Réseau d'exploration et de fusion de caractéristiques multi-niveaux pour la prédiction du statut IDH dans les gliomes à partir de l'IRM

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Analyses médicales, Neurochirurgie, Imagerie médicale, Oncologie,
gliomes   prédiction IDH   caractéristiques multi-niveaux   IRM   fusion de caractéristiques  

Exploration et Fusion de Caractéristiques Multi-Niveaux pour la Prédiction de l’État IDH sur les IRM Contexte de l’étude Les gliomes sont les tumeurs cérébrales primaires malignes les plus courantes chez les adultes. Selon la classification des tumeurs de l’Organisation mondiale de la santé (OMS) en 2021, le génotype joue un rôle crucial dans la so...

Estimation de Distribution Basée sur le Flux Normalisant des Paramètres Pharmacocinétiques dans l'Imagerie par Résonance Magnétique Dynamique Améliorée par Contraste

Ingénierie, Génie électrique, Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Analyses médicales, Imagerie médicale, Oncologie,
flux normalisant   paramètres pharmacocinétiques   IRM dynamique améliorée par contraste   estimation du maximum de vraisemblance   distribution a posteriori  

Dans le diagnostic médical moderne et la recherche clinique, la technique d’imagerie par résonance magnétique dynamique avec contraste (Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging, DCE-MRI) fournit des informations importantes sur l’histopathologie des tissus. En ajustant le modèle Tracer-Kinetic (TK), on peut extraire les paramètres pharm...

Un cadre d'adaptation de domaine de transport siamois pour la classification IRM 3D des gliomes et des maladies d'Alzheimer

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Analyses médicales, Neurologie, Imagerie médicale, Oncologie,
IRM 3D   Gliomes   Maladie d'Alzheimer   Adaptation de domaine   Apprentissage profond  

Classification des Gliomes et de la Maladie d’Alzheimer sur des IRM 3D Basée sur le Cadre d’Adaptation de Domaine Siamese-Transport Contexte de l’Étude Dans le diagnostic assisté par ordinateur, le dépistage des images par résonance magnétique (IRM) 3D joue un rôle crucial dans le diagnostic précoce de diverses maladies cérébrales, permettant de pr...

Transformateurs de vision, modèle d'ensemble et apprentissage par transfert utilisant l'IA explicable pour la détection et la classification des tumeurs cérébrales

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Neurologie, Imagerie médicale, Oncologie,
classification des tumeurs cérébrales   apprentissage profond   apprentissage ensembliste   classification multiclasses   apprentissage par transfert   IA explicable   transformateurs de vision  

En raison de la forte incidence et de la létalité des tumeurs cérébrales, il est devenu particulièrement important de détecter et de classifier rapidement et précisément les tumeurs cérébrales. Les tumeurs cérébrales incluent des types malins et non malins, et leur croissance anormale peut causer des dommages à long terme au cerveau. L’imagerie par...

Évaluation de la valeur prédictive des modèles de croissance des gliomes pour les gliomes de bas grade après résection tumorale

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cerveau   gliome   modèle de croissance   imagerie par résonance magnétique   validation  

Étude sur la valeur prédictive des modèles de croissance des gliomes de bas grade après chirurgie Introduction Les gliomes sont des tumeurs cérébrales invasives qui peuvent se propager rapidement dans le cerveau. Comprendre et prédire les modes et les vitesses de cette propagation peut aider à optimiser les traitements. Les modèles de croissance de...