Un Modèle de Base Estimé Explicitement pour une Estimation Robuste des Fluorophores en Utilisant la Spectroscopie de Fluorescence à Excitation à Plusieurs Longueurs d'Onde

Contexte de la recherche La spectroscopie de fluorescence est une méthode largement utilisée pour identifier et quantifier les substances fluorescentes (fluorophores). Cependant, quantifier les fluorophores d’intérêt devient difficile lorsqu’il y a d’autres fluorophores présents dans le matériau (fluorophores de base), surtout lorsque le spectre d’...

Réseau d'exploration et de fusion de caractéristiques multi-niveaux pour la prédiction du statut IDH dans les gliomes à partir de l'IRM

Exploration et Fusion de Caractéristiques Multi-Niveaux pour la Prédiction de l’État IDH sur les IRM Contexte de l’étude Les gliomes sont les tumeurs cérébrales primaires malignes les plus courantes chez les adultes. Selon la classification des tumeurs de l’Organisation mondiale de la santé (OMS) en 2021, le génotype joue un rôle crucial dans la so...

Estimation de Distribution Basée sur le Flux Normalisant des Paramètres Pharmacocinétiques dans l'Imagerie par Résonance Magnétique Dynamique Améliorée par Contraste

Dans le diagnostic médical moderne et la recherche clinique, la technique d’imagerie par résonance magnétique dynamique avec contraste (Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging, DCE-MRI) fournit des informations importantes sur l’histopathologie des tissus. En ajustant le modèle Tracer-Kinetic (TK), on peut extraire les paramètres pharm...

Un cadre d'adaptation de domaine de transport siamois pour la classification IRM 3D des gliomes et des maladies d'Alzheimer

Classification des Gliomes et de la Maladie d’Alzheimer sur des IRM 3D Basée sur le Cadre d’Adaptation de Domaine Siamese-Transport Contexte de l’Étude Dans le diagnostic assisté par ordinateur, le dépistage des images par résonance magnétique (IRM) 3D joue un rôle crucial dans le diagnostic précoce de diverses maladies cérébrales, permettant de pr...

DeepSleepNet : Un modèle de classification automatique des stades du sommeil basé sur l'EEG monocanal brut

Réseau de Sommeil Profond : Modèle de Scoring Automatique des Stades de Sommeil Basé sur l’EEG à Canal Unique Introduction Le sommeil a un impact significatif sur la santé humaine, et surveiller la qualité du sommeil est crucial dans la recherche et la pratique médicale. Traditionnellement, les experts en sommeil évaluent les stades du sommeil en a...

Réalité virtuelle immersive pour la rééducation cognitive des survivants d'un AVC

Réalité virtuelle immersive pour la rééducation cognitive des survivants d'un AVC

Ces dernières années, la technologie de réalité virtuelle (VR) est devenue de plus en plus courante, et le prix des équipements matériels associés est devenu plus abordable. Par exemple, les écrans montés sur la tête (Head Mounted Displays, HMDs) disponibles sur le marché offrent désormais une haute résolution d’affichage ainsi qu’un suivi précis d...

Réseaux de Convolution de Graphes Spatio-Temporels Multi-Vue avec Généralisation de Domaine pour la Classification des États de Sommeil

Le classement des phases de sommeil est essentiel pour évaluer la qualité du sommeil et diagnostiquer les maladies. Cependant, les méthodes actuelles de classification rencontrent encore de nombreux défis lorsqu’il s’agit de traiter les caractéristiques spatiales et temporelles des signaux cérébraux multicanaux qui changent avec le temps, de gérer ...

Classification EEG inter-sujets basé sur l'apprentissage ensembliste hétérogène multi-tâches chez les patients victimes d'AVC

Classification EEG inter-sujets basé sur l'apprentissage ensembliste hétérogène multi-tâches chez les patients victimes d'AVC

Introduction L’imagerie motrice (Motor Imagery, MI) fait référence à l’exécution d’une activité par l’imagination sans mouvement musculaire réel. Ce paradigme est largement utilisé dans les interfaces cerveau-machine (Brain-Computer Interface, BCI) pour décoder l’activité cérébrale en commandes de contrôle pour des dispositifs externes. En particul...

Apprentissage profond informé par la physique pour la modélisation musculo-squelettique: Prédire les forces musculaires et la cinématique des articulations à partir de l'EMG de surface

Les modèles musculosquelettiques ont été largement utilisés pour les analyses biomécaniques car ils peuvent estimer des variables de mouvement difficiles à mesurer directement in vivo (comme les forces musculaires et les moments articulaires). Les modèles musculosquelettiques entraînés de manière traditionnelle par des processus physiques peuvent e...

Réseau Neuronal Convolutionnel d'Attention Multi-Caractéristiques pour le Décodage de l'Imagination Motrice

Le Brain-Computer Interface (BCI) est un moyen de communication reliant le système nerveux à l’environnement extérieur. La Motor Imagery (MI) est la fondation de la recherche BCI, elle se réfère à la répétition interne avant l’exécution du mouvement. Les technologies non invasives, telles que l’électroencéphalographie (EEG), permettent d’enregistre...