement utilisée pour l’imagerie de la microstructure des tissus cérébraux et des faisceaux de matière blanche in vivo. Cependant, le bruit dans les images pondérées par diffusio...
DeepDTI：Utilisation de l’apprentissage en profondeur pour obtenir une imagerie par tenseur de diffusion à six directions de haute fidélité Contexte de la recherche et motivation L’imagerie par résonance magnétique par tenseur de diffusion (Diffusion Tensor Imaging, DTI) présente des avantages inégalés pour la cartographie des microstructures tissul...
Une percée majeure dans la recherche en neurosciences : la technologie de l’apprentissage profond permet de décoder la parole naturelle à partir de signaux cérébraux Une équipe de recherche interdisciplinaire de l’Université de New York a récemment réalisé une percée majeure dans les domaines des neurosciences et de l’intelligence artificielle. Ils...