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...

CaNet: Réseau sensible au contexte pour la segmentation du gliome cérébral

CaNet: Réseau sensible au contexte pour la segmentation du gliome cérébral

Rapport d’étude sur le réseau sensible au contexte pour la segmentation des gliomes cérébraux Les gliomes cérébraux sont un type de tumeur cérébrale adulte courante, qui nuit gravement à la santé et présente un taux de mortalité élevé. Pour fournir des preuves suffisantes pour le diagnostic précoce, la planification chirurgicale et l’observation po...

Renforcer le pronostic des gliomes avec l'apprentissage automatique transparent et des informations interprétatives en utilisant l'IA explicable

Utilisation de l’apprentissage automatique transparent et des perspectives explicatives pour autonomiser l’intelligence artificielle explicable dans le pronostic des gliomes Contexte académique Cette étude vise à développer une technique fiable pour détecter si des patients souffrent d’un type spécifique de tumeur cérébrale — gliome — en utilisant ...

Tomographie moléculaire par fluorescence basée sur la priorisation de la parcimonie de groupe pour la reconstruction morphologique du gliome

Rapport de recherche sur l’imagerie tomographique moléculaire par fluorescence basée sur une priorité de la parcimonie en groupe pour la reconstruction morphologique de gliome I. Contexte académique et motivation de la recherche L’imagerie tomographique moléculaire par fluorescence (Fluorescence Molecular Tomography, FMT) est un outil important des...

Analyse de la survie des gliomes enrichie par l'ingénierie des données—Une enquête

Étude de l’analyse de survie chez les patients atteints de gliome: Une revue habilitée par l’ingénierie des données Introduction Le gliome est une tumeur qui se développe dans les cellules gliales, représentant 26,7 % de toutes les tumeurs primaires du cerveau et du système nerveux central. En raison de l’hétérogénéité de la tumeur, l’analyse de la...

Inférence bayésienne de l'hétérogénéité tissulaire pour la prédiction individualisée de la croissance du gliome

Prédiction Personnalisée de la Croissance des Gliomes en Utilisant l’Inférence Bayésienne Introduction Le glioblastome est la tumeur cérébrale primitive la plus invasive, avec des cellules tumorales qui envahissent fortement les tissus environnants. Les techniques d’imagerie médicale standards ne permettant pas d’identifier avec précision ces limit...

Analyse numérique d'un capteur biosensible à fibres photoniques en cristal (PCF) utilisé pour le diagnostic des tumeurs cérébrales et incorporant un canal ouvert rectangulaire embouti TiO2-Au-MXene

Analyse numérique d’un capteur biosensoriel avec canal ouvert de forme rectangulaire, incorporé avec TiO2-Au-MXene pour le diagnostic des tumeurs cérébrales Contexte académique et énoncé du problème Ces dernières années, le développement de biosenseurs rentables et fiables est devenu un sujet de recherche en vogue. Ces capteurs visent à détecter de...

Apprentissage profond du phénotype d'imagerie et du génotype pour prédire le temps de survie global des patients atteints de glioblastome

Apprentissage profond du phénotype d'imagerie et du génotype pour prédire le temps de survie global des patients atteints de glioblastome

Dans le monde entier, le glioblastome (Glioblastoma, GBM) est la tumeur cérébrale maligne la plus courante et la plus mortelle. Ces dernières années, des études ont tenté de prédire la survie globale (Overall Survival, OS) des patients atteints de GBM en utilisant des techniques d’apprentissage automatique basées sur les phénotypes d’imagerie unimo...

Portail de survivance de St. Jude : partage et analyse de grands ensembles de données cliniques et génomiques de survivants du cancer pédiatrique

Portail de survivance de St. Jude : partage et analyse de grands ensembles de données cliniques et génomiques de survivants du cancer pédiatrique

St. Jude Survivorship Portal : Analyse et partage de données cliniques et génomiques à grande échelle sur les survivants du cancer pédiatrique Contexte de l’étude Aux États-Unis, le taux de survie à cinq ans des cancers pédiatriques est passé d’environ 60 % dans les années 1970 à plus de 85 % aujourd’hui. Malgré cette amélioration significative du ...