L’innovation dans la classification des neurones : Fusion d’informations provenant de données électrophysiologiques humaines et murines La classification des neurones a longtemps posé un défi majeur à la communauté scientifique. Une classification précise des neurones est essentielle pour comprendre le fonctionnement du cerveau en état de santé et ...

Une nouvelle avancée dans le domaine de la neuroinformatique : Rapport d’étude sur l’outil Cadence pour la détection des événements calciques Introduction La technologie d’imagerie calcique a révolutionné l’étude des ensembles de neurones, fournissant aux chercheurs un puissant outil pour visualiser et surveiller simultanément l’activité de multipl...

Recherche sur la connectivité cérébrale fonctionnelle en utilisant un classificateur en graphes multiniveaux bayésien Contexte de la Recherche et Énoncé du Problème Ces dernières années, la recherche sur le contrôle cognitif chez les personnes âgées a pris de l’importance, notamment dans le contexte de l’accélération du vieillissement démographique...

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...

Recherche en neuroinformatique : Modélisation 3D de l’anatomie nerveuse avec un système multicaméra Contexte académique L’anatomie chirurgicale du système nerveux central, y compris le crâne et la colonne vertébrale, possède une structure tridimensionnelle(3D) extrêmement complexe, rendant difficile pour les apprenants de comprendre pleinement les ...

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...

Sélection de cibles TMS guidée par IRMf : Fiabilité et sensibilité des indicateurs IRMf à 3T et 1.5T [DOI: 10.1007/s12021-024-09667-5], Article publié dans « Neuroinformatics » Introduction L’utilisation initiale de l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) s’est principalement concentrée sur l’inférence des processus cognitifs. Cepe...

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...