Réseau Régularisé d'Information-Méta Multi-Template pour le Diagnostic de la Maladie d'Alzheimer Utilisant l'IRM Structurelle

Réseau Régularisé d'Information-Méta Multi-Template pour le Diagnostic de la Maladie d'Alzheimer Utilisant l'IRM Structurelle

Réseau régularisé par méta-informations multi-modèles pour le diagnostic de la maladie d’Alzheimer : Une étude basée sur l’imagerie par résonance magnétique structurelle Contexte de l’étude La maladie d’Alzheimer (AD) est une maladie neurodégénérative progressive, dont le diagnostic et la détection précoce sont des défis importants dans le domaine ...

Réseau d'apprentissage de régularisation implicite inspiré du mécanisme de génération de bruit et d'imagerie pour la reconstruction CT à faible dose

Réseau d'apprentissage de régularisation implicite inspiré du mécanisme de génération de bruit et d'imagerie pour la reconstruction CT à faible dose

#Application d’un Réseau d’Apprentissage avec Régularisation Implicite Inspiré par la Génération de Bruit et le Mécanisme d’Imagerie à la Reconstruction de CT à Basse Dose La tomodensitométrie à basse dose (Low-Dose Computed Tomography, LDCT) est devenue un outil important en imagerie médicale moderne, visant à réduire les risques radiatifs tout en...

Fusion non supervisée des images PAT et IRM non alignées via une génération d'images cross-modalité et un enregistrement mutuellement renforçants

Fusion non supervisée d’images PAT et IRM non alignées à l’aide de méthodes de génération et de recalage d’images cross-modales renforcées mutuellement Contexte et objectifs de la recherche Ces dernières années, la tomographie photoacoustique (Photoacoustic Tomography, PAT) et l’imagerie par résonance magnétique (Magnetic Resonance Imaging, MRI) on...

Apprentissage Fédéré Semi-Supervisé Model-Hétérogène pour la Segmentation d'Images Médicales

Apprentissage Fédéré Semi-Supervisé Model-Hétérogène pour la Segmentation d'Images Médicales

Modèle Hétérogène de Fédération Apprentissage Semi-Supervisé pour la Segmentation d’Images Médicales Introduction La segmentation des images médicales joue un rôle crucial dans le diagnostic clinique en aidant les médecins à identifier et analyser les pathologies. Cependant, cette tâche est souvent confrontée à des défis tels que les données sensib...

Détection semi-supervisée des nodules thyroïdiens dans les vidéos échographiques

Détection semi-supervisée des nodules thyroïdiens dans les vidéos échographiques

Rapport de recherche sur la détection des nodules thyroïdiens dans les vidéos échographiques semi-supervisées Contexte de la recherche Les nodules thyroïdiens sont des maladies thyroïdiennes courantes, et leur dépistage et diagnostic précoce reposent généralement sur des examens échographiques. L’échographie est une méthode de détection non invasiv...

Réseau de supervision bilatérale pour la segmentation d'images médicales semi-supervisée

Réseau de supervision bilatérale pour la segmentation d'images médicales semi-supervisée

Contexte et Motivation de la Recherche La segmentation des images médicales revêt une importance capitale dans l’analyse des structures anatomiques et des zones de lésions, ainsi que dans le diagnostic clinique. Cependant, les méthodes d’apprentissage supervisé existantes reposent sur une grande quantité de données annotées, alors que l’obtention d...