S. Mueller

Nouveau modèle de deep learning pour améliorer la précision de la segmentation des tumeurs chez les patients pédiatriques.

Un modèle révolutionnaire prédit l'âge cérébral chez les enfants et les jeunes adultes grâce aux IRM.

Une méthode innovante prédit les mutations BRAF dans les tumeurs cérébrales sans chirurgie.

Des recherches montrent des liens importants entre les variants structurels et différentes maladies.

Des experts développent des modèles pour prédire la propagation des maladies malgré les incertitudes.

Un nouveau modèle interprétable améliore la prédiction du risque de DMLA en utilisant des images rétiniennes.

Une étude révèle comment la génétique et les facteurs sociaux influencent les résultats des tumeurs du SNC chez les enfants.

De nouvelles recherches éclairent le traitement personnalisé des tumeurs cérébrales chez les enfants.