Détection semi-supervisée des nodules thyroïdiens dans les vidéos échographiques

Détection semi-supervisée des nodules thyroïdiens dans les vidéos échographiques

Rapport de recherche sur la détection des nodules thyroïdiens dans les vidéos échographiques semi-supervisées Contexte de la recherche Les nodules thyroïdiens sont des maladies thyroïdiennes courantes, et leur dépistage et diagnostic précoce reposent généralement sur des examens échographiques. L’échographie est une méthode de détection non invasiv...

Réseau de supervision bilatérale pour la segmentation d'images médicales semi-supervisée

Réseau de supervision bilatérale pour la segmentation d'images médicales semi-supervisée

Contexte et Motivation de la Recherche La segmentation des images médicales revêt une importance capitale dans l’analyse des structures anatomiques et des zones de lésions, ainsi que dans le diagnostic clinique. Cependant, les méthodes d’apprentissage supervisé existantes reposent sur une grande quantité de données annotées, alors que l’obtention d...

Conception d'un système sans reconstruction pour l'imagerie par émission de positrons directe, de la génération d'image à la correction d'atténuation

Conception d'un système sans reconstruction pour l'imagerie par émission de positrons directe, de la génération d'image à la correction d'atténuation

Introduction Il y a cent ans, Hevesy a proposé pour la première fois l’utilisation de traceurs radioactifs comme biomarqueurs pour les plantes et cela a été validé par la suite dans des expériences sur des rats. Cette découverte a stimulé le développement de la médecine nucléaire et de l’imagerie moléculaire dans le domaine biomédical, rendant poss...

Analyse des composants évoqués (ECA) : Décomposition du signal échographique fonctionnel avec régularisation GLM

Analyse des Composantes Évoquées (ECA) : Décomposition des Signaux Fonctionnels Ultrasonores par Régularisation GLM Introduction générale L’analyse des données de neuroimagerie fonctionnelle vise à révéler les motifs spatiaux et temporels de l’activité cérébrale. Les méthodes d’analyse des données existantes se divisent principalement en deux catég...

Réduction de bruit basée sur l'IA des mesures de la cinématique des impacts de la tête avec un réseau de neurones convolutionnel pour la prédiction des lésions cérébrales traumatiques

Étude et application de la débruitage des mesures dynamiques des impacts à la tête basée sur les réseaux de neurones convolutifs Contexte de la recherche Le traumatisme crânien léger (MTBI) est une menace mondiale pour la santé. Les êtres humains sont souvent confrontés au risque de MTBI dans des situations telles que chutes, accidents de la route ...

Reconstruction conjointe B0 et image dans l'IRM à champ faible par apprentissage profond informé par la physique

Reconstruction conjointe B0 et image dans l'IRM à champ faible par apprentissage profond informé par la physique

Reconstruction d’images IRM en champ faible utilisant l’apprentissage profond basé sur la connaissance physique Introduction : La technologie de l’imagerie par résonance magnétique (IRM) a attiré de plus en plus d’attention ces dernières années dans les applications d’imagerie par résonance magnétique à faible champ. L’IRM à faible champ, en raison...

Détection d'anomalies des sons cardiaques grâce à une collaboration multi-institutionnelle: Introduction d'un cadre d'apprentissage fédéré

Détection d'anomalies des sons cardiaques grâce à une collaboration multi-institutionnelle: Introduction d'un cadre d'apprentissage fédéré

Une étude de collaboration inter-agences sur la détection des anomalies des bruits cardiaques en utilisant l’apprentissage fédéré Contexte académique Les maladies cardiovasculaires (CVDs) sont devenues l’une des principales causes de mortalité, notamment chez les personnes âgées. Les problèmes de santé cardiovasculaire requièrent une attention part...

Un modèle de quantification à double seuil pour le gel de la marche chez les patients parkinsoniens

Recherche sur le modèle de quantification du gel de la marche chez les patients parkinsoniens Contexte La maladie de Parkinson (Parkinson’s Disease, PD) est une maladie neurodégénérative courante associée à des troubles moteurs complexes. À un stade avancé de la maladie de Parkinson, le phénomène de “gel de la marche” (Freezing of Gait, FOG) est pa...

Une Interface Cerveau-Ordinateur Intersubjects Basée sur l'Entraînement Adversarial de Réseau Neuronal Convolutionnel pour le Décodage de l'Attention en Ligne

Une Interface Cerveau-Ordinateur Intersubjects Basée sur l'Entraînement Adversarial de Réseau Neuronal Convolutionnel pour le Décodage de l'Attention en Ligne

Interface Cerveau-Machine Inter-Sujets : Décodage de l’Attention en Temps Réel Basé sur l’Entraînement Antagoniste de Domaine avec Réseaux Neuronaux Convolutifs Contexte Académique Le décodage de l’attention joue un rôle crucial dans notre vie quotidienne, et sa mise en œuvre basée sur l’électroencéphalogramme (EEG) a suscité une large attention. C...

Quantification et diagnostic des déficits de mobilité

Contexte et motivation de la recherche La maladie de Parkinson (Parkinson’s Disease, PD) est une maladie neurodégénérative qui affecte principalement les capacités motrices des patients, entraînant des tremblements, une bradykinésie, une rigidité des membres et des problèmes d’équilibre à la marche. Ces déficits moteurs nuisent gravement à l’autono...