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

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

《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...

Réseau de convolution graphique guidé par la similarité à l'auto-attention pour la recherche sur la classification des gliomes de bas grade de plusieurs types

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Réseau de Convolution Graphique Guidé par la Similarité Auto-attention pour la Classification des Gliomes de Bas Grade Multitypes I. Contexte de la Recherche Les gliomes de bas grade sont une forme courante de tumeur cérébrale maligne, causée par la transformation cancérogène des cellules gliales dans le cerveau et la moelle épinière. Ils se caract...

Algorithme de radiomique alimenté par IA basé sur le regroupement de tranches pour le classement des gliomes

Algorithme de radiomique alimenté par IA basé sur le regroupement de tranches pour le classement des gliomes

Algorithme de radiomique d’imagerie pour la gradation des gliomes basé sur le pooling de tranches et assisté par l’IA Introduction Les gliomes sont les tumeurs les plus courantes et les plus menaçantes du système nerveux central, caractérisées par une haute incidence, de fréquentes récidives, une mortalité élevée et un faible taux de guérison. L’Or...

Autoencodeur Variationnel Désentrelacé Multimodal avec Interprétabilité Théorique pour la Classification des Gliomes

Application du Variational Autoencoder Démêlant Multimodal et de l’Interprétabilité Basée sur la Théorie des Jeux dans la Classification des Gliomes Introduction Dans le système nerveux central, les gliomes sont les tumeurs cérébrales primaires les plus courantes. Selon les activités cellulaires et le degré d’invasion, l’Organisation Mondiale de la...