Peau électronique à base de réseau métallorganique améliorée par apprentissage profond pour la surveillance de la santé

Chimie, Nanosciences, Science des matériaux, Sciences de l'information, Semi-conducteurs et dispositifs d'information, Intelligence artificielle, Sciences de la vie, Génie biologique,
Peau électronique   Réseau métallorganique   Apprentissage profond   Surveillance de la santé   Détection de mouvement   Détection biomoléculaire   Intelligence artificielle  

La peau électronique renforcée par l’apprentissage profond en métal-organique pour la surveillance de la santé Contexte académique La peau électronique (e-skin) est une technologie capable de percevoir des stimuli physiologiques et environnementaux, imitant les fonctions de la peau humaine. Ces dernières années, les applications potentielles de l’e...

Utilisation des données de pharmacovigilance pour prédire les profils de toxicité à l'échelle de la population de l'immunothérapie par inhibiteurs de points de contrôle

Sciences de l'information, Informatique, Médecine, Oncologie, Sciences de la vie, Immunologie,
Pharmacovigilance   Inhibiteurs de points de contrôle   Prédiction de toxicité   Apprentissage profond   Immunothérapie du cancer   Analyse de population   Réseau de convolution graphique dynamique  

Prédiction et surveillance de la toxicité des inhibiteurs de point de contrôle immunitaire : L’application révolutionnaire du framework DysPred basé sur l’apprentissage profond Contexte académique Les inhibiteurs de point de contrôle immunitaire (immune checkpoint inhibitors, ICIs) représentent une avancée majeure dans le domaine de l’immunothérapi...

Algorithmes d'apprentissage profond pour la détection du cancer du sein dans une cohorte de dépistage au Royaume-Uni : en tant que lecteurs autonomes et combinés avec des lecteurs humains

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Imagerie médicale, Oncologie,
Apprentissage profond   Dépistage du cancer du sein   Lecture autonome   Lecture humaine   Cohorte britannique  

Algorithmes d’apprentissage profond pour la détection du cancer du sein dans une cohorte de dépistage britannique Contexte académique Le cancer du sein est l’un des cancers les plus fréquents chez les femmes à l’échelle mondiale, et le dépistage précoce est crucial pour améliorer les taux de guérison. Les systèmes traditionnels de détection assisté...

Transformer pour la réidentification d'objets : un aperçu

Sciences de l'information, Électronique et informatique, Informatique, Automatique, Intelligence artificielle,
Réidentification d'objets   Transformer   Apprentissage profond   Reconnaissance multimodale   Analyse vidéo  

Transformer pour la Ré-identification d’Objets : Une Synthèse Contexte et Importance de la Recherche La ré-identification d’objets (Object Re-Identification, Re-ID) est une tâche majeure en vision par ordinateur, visant à identifier des objets spécifiques à travers différents moments et contextes. Ce domaine a connu des avancées significatives grâc...

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

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Imagerie médicale, Oncologie, Sciences de la vie, Génétique,
Glioblastome   Survie globale   Pronostic   Génotype   Moléculaire   Multi-tâches   Apprentissage profond  

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...