Transformateurs de vision, modèle d'ensemble et apprentissage par transfert utilisant l'IA explicable pour la détection et la classification des tumeurs cérébrales

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Neurologie, Imagerie médicale, Oncologie,
classification des tumeurs cérébrales   apprentissage profond   apprentissage ensembliste   classification multiclasses   apprentissage par transfert   IA explicable   transformateurs de vision  

En raison de la forte incidence et de la létalité des tumeurs cérébrales, il est devenu particulièrement important de détecter et de classifier rapidement et précisément les tumeurs cérébrales. Les tumeurs cérébrales incluent des types malins et non malins, et leur croissance anormale peut causer des dommages à long terme au cerveau. L’imagerie par...

Apprentissage profond informé par la physique pour la modélisation musculo-squelettique: Prédire les forces musculaires et la cinématique des articulations à partir de l'EMG de surface

Ingénierie, Génie électrique, Sciences de l'information, Informatique, Automatique, Intelligence artificielle, Médecine, Orthopédie, Analyses médicales, Imagerie médicale, Sciences de la vie, Génie biologique,
informé par la physique   apprentissage profond   modélisation musculo-squelettique   EMG   forces musculaires   cinématique des articulations  

Les modèles musculosquelettiques ont été largement utilisés pour les analyses biomécaniques car ils peuvent estimer des variables de mouvement difficiles à mesurer directement in vivo (comme les forces musculaires et les moments articulaires). Les modèles musculosquelettiques entraînés de manière traditionnelle par des processus physiques peuvent e...

Modèle d'évaluation basé sur l'apprentissage profond pour l'identification en temps réel des apprenants visuels utilisant l'EEG brut

Ingénierie, Génie électrique, Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Neurologie, Sciences de la vie, Génie biologique,
apprentissage profond   identification en temps réel   apprenants visuels   EEG   apprentissage automatique   électroencéphalogramme   classification  

Dans l’environnement éducatif actuel, comprendre le style d’apprentissage des étudiants est crucial pour améliorer leur efficacité d’apprentissage. En particulier, l’identification des styles d’apprentissage visuels (visual learning style) aide les enseignants et les étudiants à adopter des stratégies plus efficaces dans le processus d’enseignement...

Développement et validation d'un modèle de radiomique de l'apprentissage profond avec des caractéristiques clinico-radiologiques pour l'identification des métastases péritonéales occultes chez les patients atteints d'adénocarcinome canalaire pancréatique

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Analyses médicales, Imagerie médicale, Oncologie,
apprentissage profond   radiomique   métastases péritonéales occultes   adénocarcinome canalaire pancréatique   tomodensitométrie  

Développement et validation d’un modèle radiomique d’apprentissage profond combiné aux caractéristiques radiologiques cliniques pour prédire les métastases péritonéales occultes chez les patients atteints d’adénocarcinome canalaire pancréatique Contexte L’adénocarcinome canalaire pancréatique (Pancreatic Ductal Adenocarcinoma, PDAC) est une tumeur ...

Apprentissage Profond Combinant Mammographie et Images d'Échographie pour Prédire la Malignité des Lésions BI-RADS US 4a chez les Femmes avec Seins Denses : Une Étude Diagnostique

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apprentissage profond   mammographie   échographie   seins denses   BI-RADS 4a   néoplasmes du sein  

Étude diagnostique sur la prédiction de la malignité des lésions BI-RADS US 4A chez les femmes à forte densité mammaire en combinant l’apprentissage profond avec les images mammographiques et échographiques Contexte Le cancer du sein est la tumeur maligne la plus fréquente chez les femmes, avec une incidence et un taux de mortalité élevés. Des étud...