Modélisation Tensorielle Bayésienne pour la Classification Basée sur l'Image de la Maladie d'Alzheimer

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 de Biomarqueurs Diagnostiques pour le Trouble du Spectre Autistique à l'aide de l'algorithme PED

Identification de Biomarqueurs Diagnostiques pour le Trouble du Spectre Autistique à l'aide de l'algorithme PED

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...

Enseignement de la gestion des données de recherche avec DataLad : un effort pluriannuel et pluridisciplinaire

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...

La taille de la tumeur n'est pas tout : avancer la radiomique comme biomarqueur de la médecine de précision dans le développement des médicaments en oncologie et les soins cliniques

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...

Vers la guidance d'image hyperspectrale quantitative basée sur l'apprentissage automatique pour la résection des tumeurs cérébrales

Vers la guidance d'image hyperspectrale quantitative basée sur l'apprentissage automatique pour la résection des tumeurs cérébrales

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...

Diagnostic automatisé efficace basé sur l'apprentissage profond à partir d'échocardiographies avec apprentissage autosupervisé contrastif

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...

Utilisation de grands modèles de langage pour évaluer les perceptions publiques autour des agonistes des récepteurs du peptide-1 similaire au glucagon sur les médias sociaux

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...

La Cartographie des Types Cellulaires des Maladies Musculaires Inflammatoires Met en Évidence une Vulnérabilité Sélective des Myofibres dans la Myosite à Corps d'Inclusion

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...

Investigation des caractéristiques utiles pour la prédiction de la survie globale chez les patients atteints de gliome de bas grade à l'aide de lames histologiques

Étude des caractéristiques utiles pour la prédiction de la survie globale des patients atteints de gliomes de bas grade Contexte académique Les gliomes sont une croissance tumorale dans le cerveau, généralement une menace sérieuse pour la vie des patients. Dans la majorité des cas, les gliomes finissent par entraîner la mort du patient. L’analyse d...

Prédiction du grade de gliome à l'aide des caractéristiques radiomiques intratumorales et péritumorales à partir d'images IRM multiparamétriques

《Prévision des Grades des Gliomes Basée sur les Caractéristiques Radiomiques Intra- et Extra-Tumorales à partir d’Images IRM Multiparamétriques》 Contexte de l’Étude Les gliomes représentent les tumeurs cérébrales primitives les plus fréquentes du système nerveux central, constituant 80 % des tumeurs cérébrales malignes chez l’adulte. Dans la pratiq...