représente 0,5 à 1 % des cancers. Comme l’explique la Ligue contre le cancer, la localisation de la lésion peut permettre d’identifier la tumeur : « ».
Selon une récente étude menée par l’Université de Kyushu, de chercheurs ont développé et validé un modèle d’apprentissage automatique capable d’évaluer avec précisionsurvivantes après un traitement.
« Dans la méthode traditionnelle, le taux de nécrose est calculé comme une zone nécrotique plutôt que comme un nombre de cellules individuelles, ce qui n’est pas suffisamment reproductible entre les évaluateurs et ne reflètent pas de manière adéquate les effets des médicaments anticancéreux. Nous avons donc envisagé d’utiliser l’IA pour améliorer l’estimation », explique le Dr Endo.
L’intelligence artificielle des cellules tumorales viables représente la capacité du cancer à se propager et la réponse individuelle des cellules tumorales des ostéosarcomes. L’intégration de cette méthode informatique dans l’analyse des images pathologiques
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