Prédiction du contrôle local basé sur la radiomique chez les patients atteints de métastases cérébrales après radiothérapie stéréotaxique postopératoire

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Neurologie, Neurochirurgie, Imagerie médicale, Oncologie,
radiomique   apprentissage automatique   prédiction de l'échec local   métastases cérébrales   intelligence artificielle  

Application de la radiomique dans la prédiction du contrôle local après radiothérapie stéréotaxique postopératoire chez les patients ayant des métastases cérébrales Contexte académique Les métastases cérébrales (Brain Metastases, BMs) sont les tumeurs cérébrales malignes les plus courantes, leur incidence dépassant largement celle des tumeurs céréb...

Plateforme d'apprentissage automatique basée sur le Raman révèle des différences métaboliques uniques entre le gliome IDHmut et IDHwt

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Analyses médicales, Neurologie, Imagerie médicale, Oncologie, Sciences de la vie, Biologie cellulaire, Biochimie,
spectroscopie Raman   gliome   apprentissage automatique   tissu FFPE   métabolisme des lipides  

Étude des différences métaboliques entre les cellules de gliome IDH muté et de type sauvage basée sur la spectroscopie Raman et une plateforme d’apprentissage automatique Introduction Dans le diagnostic et le traitement des gliomes, les coupes de tissus fixés au formol et inclus en paraffine (FFPE) sont couramment utilisées. Cependant, leur utilisa...

Méthode d'apprentissage profond basée sur la diffusion pour augmenter l'imagerie ultrastructurale et la microscopie électronique en volume

Méthode d'apprentissage profond basée sur la diffusion pour augmenter l'imagerie ultrastructurale et la microscopie électronique en volume

Sciences de l'information, Électronique et informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Imagerie médicale, Sciences de la vie, Biologie cellulaire, Biochimie, Biophysique,
modèle de diffusion   microscopie électronique   microscopie électronique en volume   imagerie haute résolution   apprentissage profond  

Amélioration de l’imagerie super-structurelle et de la microscopie électronique volumique via des algorithmes d’apprentissage profond basés sur les modèles de diffusion Introduction La microscopie électronique (Electron Microscopy, abrégée EM) en tant qu’outil d’imagerie à haute résolution a permis des percées majeures en biologie cellulaire. Les t...

Un nouveau pipeline de segmentation d'image basé sur CNN pour la modélisation de la stimulation de la moelle épinière féline individualisée

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Neurologie, Imagerie médicale, Sciences de la vie, Génie biologique,
stimulation de la moelle épinière   apprentissage automatique   segmentation automatique   recrutement axonal   réseau de neurones convolutifs   intelligence artificielle  

Pipeline de segmentation d’images basée sur les réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la modélisation de stimulation individualisée de la moelle épinière féline Contexte et motivation de la recherche La stimulation de la moelle épinière (Spinal Cord Stimulation, SCS) est une méthode thérapeutique largement utilisée pour la gestion de la douleu...

Réseau d'apprentissage de la structure du graphe guidé par l'attention pour la détection de l'attention auditive activée par EEG

Réseau d'apprentissage de la structure du graphe guidé par l'attention pour la détection de l'attention auditive activée par EEG

Ingénierie, Génie électrique, Sciences de l'information, Électronique et informatique, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Neurologie,
détection de l'attention auditive   électroencéphalographie   apprentissage de la structure du graphe   réseau de convolution de graphe   aides auditives dirigées par neuro  

Application du réseau d’apprentissage de structure de graphe guidée par l’attention pour la détection de l’attention auditive basée sur l’EEG Contexte académique L’«effet cocktail party» décrit la capacité du cerveau humain à se concentrer sélectivement sur un locuteur et à ignorer les autres dans un environnement multi-locuteurs. Cependant, cette ...

Une évaluation systématique de l'alignement euclidien avec l'apprentissage profond pour le décodage EEG

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Neurologie,
interfaces cerveau-ordinateur   apprentissage profond   alignement euclidien   décodage EEG   apprentissage par transfert  

Évaluation systématique de l’alignement euclidien avec l’apprentissage profond pour le décodage de l’EEG Introduction Les signaux électroencéphalographiques (EEG) sont largement utilisés dans les interfaces cerveau-machine (BCI) en raison de leur nature non invasive, de leur portabilité et de leur faible coût d’acquisition. Cependant, les signaux E...