Vers la guidance d'image hyperspectrale quantitative basée sur l'apprentissage automatique pour la résection des tumeurs cérébrales

Vers la guidance d'image hyperspectrale quantitative basée sur l'apprentissage automatique pour la résection des tumeurs cérébrales

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...

Diagnostic automatisé efficace basé sur l'apprentissage profond à partir d'échocardiographies avec apprentissage autosupervisé contrastif

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...

Imagerie de précision de la fonction cardiaque et de la taille de la cicatrice dans l'infarctus du myocarde aigu et chronique porcin à l'aide d'une IRM à champ ultra-élevé

Imagerie de précision de la fonction cardiaque et de la taille de la cicatrice dans l'infarctus du myocarde aigu et chronique porcin à l'aide d'une IRM à champ ultra-élevé

Imagerie de Précision de la Fonction Cardiaque et de la Taille de la Cicatrice Infarctus chez le Porc : Une Étude Utilisant une IRM à Ultra Champ chez des Modèles de Porcs avec Infarctus Myocardique Aigu et Chronique Contexte de l’Étude L’imagerie par résonance magnétique cardiaque (IRM) est une technique précise et hautement reproductible pour éva...

Améliorer la segmentation des gliomes de bas grade pédiatriques grâce à l'apprentissage multitâche

Amélioration de la segmentation du gliome pédiatrique de bas grade par l’apprentissage multitâche Introduction La segmentation des tumeurs cérébrales chez les enfants est une tâche clé pour l’analyse du volume tumoral et les algorithmes d’intelligence artificielle. Cependant, ce processus est chronophage et nécessite l’expertise des neuroradiologue...

Prédiction du grade de gliome à l'aide des caractéristiques radiomiques intratumorales et péritumorales à partir d'images IRM multiparamétriques

《Prévision des Grades des Gliomes Basée sur les Caractéristiques Radiomiques Intra- et Extra-Tumorales à partir d’Images IRM Multiparamétriques》 Contexte de l’Étude Les gliomes représentent les tumeurs cérébrales primitives les plus fréquentes du système nerveux central, constituant 80 % des tumeurs cérébrales malignes chez l’adulte. Dans la pratiq...

Réseau de convolution graphique guidé par la similarité à l'auto-attention pour la recherche sur la classification des gliomes de bas grade de plusieurs types

Réseau de convolution graphique guidé par la similarité à l'auto-attention pour la recherche sur la classification des gliomes de bas grade de plusieurs types

Réseau de Convolution Graphique Guidé par la Similarité Auto-attention pour la Classification des Gliomes de Bas Grade Multitypes I. Contexte de la Recherche Les gliomes de bas grade sont une forme courante de tumeur cérébrale maligne, causée par la transformation cancérogène des cellules gliales dans le cerveau et la moelle épinière. Ils se caract...

Algorithme de radiomique alimenté par IA basé sur le regroupement de tranches pour le classement des gliomes

Algorithme de radiomique alimenté par IA basé sur le regroupement de tranches pour le classement des gliomes

Algorithme de radiomique d’imagerie pour la gradation des gliomes basé sur le pooling de tranches et assisté par l’IA Introduction Les gliomes sont les tumeurs les plus courantes et les plus menaçantes du système nerveux central, caractérisées par une haute incidence, de fréquentes récidives, une mortalité élevée et un faible taux de guérison. L’Or...

Autoencodeur Variationnel Désentrelacé Multimodal avec Interprétabilité Théorique pour la Classification des Gliomes

Application du Variational Autoencoder Démêlant Multimodal et de l’Interprétabilité Basée sur la Théorie des Jeux dans la Classification des Gliomes Introduction Dans le système nerveux central, les gliomes sont les tumeurs cérébrales primaires les plus courantes. Selon les activités cellulaires et le degré d’invasion, l’Organisation Mondiale de la...

Apprentissage multitâche entièrement automatisé basé sur l'IRM multimodale pour la segmentation des gliomes et le génotypage IDH

Apprentissage multitâche entièrement automatisé basé sur l'IRM multimodale pour la segmentation des gliomes et le génotypage IDH

Rapport de recherche sur l’apprentissage multitâche entièrement automatique basé sur l’IRM multimodal pour la segmentation des gliomes et la classification du gène IDH Contexte de la recherche Les gliomes sont les tumeurs cérébrales primitives les plus courantes du système nerveux central. Selon la classification de l’Organisation Mondiale de la Sa...

Un Cadre CNN Guidé par l'Attention pour la Segmentation et la Classification du Gliome à l'Aide de Scans IRM 3D

Cadre CNN guidé par l’attention pour l’étude de segmentation et de classification des gliomes dans les scans IRM 3D Les gliomes sont les formes de tumeurs cérébrales les plus mortelles chez l’homme. Un diagnostic rapide de ces tumeurs est une étape importante pour un traitement efficace des tumeurs. L’imagerie par résonance magnétique (IRM) offre g...