Analyse numérique d'un capteur biosensible à fibres photoniques en cristal (PCF) utilisé pour le diagnostic des tumeurs cérébrales et incorporant un canal ouvert rectangulaire embouti TiO2-Au-MXene

Physique, Optique, Chimie, Nanosciences, Science des matériaux, Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Analyses médicales, Neurologie, Oncologie, Sciences de la vie, Génie biologique,
tumeur cérébrale   biosenseur optique   fibre photonic en cristal   Ti3C2Tx-MXene   résonance de plasmon de surface  

Analyse numérique d’un capteur biosensoriel avec canal ouvert de forme rectangulaire, incorporé avec TiO2-Au-MXene pour le diagnostic des tumeurs cérébrales Contexte académique et énoncé du problème Ces dernières années, le développement de biosenseurs rentables et fiables est devenu un sujet de recherche en vogue. Ces capteurs visent à détecter de...

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...

Identification des Mutations Conductrices de l'Hématopoïèse Clonale via la Mutagenèse de Saturation in Silico

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Médecine fondamentale, Hématologie, Oncologie, Sciences de la vie, Immunologie, Génétique,
hématopoïèse clonale   mutations conductrices   mutagenèse de saturation in silico   modèles d'apprentissage automatique   oncologie  

Introduction Dans le processus hématopoïétique sain, un groupe de cellules souches hématopoïétiques (Hematopoietic Stem Cells, abrégé HSC) contribue à toutes les lignées associées au sang. Cependant, avec l’âge, ce processus conduit souvent à l’hématopoïèse clonale (Clonal Hematopoiesis, abrégé CH), c’est-à-dire à l’expansion clonale des HSC, occup...

Identification des facteurs de risque comportementaux et physiologiques pour les tentatives de suicide dans la Biobanque britannique

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Santé environnementale et publique, Psychiatrie, Neurologie, Psychologie clinique, Sciences de la vie, Génétique,
tentatives de suicide   facteurs de risque comportementaux   facteurs de risque physiologiques   Biobanque britannique   analyse multifactorielle  

Contexte de l’étude : Le suicide est un défi de santé publique mondial, mais la relation entre les facteurs comportementaux, physiologiques et les tentatives de suicide (TS) reste entourée d’une grande incertitude. Les recherches précédentes se concentraient souvent sur des facteurs hypothétiques limités tels que les maladies mentales (comme la dép...

Évaluation participative de la reconstruction subclonale de tumeurs à partir d'un seul échantillon

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Analyses médicales, Oncologie, Sciences de la vie, Biologie cellulaire, Génétique,
reconstruction subclonale tumorale   évolution tumorale   analyse à échantillon unique   évaluation participative   séquençage de l'ADN  

Algorithme de reconstruction des sous-clones tumoraux à échantillon unique basé sur les ressources du groupe Introduction Le processus évolutif du cancer et l’hétérogénéité génétique des tumeurs sont des domaines clés de la recherche oncologique moderne. Les tumeurs évoluent à partir de cellules normales en acquérant progressivement des mutations s...

Un modèle GRU-CNN pour la détection de l'attention auditive à l'aide d'une analyse microstate et d'une quantification récurrence

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Neurologie,
détection de l'attention auditive   GRU-CNN   EEG   analyse du microétat   algorithmes d'apprentissage automatique   caractéristiques multivariées   analyse de quantification des récurrences  

Résumé et Rapport : Application du Modèle GRU-CNN Basé sur l’Analyse des Micro-États et l’Analyse Quantifiée par Récurrence dans la Détection de l’Attention Auditive Contexte et Motifs de Recherche L’attention, en tant que capacité cognitive, joue un rôle crucial dans le processus de perception en aidant les humains à se concentrer sur des objets s...