Réseau de convolution graphique guidé par la similarité à l'auto-attention pour la recherche sur la classification des gliomes de bas grade de plusieurs types

Réseau de convolution graphique guidé par la similarité à l'auto-attention pour la recherche sur la classification des gliomes de bas grade de plusieurs types

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Neurologie, Imagerie médicale, Oncologie,
gliome de bas grade   classification des tumeurs cérébrales   IRM cérébrale 3D   réseau de convolution graphique   auto-attention  

Réseau de Convolution Graphique Guidé par la Similarité Auto-attention pour la Classification des Gliomes de Bas Grade Multitypes I. Contexte de la Recherche Les gliomes de bas grade sont une forme courante de tumeur cérébrale maligne, causée par la transformation cancérogène des cellules gliales dans le cerveau et la moelle épinière. Ils se caract...

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...