L'apprentissage auto-supervisé des données d'accéléromètres fournit de nouvelles perspectives sur le sommeil et sa relation avec la mortalité

L'apprentissage auto-supervisé des données d'accéléromètres fournit de nouvelles perspectives sur le sommeil et sa relation avec la mortalité

De Nouveaux Aperçus sur le Lien entre le Sommeil et la Mortalité Révélés par l’Analyse de Données d’Accéléromètres de Poignet en Auto-apprentissage Dans la société moderne, le sommeil, en tant qu’activité fondamentale nécessaire à la vie, est d’une importance évidente. Mesurer et classifier avec précision les états sommeil/éveil ainsi que les diffé...

Impact d'un modèle de prédiction de la septicémie basé sur l'apprentissage profond sur la qualité des soins et la survie

Impact du modèle de prédiction de la septicémie basé sur l’apprentissage profond sur la qualité des soins et la survie des patients Contexte de l’étude La septicémie est une réaction inflammatoire systémique causée par une infection, affectant environ 48 millions de personnes dans le monde chaque année, dont environ 11 millions meurent. En raison d...

Optimisation du modèle de diffusion avec apprentissage profond

Optimisation du modèle de diffusion avec apprentissage profond

Dimond: Recherche sur l’optimisation des modèles de diffusion par apprentissage profond Contexte académique En neurosciences et en applications cliniques, l’imagerie par résonance magnétique de diffusion (Diffusion Magnetic Resonance Imaging, dMRI) est un outil important pour cartographier de manière non invasive la microstructure des tissus cérébr...

Débruitage basé sur l'apprentissage profond auto-supervisé pour l'IRM par tenseur de diffusion

Débruitage basé sur l'apprentissage profond auto-supervisé pour l'IRM par tenseur de diffusion

Introduction historique L’imagerie par résonance magnétique du tenseur de diffusion (Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging, DTI) est une technique de neuroimagerie largement utilisée pour l’imagerie de la microstructure des tissus cérébraux et des faisceaux de matière blanche in vivo. Cependant, le bruit dans les images pondérées par diffusio...

DeepDTI : Imagerie par tenseur de diffusion à six directions de haute fidélité utilisant l'apprentissage profond

DeepDTI : Imagerie par tenseur de diffusion à six directions de haute fidélité utilisant l'apprentissage profond

DeepDTI:Utilisation de l’apprentissage en profondeur pour obtenir une imagerie par tenseur de diffusion à six directions de haute fidélité Contexte de la recherche et motivation L’imagerie par résonance magnétique par tenseur de diffusion (Diffusion Tensor Imaging, DTI) présente des avantages inégalés pour la cartographie des microstructures tissul...

Un cadre de décodage de la parole neuronale s'appuyant sur l'apprentissage profond et la synthèse vocale

Un cadre de décodage de la parole neuronale s'appuyant sur l'apprentissage profond et la synthèse vocale

Une percée majeure dans la recherche en neurosciences : la technologie de l’apprentissage profond permet de décoder la parole naturelle à partir de signaux cérébraux Une équipe de recherche interdisciplinaire de l’Université de New York a récemment réalisé une percée majeure dans les domaines des neurosciences et de l’intelligence artificielle. Ils...