Titre : Complexe répresseur Polycomb-1

Complexe répresseur Polycomb-1 : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Neural Networks, Computer
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Sources (10000 au total)

Computer-aided diagnosis for breast cancer classification using deep neural networks and transfer learning.

Many developed and non-developed countries worldwide suffer from cancer-related fatal diseases. In particular, the rate of breast cancer in females increases daily, partially due to unawareness and un... This article presents a novel computer-aided diagnosis method for breast cancer classification (both binary and multi-class), using a combination of deep neural networks (ResNet 18, ShuffleNet, and In... Our proposed method provides the best average accuracy for binary classification of benign or malignant cancer cases of 99.7%, 97.66%, and 96.94% for ResNet, InceptionV3Net, and ShuffleNet, respective...

Convolutional neural network for automatic maxillary sinus segmentation on cone-beam computed tomographic images.

An accurate three-dimensional (3D) segmentation of the maxillary sinus is crucial for multiple diagnostic and treatment applications. Yet, it is challenging and time-consuming when manually performed ...

Deep Learning With Convolutional Neural Networks for Motor Brain-Computer Interfaces Based on Stereo-Electroencephalography (SEEG).

Deep learning based on convolutional neural networks (CNN) has achieved success in brain-computer interfaces (BCIs) using scalp electroencephalography (EEG). However, the interpretation of the so-call... Thirty epilepsy patients were recruited, and a paradigm including five hand and forearm motion types was designed. Six methods, including filter bank common spatial pattern (FBCSP) and five deep learn... The average classification accuracy for EEGNet, FBCSP, shallow CNN, deep CNN, STSCNN, and ResNet were 35 ± 6.1%, 38 ± 4.9%, 60 ± 3.9%, 60 ± 3.3%, 61 ± 3.2%, and 63 ± 3.1% respectively. Further analysi... ResNet and STSCNN achieved the first- and second-highest decoding accuracy, respectively. The STSCNN demonstrated that an extra spatial convolution layer was beneficial, and the decoding process can b... This study is the first to investigate the performance of deep learning on SEEG signals. In addition, this paper demonstrated that the so-called 'black-box' method can be partially interpreted....