Un dispositif de fluorescence portable pour l'identification peropératoire des tumeurs cérébrales humaines

Gliome malin (Malignant Glioma, MG) est le type le plus courant de tumeur cérébrale maligne primaire. La résection chirurgicale du MG reste la pierre angulaire du traitement, et l’étendue de la résection est fortement corrélée à la survie des patients. Cependant, il est difficile de distinguer le tissu tumoral du tissu normal pendant la chirurgie, ...

Estimation de Distribution Basée sur le Flux Normalisant des Paramètres Pharmacocinétiques dans l'Imagerie par Résonance Magnétique Dynamique Améliorée par Contraste

Dans le diagnostic médical moderne et la recherche clinique, la technique d’imagerie par résonance magnétique dynamique avec contraste (Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging, DCE-MRI) fournit des informations importantes sur l’histopathologie des tissus. En ajustant le modèle Tracer-Kinetic (TK), on peut extraire les paramètres pharm...

Apprentissage profond informé par la physique pour la modélisation musculo-squelettique: Prédire les forces musculaires et la cinématique des articulations à partir de l'EMG de surface

Les modèles musculosquelettiques ont été largement utilisés pour les analyses biomécaniques car ils peuvent estimer des variables de mouvement difficiles à mesurer directement in vivo (comme les forces musculaires et les moments articulaires). Les modèles musculosquelettiques entraînés de manière traditionnelle par des processus physiques peuvent e...

Modèle d'évaluation basé sur l'apprentissage profond pour l'identification en temps réel des apprenants visuels utilisant l'EEG brut

Dans l’environnement éducatif actuel, comprendre le style d’apprentissage des étudiants est crucial pour améliorer leur efficacité d’apprentissage. En particulier, l’identification des styles d’apprentissage visuels (visual learning style) aide les enseignants et les étudiants à adopter des stratégies plus efficaces dans le processus d’enseignement...

Réseau Neuronal Convolutionnel d'Attention Multi-Caractéristiques pour le Décodage de l'Imagination Motrice

Le Brain-Computer Interface (BCI) est un moyen de communication reliant le système nerveux à l’environnement extérieur. La Motor Imagery (MI) est la fondation de la recherche BCI, elle se réfère à la répétition interne avant l’exécution du mouvement. Les technologies non invasives, telles que l’électroencéphalographie (EEG), permettent d’enregistre...

EISATC-Fusion: Fusion du réseau de convolution temporelle à auto-attention inception pour le décodage EEG de l'imagerie motrice

EISATC-Fusion: Fusion du réseau de convolution temporelle à auto-attention inception pour le décodage EEG de l'imagerie motrice

Contexte de la recherche La technologie d’interface cerveau-ordinateur (brain-computer interface, BCI) permet une communication directe entre le cerveau et les dispositifs externes. Elle est largement utilisée dans des domaines tels que l’interaction homme-machine, la rééducation motrice et la médecine. Les paradigmes courants de BCI incluent le po...

Découverte des mécanismes neuronaux de la restauration de l'équilibre inter-hémisphérique dans les AVC chroniques grâce à la rééducation de la main par un robot piloté par EMG : Perspectives de la modélisation causale dynamique

Découverte des mécanismes neuronaux de la restauration de l'équilibre inter-hémisphérique dans les AVC chroniques grâce à la rééducation de la main par un robot piloté par EMG : Perspectives de la modélisation causale dynamique

Découvrir les mécanismes neurologiques de la récupération de l’équilibre interhémisphérique chez les patients AVC chroniques grâce à l’entraînement de la main robotique pilotée par EMG : Aperçus du modèle causal dynamique L’AVC est une cause fréquente de handicap, avec la majorité des survivants souffrant de paralysie du membre supérieur. Les consé...

Coefficient de corrélation temporelle-spectrale d'attention basé sur les ondelettes pour la classification EEG d'imagination motrice

Interface Cerveau-Machine (Brain-Computer Interface, BCI) : Développements et Applications en Imagerie Motrice EEG L’interface cerveau-machine (Brain-Computer Interface, BCI) a progressé rapidement ces dernières années et est considérée comme une technologie de pointe permettant de contrôler des dispositifs externes directement par le cerveau, sans...

Une approche d'apprentissage profond basée sur l'attention pour la classification des stades du sommeil avec EEG monocanal

L’électronique IEEE (Institut des ingénieurs électriques et électroniques) a publié dans le volume 29 de “Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering” de 2021 un article intitulé “A Single-Channel EEG Sleep Stage Classification Method Based on Attention Deep Learning”. Cet article a été rédigé par les chercheurs Emadeldeen Edele, ...

Mesure des champs auditifs évoqués humains avec un système MEG OPM multi-canaux flexible

Mesure des champs auditifs évoqués humains avec un système MEG OPM multi-canaux flexible

Utilisation d’un système MEG à pompage optique multicanal flexible pour mesurer les champs auditifs évoqués chez l’humain Xin Zhang et al., provenant de l’Institut de Suzhou de recherche en ingénierie biomédicale de l’Académie chinoise des sciences, de l’Université des sciences et technologies de Chine, du laboratoire de Jihua à Foshan dans la prov...