L’innovation dans la classification des neurones : Fusion d’informations provenant de données électrophysiologiques humaines et murines La classification des neurones a longtemps posé un défi majeur à la communauté scientifique. Une classification précise des neurones est essentielle pour comprendre le fonctionnement du cerveau en état de santé et ...
MRQA : Résolution du problème généralisé des non-conformités des protocoles MRI Introduction Ces dernières années, les grands ensembles de données de neuroimagerie ont joué un rôle crucial dans la recherche sur les relations cerveau-comportement, comme le plan de neuroimagerie de la maladie d’Alzheimer (ADNI), le Projectome Connectome Humain (HCP),...
Classification d’images de la maladie d’Alzheimer basée sur la modélisation tensorielle bayésienne Introduction La recherche en neuroimagerie est une composante majeure des neurosciences contemporaines, enrichissant significativement notre compréhension de la structure et des fonctions cérébrales. Grâce à ces techniques de visualisation non invasiv...
Identification des biomarqueurs diagnostiques pour le trouble du spectre de l’autisme à l’aide de l’algorithme PED Dans le domaine de la neuroinformatique, la recherche sur le trouble du spectre de l’autisme (TSA) se concentre souvent sur les connexions bidirectionnelles entre les régions cérébrales, tandis que peu d’études ont exploré les anomalie...
Les efforts multidisciplinaires sur plusieurs années pour l’éducation à la gestion des données de la recherche scientifique Contexte de la recherche Avec le développement des neurosciences modernes, la gestion des données de la recherche (Research Data Management, RDM) est devenue une compétence incontournable pour les scientifiques. Toutefois, mal...
Dans la pratique clinique oncologique et le développement de médicaments d’aujourd’hui, les méthodes d’évaluation de la réponse tumorale sont à la pointe de l’innovation. Depuis que l’Organisation mondiale de la santé (OMS) a proposé en 1981 des critères de classification de la réponse tumorale pour évaluer l’efficacité des médicaments anticancéreu...
Etude sur le rôle du guidage par imagerie hyperspectrale quantitative assistée par apprentissage automatique dans la résection tumorale cérébrale Introduction La résection complète des gliomes malins a toujours été confrontée au défi de différencier les cellules tumorales dans les zones d’infiltration. Le contexte de cette étude est le suivant : en...
Nouvelle percée de l’apprentissage profond dans le diagnostic automatisé par échocardiographie : Rapport d’étude comparant les méthodes d’apprentissage auto-supervisé Contexte de l’étude Avec le développement rapide de l’intelligence artificielle et des technologies d’apprentissage machine, celles-ci jouent un rôle de plus en plus important dans le...
Dans le monde entier, la tendance à l’obésité est en constante augmentation, ce qui a des répercussions importantes sur la santé publique. L’obésité est indépendamment associée à une incidence accrue de maladies cardiovasculaires et à une mortalité plus élevée, avec une charge économique pour les systèmes de santé estimée à plus de 200 milliards de...
Caractérisation de l’hétérogénéité des types de fibres musculaires dans les myopathies inflammatoires et susceptibilité sélective à la myosite à inclusions Avec l’âge, l’incidence des myopathies inflammatoires augmente progressivement, parmi lesquelles la myosite à inclusions (IBM) est la plus courante et pour laquelle il n’existe actuellement aucu...