Étude sur la classification non invasive des gliomes : Réseau de neurones convolutifs léger basé sur la distillation des connaissances Introduction Les gliomes sont les principaux types de tumeurs du système nerveux central, et leur détection précoce est extrêmement importante. L’Organisation Mondiale de la Santé (OMS) classe les gliomes en quatre ...
Application du Variational Autoencoder Démêlant Multimodal et de l’Interprétabilité Basée sur la Théorie des Jeux dans la Classification des Gliomes Introduction Dans le système nerveux central, les gliomes sont les tumeurs cérébrales primaires les plus courantes. Selon les activités cellulaires et le degré d’invasion, l’Organisation Mondiale de la...
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...
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...
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...
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 ...
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...
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...
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 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...