Contexte académique Il est largement reconnu que la fonction cognitive des patients atteints de gliome de haut grade est influencée par la localisation et le volume de la tumeur. Cependant, la recherche visant à prédire avec précision la fonction cognitive des patients individuels pour des décisions de traitement personnalisées avant et après la ch...

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...

Rapport de Recherche sur l’Algorithme Amélioré de Flou Spatial C-Moyennes pour la Segmentation des Tissus Cérébraux Contexte Académique L’imagerie par résonance magnétique (IRM) joue un rôle crucial en neurologie, en particulier dans la segmentation précise des tissus cérébraux. Une segmentation précise des tissus est essentielle pour diagnostiquer...

MRIO: Ontologie pour l’acquisition et l’analyse de l’imagerie par résonance magnétique L’imagerie par résonance magnétique (IRM) est une technique d’imagerie biomédicale utilisée pour visualiser de manière non invasive la structure interne des tissus en trois dimensions. L’IRM est largement utilisée pour étudier la structure et la fonction du cerve...

Neurohackademy：Un enseignement en neuroinformatique combinant interactions en ligne et en présentiel Contexte Ces dernières années, la neuroscience humaine est entrée dans une ère des données massives. Grâce aux projets comme le Human Connectome Project et l’étude sur le développement cognitif du cerveau des adolescents (ABCD), les scientifiques on...

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...

Validation clinique de l’interprétation par intelligence artificielle de la proportion de la tumeur PD-L1 dans la prédiction de la réponse aux inhibiteurs de points de contrôle immunitaires dans le cancer du poumon non à petites cellules Dans le domaine du traitement et du diagnostic du cancer, l’évaluation de la proportion de la tumeur PD-L1 (Prog...

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...