Le blocage nerveux du cuir chevelu soulage les maux de tête associés à la sonication au cours de la focalisée par ultrasons guidée par résonance magnétique transcrânienne

Médecine, Anesthésiologie, Neurologie, Neurochirurgie, Imagerie médicale, Sciences de la vie, Génie biologique, Biophysique,
mal de tête   ultrasons focalisés guidés par résonance magnétique   blocage nerveux du cuir chevelu  

Dans cet article académique, les auteurs ont tenté de résoudre le problème fréquent des maux de tête secondaires lors du traitement par ultrasons focalisés guidés par IRM transcranienne (mrgFUS). Les maux de tête sont une complication fréquente qui peut même conduire les patients à ne plus pouvoir tolérer l’irradiation par les ondes sonores et à de...

Un modèle de langage pour la région 5' UTR pour décoder les régions non traduites de l'ARNm et les prévisions de fonction

Un modèle de langage pour la région 5' UTR pour décoder les régions non traduites de l'ARNm et les prévisions de fonction

Sciences de la vie, Biologie cellulaire, Biochimie, Génie biologique, Génétique,
modèle de langage   5' UTR   traduction d'ARNm   expression des protéines   prévision de fonction  

La région 5’ non traduite (5’UTR) est une région régulatrice à l’extrémité des molécules d’ARN messager (ARNm), jouant un rôle clé dans la régulation du processus de traduction et l’influence sur les niveaux d’expression des protéines. Les modèles langagiers ont démontré leur efficacité pour décoder les séquences protéiques et génomiques. Dans cett...

Représentation sécante hyperbolique de la fonction logistique : Application à l'apprentissage probabiliste d'instances multiples pour la détection d'hémorragie intracranienne CT

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Neurologie, Imagerie médicale, Sciences de la vie, Génie biologique,
apprentissage d'instances multiples   processus gaussiens   inférence variationnelle bayésienne   détection d'hémorragie intracranienne  

Le domaine de l’intelligence artificielle a toujours été confronté au problème de “l’apprentissage faiblement supervisé”, où seule une partie des annotations sont observables dans les données d’entraînement, le reste des annotations étant inconnu. L’apprentissage multi-instances (Multiple Instance Learning, MIL) est un paradigme visant à résoudre c...