Diagnostic automatisé efficace basé sur l'apprentissage profond à partir d'échocardiographies avec apprentissage autosupervisé contrastif

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Imagerie médicale, Système cardiovasculaire,
apprentissage profond   apprentissage autosupervisé   apprentissage contrastif   échocardiographie   diagnostic automatisé   hypertrophie ventriculaire gauche   sténose aortique  

Nouvelle percée de l’apprentissage profond dans le diagnostic automatisé par échocardiographie : Rapport d’étude comparant les méthodes d’apprentissage auto-supervisé Contexte de l’étude Avec le développement rapide de l’intelligence artificielle et des technologies d’apprentissage machine, celles-ci jouent un rôle de plus en plus important dans le...

Utilisation de grands modèles de langage pour évaluer les perceptions publiques autour des agonistes des récepteurs du peptide-1 similaire au glucagon sur les médias sociaux

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Santé environnementale et publique, Endocrinologie, Système cardiovasculaire,
Obésité   Agonistes des Récepteurs du Peptide-1 Similaire au Glucagon   Médias Sociaux   Perception Publique   Traitement du Langage Naturel  

Dans le monde entier, la tendance à l’obésité est en constante augmentation, ce qui a des répercussions importantes sur la santé publique. L’obésité est indépendamment associée à une incidence accrue de maladies cardiovasculaires et à une mortalité plus élevée, avec une charge économique pour les systèmes de santé estimée à plus de 200 milliards de...

La Cartographie des Types Cellulaires des Maladies Musculaires Inflammatoires Met en Évidence une Vulnérabilité Sélective des Myofibres dans la Myosite à Corps d'Inclusion

Sciences de l'information, Électronique et informatique, Informatique, Intelligence artificielle,
Myofibres Inflammatoires   Myosite à Corps d'Inclusion   Séquençage ARN Mononucléaire   Transcriptomique Spatiale   Myopathie   Type Cellulaire   Expression Génétique  

Caractérisation de l’hétérogénéité des types de fibres musculaires dans les myopathies inflammatoires et susceptibilité sélective à la myosite à inclusions Avec l’âge, l’incidence des myopathies inflammatoires augmente progressivement, parmi lesquelles la myosite à inclusions (IBM) est la plus courante et pour laquelle il n’existe actuellement aucu...

Investigation des caractéristiques utiles pour la prédiction de la survie globale chez les patients atteints de gliome de bas grade à l'aide de lames histologiques

Sciences de l'information, Informatique, Médecine, Analyses médicales,
gliome   gliome de bas grade   apprentissage profond   histologie   traitement d'image   apprentissage automatique  

Étude des caractéristiques utiles pour la prédiction de la survie globale des patients atteints de gliomes de bas grade Contexte académique Les gliomes sont une croissance tumorale dans le cerveau, généralement une menace sérieuse pour la vie des patients. Dans la majorité des cas, les gliomes finissent par entraîner la mort du patient. L’analyse d...

Améliorer la segmentation des gliomes de bas grade pédiatriques grâce à l'apprentissage multitâche

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Pédiatrie, Imagerie médicale, Oncologie,
apprentissage multitâche   gliomes pédiatriques de bas grade   IRM   segmentation des tumeurs   apprentissage profond  

Amélioration de la segmentation du gliome pédiatrique de bas grade par l’apprentissage multitâche Introduction La segmentation des tumeurs cérébrales chez les enfants est une tâche clé pour l’analyse du volume tumoral et les algorithmes d’intelligence artificielle. Cependant, ce processus est chronophage et nécessite l’expertise des neuroradiologue...

Prédiction du grade de gliome à l'aide des caractéristiques radiomiques intratumorales et péritumorales à partir d'images IRM multiparamétriques

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Analyses médicales, Neurologie, Imagerie médicale, Oncologie,
grade du gliome   radiomique   volumes intratumoraux   volumes péritumoraux   IRM multiparamétrique   non invasif  

《Prévision des Grades des Gliomes Basée sur les Caractéristiques Radiomiques Intra- et Extra-Tumorales à partir d’Images IRM Multiparamétriques》 Contexte de l’Étude Les gliomes représentent les tumeurs cérébrales primitives les plus fréquentes du système nerveux central, constituant 80 % des tumeurs cérébrales malignes chez l’adulte. Dans la pratiq...