EHR-HGCN : Une Approche Hybride Améliorée pour la Classification de Texte Utilisant des Réseaux de Convolution de Graphes Hétérogènes dans les Dossiers de Santé Électroniques

EHR-HGCN : Une Approche Hybride Améliorée pour la Classification de Texte Utilisant des Réseaux de Convolution de Graphes Hétérogènes dans les Dossiers de Santé Électroniques

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle,
Dossiers de Santé Électroniques   Réseaux de Convolution de Graphes Hétérogènes   Classification de Texte   Traitement du Langage Naturel   Apprentissage Profond  

EHR-HGCN : une nouvelle méthode hybride de réseau de convolution de graphes hétérogènes pour la classification de textes de dossiers de santé électroniques Introduction au contexte académique Avec le développement rapide du traitement du langage naturel (NLP), la classification de texte est devenue une direction de recherche importante dans ce doma...

GCTNet : un réseau de transformateur de convolution en graphes pour la détection des troubles dépressifs majeurs à partir des signaux EEG

Ingénierie, Génie électrique, Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Psychiatrie, Neurologie, Psychologie clinique, Imagerie médicale,
Trouble Dépressif Majeur   EEG   Apprentissage Profond   Valeur de Verrouillage de Phase   Apprentissage Contrastif  

GCTNet：Réseau de Transformateurs à Convolution de Graphe pour la Détection de la Dépression Majeure Basée sur des Signaux EEG Contexte de la Recherche La dépression majeure (Major Depressive Disorder, MDD) est une maladie mentale courante caractérisée par des humeurs dépressives significatives et persistantes, touchant plus de 350 millions de perso...

Fusion non supervisée des images PAT et IRM non alignées via une génération d'images cross-modalité et un enregistrement mutuellement renforçants

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Imagerie médicale,
Tomographie Photoacoustique   Imagerie par Résonance Magnétique   Fusion d'Images   Enregistrement Multimodal   Apprentissage Profond  

Fusion non supervisée d’images PAT et IRM non alignées à l’aide de méthodes de génération et de recalage d’images cross-modales renforcées mutuellement Contexte et objectifs de la recherche Ces dernières années, la tomographie photoacoustique (Photoacoustic Tomography, PAT) et l’imagerie par résonance magnétique (Magnetic Resonance Imaging, MRI) on...

Développement et validation d'algorithmes d'apprentissage automatique basés sur des électrocardiogrammes pour les diagnostics cardiovasculaires au niveau de la population

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Système cardiovasculaire, Sciences de la vie, Biophysique,
Intelligence Artificielle   Électrocardiogramme   Maladies Cardiovasculaires   Apprentissage Profond   Augmentation de Gradient Extrême  

Développement et validation d’un algorithme d’apprentissage automatique à grande échelle pour le diagnostic cardiovasculaire basé sur l’ECG Introduction Les maladies cardiovasculaires (Cardiovascular diseases, CV) constituent depuis longtemps une source majeure de charge de morbidité à l’échelle mondiale. Le diagnostic et l’intervention précoces so...