Développement d'un modèle de médulloblastome orthotopique chez le poisson zèbre pour des tests rapides de médicaments

Médecine, Pédiatrie, Neurologie, Oncologie,
médulloblastome   modèle de poisson zèbre   tests de médicaments   cellules souches neurales   croissance tumorale  

Contexte académique Le médulloblastome (Medulloblastoma, MB) est l’une des tumeurs cérébrales malignes les plus courantes chez les enfants. Bien que les progrès récents dans la caractérisation moléculaire et les traitements multimodaux aient considérablement amélioré les taux de survie des patients, le pronostic du médulloblastome reste étroitement...

Efficacité de la radiochirurgie basée sur la séquence 3D-TSE dans le prolongement du temps jusqu'à l'échec intracrânien distant : une analyse session par session dans une cohorte de patients diversifiée sur le plan histologique

Médecine, Neurologie, Imagerie médicale, Oncologie,
Radiochirurgie   Séquence 3D-TSE   Échec intracrânien distant   Métastases cérébrales   Protocole d'imagerie  

Efficacité de la séquence 3D-TSE dans la prolongation du temps jusqu’à la récidive intracrânienne distante : une analyse par session dans une cohorte de patients diversifiés sur le plan histologique Contexte académique Les métastases cérébrales (Brain Metastases, BM) représentent la majorité des tumeurs malignes intracrâniennes et contribuent de ma...

L'immortalisation basée sur l'allongement alternatif des télomères rend le gliome hémisphérique diffus mutant H3G34R hypersensible aux régimes de combinaison d'inhibiteurs de PARP

Médecine, Neurologie, Oncologie,
allongement alternatif des télomères   mutation H3G34R   gliome hémisphérique diffus   inhibiteurs de PARP   stress des dommages à l'ADN  

Contexte Le gliome hémisphérique diffus (Diffuse Hemispheric Glioma, DHG) est un gliome de haut grade agressif avec un pronostic sombre, particulièrement fréquent chez les enfants et les adolescents. La mutation H3G34R/V est l’une des variations génétiques courantes dans ce type de tumeur, souvent accompagnée de l’inactivation du gène ATRX (alpha-t...

Essai de phase II de stratification thérapeutique tripartite basée sur la pathologie pour les patients atteints de tumeurs germinales du SNC : une étude de suivi à long terme

Médecine, Neurologie, Neurochirurgie, Oncologie,
Tumeurs germinales du SNC   suivi à long terme   traitement tripartite   pathologie   taux de survie   rechute   complications  

Étude de suivi à long terme sur les tumeurs germinales du système nerveux central : une stratification thérapeutique tripartite basée sur la pathologie Contexte académique Les tumeurs germinales du système nerveux central (CNS GCTs) sont des tumeurs rares qui surviennent principalement chez les adolescents, en particulier les hommes âgés de 12 à 16...

L'administration ciblée de Napabucasin avec radiothérapie améliore les résultats dans le gliome diffus de la ligne médiane

Médecine, Neurologie, Oncologie,
Gliome diffus de la ligne médiane   Radiothérapie   Napabucasin   Administration ciblée   Barrière hémato-encéphalique   Stress oxydatif   Taux de survie  

La livraison ciblée de Napabucasin associée à la radiothérapie dans le gliome diffus de la ligne médiane Contexte Le gliome diffus de la ligne médiane (Diffuse Midline Glioma, DMG) est la tumeur cérébrale primaire la plus agressive chez les enfants, avec une survie médiane généralement inférieure à un an. Bien que la radiothérapie (Radiation Therap...

Analyse longitudinale prospective de l'habitat tumoral basé sur l'IRM physiologique prédit les résultats à court terme des patients atteints de glioblastome IDH-sauvage

Médecine, Neurologie, Neurochirurgie, Imagerie médicale, Oncologie,
glioblastome   habitat tumoral   IRM physiologique   prédiction de pronostic   IDH-sauvage  

L’analyse de l’habitat tumoral basée sur l’IRM physiologique prédit les résultats à court terme des patients atteints de glioblastome IDH sauvage Contexte académique Le glioblastome (GBM) est une tumeur cérébrale hautement maligne, caractérisée par une hétérogénéité intratumorale significative. Cette hétérogénéité se manifeste non seulement dans l’...

Segmentation des tumeurs mammaires ABVS via l'intégration du CNN avec l'auto-attention par échantillonnage dilaté et le Transformer d'interaction de caractéristiques

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Imagerie médicale,
Segmentation des tumeurs mammaires   Scanner automatique de volume mammaire   Réseau de segmentation 3D Transformer-CNN   Modélisation d'image masquée   Apprentissage profond   Analyse d'images médicales   Apprentissage auto-supervisé  

Segmentation des tumeurs mammaires ABVS basée sur CNN et Dilated Sampling Self-Attention Contexte académique Le cancer du sein est le deuxième cancer le plus courant dans le monde, et une détection précoce et précise est essentielle pour améliorer le pronostic des patients et réduire la mortalité. Bien que plusieurs techniques d’imagerie (telles qu...

Un cadre général de débiaisage avec raisonnement contrefactuel pour la détection de l'anxiété de prise de parole en public multimodale

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle,
détection de l'anxiété de prise de parole en public   débiaisage multimodal   corrélation fallacieuse   raisonnement contrefactuel   ensemble de données  

Contexte académique et introduction du problème Dans le domaine de l’éducation actuelle, l’anxiété de parler en public (Public Speaking Anxiety, PSA) est un phénomène répandu, en particulier chez les apprenants non natifs. Cette anxiété affecte non seulement la capacité d’expression des apprenants, mais peut également entraver leur développement pe...

Apprentissage Continu Basé sur la Répétition avec des Invites Doubles

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle,
Apprentissage Continu   Invites Doubles   Distillation de Connaissances   Oubli Catastrophique   Réseaux Neuronaux  

Contexte académique Dans le domaine de l’apprentissage automatique et des réseaux de neurones, l’apprentissage continu (Continual Learning) est une direction de recherche importante. L’objectif de l’apprentissage continu est de permettre à un modèle d’apprendre continuellement de nouvelles connaissances tout en évitant d’oublier les connaissances d...

Entropie d'erreur minimale quantifiée complexe avec points de référence : théorie et application dans la régression de modèle

Sciences de l'information, Électronique et informatique, Informatique, Intelligence artificielle,
algorithme à point fixe   technique quantifiée   analyse de régression   modèle linéaire en paramètres   convergence   domaine complexe  

Entropie d’erreur minimale quantifiée complexe avec points de référence : théorie et application dans la régression de modèle Contexte académique Dans les domaines de l’apprentissage automatique et du traitement du signal, la présence de bruit non gaussien peut souvent nuire à la performance des modèles. L’erreur quadratique moyenne (Mean Squared E...