Analyse des relations de recommandation dans l’App Store iOS : une étude de réseaux complexes Introduction au contexte Les applications mobiles (connues sous le nom d’apps) constituent une partie essentielle de l’écosystème numérique contemporain. Cependant, avec l’augmentation exponentielle de leur nombre, il devient de plus en plus difficile pour...
Protection de la confidentialité des données et apprentissage causal : une avancée dans l’apprentissage des structures causales locales basées sur l’apprentissage fédéré Avec le développement rapide des mégadonnées et de l’intelligence artificielle, la manière d’analyser et de déduire efficacement des relations causales dans des domaines sensibles ...
Une Percée dans la Génération de Dialogues Mixtes : Une Étude sur l’Apprentissage avec Peu d’Exemples L’un des objectifs majeurs de l’intelligence artificielle (IA) est de concevoir des agents capables de mener différents types de dialogues en langage naturel. Actuellement, le secteur et le milieu académique aspirent depuis longtemps à concevoir de...
Amélioration de l’apprentissage à étiquettes partielles grâce à un modèle de co-entraînement asymétrique à double tâche dans l’apprentissage profond Contexte de la recherche Dans le domaine de l’apprentissage profond, l’apprentissage supervisé est devenu la méthode centrale pour de nombreuses tâches d’intelligence artificielle. Cependant, entraîner...
Application des grands modèles de langage dans les rapports d’imagerie PET : une étude pilote monocentrique combinant un modèle de génération améliorée par la recherche Avec le développement rapide des technologies d’intelligence artificielle, les capacités d’apprentissage en zéro-shot et de traitement du langage naturel des grands modèles de langa...
Une nouvelle méthode pour le diagnostic du cancer de la peau : étude basée sur l’imagerie optoacoustique et l’algorithme de segmentation des ensembles de niveau Ces dernières années, avec le vieillissement de la population mondiale et les changements environnementaux, le taux d’incidence du cancer de la peau s’est accru chaque année. Le cancer de l...
Application révolutionnaire de l’intelligence artificielle générative en médecine nucléaire : exploration du potentiel des images synthétiques de scintigraphie osseuse et de leur utilisation dans l’apprentissage profond Contexte et problématique de recherche Ces dernières années, le développement rapide de l’intelligence artificielle (IA) a conduit...
Analyse approfondie du modèle d’apprentissage profond multimodal basé sur PSMA PET/CT pour prédire les métastases ganglionnaires chez les patients atteints de cancer de la prostate Contexte Le cancer de la prostate (PCA) est l’une des tumeurs malignes les plus fréquentes chez les hommes et constitue l’une des principales causes de décès liés au can...
Modèle Transformer fusionnant les données d’images PET et cliniques : Une étude multicentrique sur la biopsie numérique pour la classification pathologique et le pronostic du lymphome folliculaire Contexte académique Le lymphome folliculaire (LF) est le lymphome non hodgkinien indolent le plus courant dans les pays occidentaux, représentant environ...
Application de l’apprentissage automatique explicable à l’imagerie par TEP aux acides aminés pour le diagnostic des gliomes Contexte académique Les gliomes sont l’une des tumeurs malignes les plus courantes du système nerveux central. Leur diagnostic et les stratégies thérapeutiques correspondent traditionnellement à une analyse histopathologique. ...