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Cours enseignés par cette personne (2)

Unités associées (4)

EE-626: Graph representations for biology and medicine

Systems of interacting entities, modeled as graphs, are pervasive in biology and medicine. The class will cover advanced topics in signal processing and machine learning on graphs and networks, and wi

EE-452: Network machine learning

Fundamentals, methods, algorithms and applications of network machine learning and graph neural networks

Laboratoire de traitement des signaux 4

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Laboratoire de mathématique de la science des données (IC/SB)

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IC
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Chaire de mathématiques de la science des données (SB/IC)

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AI Center - Gestion

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Publications associées (39)

Veuillez noter qu'il ne s'agit pas d'une liste complète des publications de cette personne. Elle inclut uniquement les travaux sémantiquement pertinents. Pour une liste complète, veuillez consulter Infoscience.

Tertiary Lymphoid Structures Generation Through Graph-Based Diffusion

Pascal Frossard, Ntorina Thanou

Graph-based representation approaches have been proven to be successful in the analysis of biomedical data due to their capability of capturing intricate dependencies between biological entities, such as the spatial organization of different cell types in ...

Springer International Publishing Ag2024

AngioPy segmentation: An open-source, user-guided deep learning tool for coronary artery segmentation

Emmanuel Abbé, Ortal Yona Senouf, Thabodhan Mahendiran, Ntorina Thanou, Edward Carlo Giorgio Andò

This is a PDF file of an article that has undergone enhancements after acceptance, such as the addition of a cover page and metadata, and formatting for readability, but it is not yet the definitive version of record. This version will undergo additional c ...

Elsevier BV2024

Anatomy-Informed Multimodal Learning for Myocardial Infarction Prediction

Pascal Frossard, Emmanuel Abbé, Ortal Yona Senouf, Ntorina Thanou, Ivan-Daniel Sievering

Goal: In patients with coronary artery disease, the prediction of future cardiac events such as myocardial infarction (MI) remains a major challenge. In this work, we propose a novel anatomy-informed multimodal deep learning framework to predict future MI ...

2024