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...

Classification EEG Motor Imagery Basé sur l'Apprentissage Profond en Exploitant la Connectivité Fonctionnelle de l'Imagerie de Source Corticale

Sciences de l'information, Électronique et informatique, Automatique, Intelligence artificielle, Médecine, Neurologie, Imagerie médicale,
apprentissage profond   imagerie motrice EEG   imagerie source corticale   connectivité fonctionnelle cérébrale   caractéristiques spatio-temporelles   réseau de convolution graphique  

Basé sur l’apprentissage profond pour la classification des EEG d’imagerie motrice en utilisant la connectivité fonctionnelle de l’imagerie des sources corticales Contexte et motivations de la recherche Les interfaces cerveau-ordinateur (ICO) sont des systèmes qui permettent de décoder directement et de transmettre des informations sur l’activité c...