Efficacité de la radiochirurgie basée sur la séquence 3D-TSE dans le prolongement du temps jusqu'à l'échec intracrânien distant : une analyse session par session dans une cohorte de patients diversifiée sur le plan histologique

Médecine, Neurologie, Imagerie médicale, Oncologie,
Radiochirurgie   Séquence 3D-TSE   Échec intracrânien distant   Métastases cérébrales   Protocole d'imagerie  

Efficacité de la séquence 3D-TSE dans la prolongation du temps jusqu’à la récidive intracrânienne distante : une analyse par session dans une cohorte de patients diversifiés sur le plan histologique Contexte académique Les métastases cérébrales (Brain Metastases, BM) représentent la majorité des tumeurs malignes intracrâniennes et contribuent de ma...

Analyse longitudinale prospective de l'habitat tumoral basé sur l'IRM physiologique prédit les résultats à court terme des patients atteints de glioblastome IDH-sauvage

Médecine, Neurologie, Neurochirurgie, Imagerie médicale, Oncologie,
glioblastome   habitat tumoral   IRM physiologique   prédiction de pronostic   IDH-sauvage  

L’analyse de l’habitat tumoral basée sur l’IRM physiologique prédit les résultats à court terme des patients atteints de glioblastome IDH sauvage Contexte académique Le glioblastome (GBM) est une tumeur cérébrale hautement maligne, caractérisée par une hétérogénéité intratumorale significative. Cette hétérogénéité se manifeste non seulement dans l’...

Segmentation des tumeurs mammaires ABVS via l'intégration du CNN avec l'auto-attention par échantillonnage dilaté et le Transformer d'interaction de caractéristiques

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Imagerie médicale,
Segmentation des tumeurs mammaires   Scanner automatique de volume mammaire   Réseau de segmentation 3D Transformer-CNN   Modélisation d'image masquée   Apprentissage profond   Analyse d'images médicales   Apprentissage auto-supervisé  

Segmentation des tumeurs mammaires ABVS basée sur CNN et Dilated Sampling Self-Attention Contexte académique Le cancer du sein est le deuxième cancer le plus courant dans le monde, et une détection précoce et précise est essentielle pour améliorer le pronostic des patients et réduire la mortalité. Bien que plusieurs techniques d’imagerie (telles qu...

Évaluation complète des pipelines pour la classification des troubles psychiatriques utilisant des ensembles de données fMRI au repos multi-sites

Évaluation complète des pipelines pour la classification des troubles psychiatriques utilisant des ensembles de données fMRI au repos multi-sites

Médecine, Psychiatrie, Neurologie, Imagerie médicale,
biomarqueur de classification   pipeline   généralisation   fMRI   ensemble de données multi-sites   trouble dépressif majeur  

Contexte Le domaine de la psychiatrie a longtemps dépendu des symptômes et des entretiens médicaux pour établir des diagnostics, en l’absence de biomarqueurs objectifs. L’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle au repos (resting-state functional magnetic resonance imaging, rs-fMRI) est largement considérée comme capable de révéler les modèl...

Identification des troubles anxieux avec détection de biomarqueurs via un réseau de neurones hypergraphe amélioré par sous-espace

Identification des troubles anxieux avec détection de biomarqueurs via un réseau de neurones hypergraphe amélioré par sous-espace

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Psychiatrie, Imagerie médicale, Sciences de la vie, Génie biologique,
trouble anxieux   réseau de neurones hypergraphe   données multimodales   amélioration de sous-espace   biomarqueur  

Identification des troubles anxieux et détection de biomarqueurs via un réseau de neurones hypergraphes amélioré en sous-espace Contexte académique Les troubles anxieux (Anxiety Disorders, ADs) sont des problèmes de santé mentale courants à l’échelle mondiale, affectant environ 7,3 % de la population. Les patients souffrant de troubles anxieux prés...