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...

CaNet: Réseau sensible au contexte pour la segmentation du gliome cérébral

CaNet: Réseau sensible au contexte pour la segmentation du gliome cérébral

Rapport d’étude sur le réseau sensible au contexte pour la segmentation des gliomes cérébraux Les gliomes cérébraux sont un type de tumeur cérébrale adulte courante, qui nuit gravement à la santé et présente un taux de mortalité élevé. Pour fournir des preuves suffisantes pour le diagnostic précoce, la planification chirurgicale et l’observation po...

Tomographie moléculaire par fluorescence basée sur la priorisation de la parcimonie de groupe pour la reconstruction morphologique du gliome

Rapport de recherche sur l’imagerie tomographique moléculaire par fluorescence basée sur une priorité de la parcimonie en groupe pour la reconstruction morphologique de gliome I. Contexte académique et motivation de la recherche L’imagerie tomographique moléculaire par fluorescence (Fluorescence Molecular Tomography, FMT) est un outil important des...

Première investigation clinique de l'imagerie fluorescente de la fenêtre proche infrarouge IIA/IIB pour la résection chirurgicale précise des gliomes

Première investigation clinique de l'imagerie fluorescente de la fenêtre proche infrarouge IIA/IIB pour la résection chirurgicale précise des gliomes

Introduction Dans le domaine de la recherche biomédicale, l’imagerie par fluorescence est très prisée pour sa haute sensibilité, sa haute résolution spatiale, ses capacités d’imagerie en temps réel et sa facilité d’utilisation. Cette étude explore la valeur de la technologie d’imagerie dans la fenêtre infrarouge proche II (NIR-II, 1000-1700 nm) dan...

Analyse de la survie des gliomes enrichie par l'ingénierie des données—Une enquête

Étude de l’analyse de survie chez les patients atteints de gliome: Une revue habilitée par l’ingénierie des données Introduction Le gliome est une tumeur qui se développe dans les cellules gliales, représentant 26,7 % de toutes les tumeurs primaires du cerveau et du système nerveux central. En raison de l’hétérogénéité de la tumeur, l’analyse de la...

Inférence bayésienne de l'hétérogénéité tissulaire pour la prédiction individualisée de la croissance du gliome

Prédiction Personnalisée de la Croissance des Gliomes en Utilisant l’Inférence Bayésienne Introduction Le glioblastome est la tumeur cérébrale primitive la plus invasive, avec des cellules tumorales qui envahissent fortement les tissus environnants. Les techniques d’imagerie médicale standards ne permettant pas d’identifier avec précision ces limit...

Apprentissage profond du phénotype d'imagerie et du génotype pour prédire le temps de survie global des patients atteints de glioblastome

Apprentissage profond du phénotype d'imagerie et du génotype pour prédire le temps de survie global des patients atteints de glioblastome

Dans le monde entier, le glioblastome (Glioblastoma, GBM) est la tumeur cérébrale maligne la plus courante et la plus mortelle. Ces dernières années, des études ont tenté de prédire la survie globale (Overall Survival, OS) des patients atteints de GBM en utilisant des techniques d’apprentissage automatique basées sur les phénotypes d’imagerie unimo...

Modélisation de la croissance du gliome avec effet de masse par imagerie par résonance magnétique longitudinale

Recherche sur les modèles mathématiques de croissance tumorale — Exploration de l’expansion du gliome à l’aide d’images par résonance magnétique longitudinale Un article récemment publié dans le « IEEE Transactions on Biomedical Engineering » propose une étude systématique de la modélisation mathématique et des principes de croissance du gliome. Ce...