Une approche d'apprentissage profond basée sur l'attention pour la classification des stades du sommeil avec EEG monocanal

L’électronique IEEE (Institut des ingénieurs électriques et électroniques) a publié dans le volume 29 de “Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering” de 2021 un article intitulé “A Single-Channel EEG Sleep Stage Classification Method Based on Attention Deep Learning”. Cet article a été rédigé par les chercheurs Emadeldeen Edele, ...

Extension de l'utilisation clinique de OPM-MEG en utilisant une méthode de suppression automatique efficace pour l'artéfact métallique des appareils dentaires

Étendre l’application clinique de l’OPM-MEG : une méthode efficace pour supprimer automatiquement les artefacts métalliques des appareils orthodontiques Introduction La magnétoencéphalographie (MEG) est une technologie permettant de reconstruire la distribution des courants neuronaux et les réseaux fonctionnels du cerveau via des capteurs de champ ...

Analyse du scanner cérébral basée sur l'apprentissage supervisé comme prédicteur des résultats après un arrêt cardiaque hors de l'hôpital

Analyse de l’apprentissage machine supervisé de l’analyse CT cérébrale en tant qu’outil de prédiction du pronostic après un arrêt cardiaque extrahospitalier Contexte de l’étude L’arrêt cardiaque extrahospitalier (ACEH) est l’une des principales causes de décès dans le monde occidental, avec un taux de survie extrêmement faible, allant de 3% à 16% s...

Méthode de localisation de la zone de début de crise chez les patients atteints d'épilepsie réfractaire

Ces dernières années, l’épilepsie réfractaire (refractory epilepsy) suscite un intérêt croissant dans le milieu médical. Cette forme d’épilepsie est définie par la persistance de crises d’épilepsie graves malgré deux traitements appropriés par des médicaments antiépileptiques. Pour les patients ne répondant pas au traitement médicamenteux, si la zo...

Développement et validation d'un modèle de radiomique de l'apprentissage profond avec des caractéristiques clinico-radiologiques pour l'identification des métastases péritonéales occultes chez les patients atteints d'adénocarcinome canalaire pancréatique

Développement et validation d’un modèle radiomique d’apprentissage profond combiné aux caractéristiques radiologiques cliniques pour prédire les métastases péritonéales occultes chez les patients atteints d’adénocarcinome canalaire pancréatique Contexte L’adénocarcinome canalaire pancréatique (Pancreatic Ductal Adenocarcinoma, PDAC) est une tumeur ...

Apprentissage Profond Combinant Mammographie et Images d'Échographie pour Prédire la Malignité des Lésions BI-RADS US 4a chez les Femmes avec Seins Denses : Une Étude Diagnostique

Étude diagnostique sur la prédiction de la malignité des lésions BI-RADS US 4A chez les femmes à forte densité mammaire en combinant l’apprentissage profond avec les images mammographiques et échographiques Contexte Le cancer du sein est la tumeur maligne la plus fréquente chez les femmes, avec une incidence et un taux de mortalité élevés. Des étud...

Transformer la salle d'opération en environnement de réalité mixte : une enquête clinique prospective sur le clip de l'anévrisme cérébral

Transformer la salle d'opération en environnement de réalité mixte : une enquête clinique prospective sur le clip de l'anévrisme cérébral

Transformer la salle d’opération en un environnement de réalité mixte : une étude clinique prospective pour l’occlusion d’anévrismes cérébraux Le traitement chirurgical des anévrismes cérébraux est un processus extrêmement complexe et délicat dans le domaine de la neurochirurgie. Pour améliorer les résultats chirurgicaux, les chercheurs explorent c...

Classification des lésions mammaires basée sur l'intelligence artificielle à partir de la mammographie avec contraste : une étude multicentrique

Voici la traduction française complète du rapport, tout en conservant le formatage Markdown et les marqueurs originaux: Étude multicentrique sur la classification des lésions mammaires basée sur l’intelligence artificielle Dans le domaine du cancer du sein, un diagnostic précoce est essentiel pour améliorer l’efficacité du traitement et le taux de ...

Prédiction du contrôle local basé sur la radiomique chez les patients atteints de métastases cérébrales après radiothérapie stéréotaxique postopératoire

Application de la radiomique dans la prédiction du contrôle local après radiothérapie stéréotaxique postopératoire chez les patients ayant des métastases cérébrales Contexte académique Les métastases cérébrales (Brain Metastases, BMs) sont les tumeurs cérébrales malignes les plus courantes, leur incidence dépassant largement celle des tumeurs céréb...

Plateforme d'apprentissage automatique basée sur le Raman révèle des différences métaboliques uniques entre le gliome IDHmut et IDHwt

Étude des différences métaboliques entre les cellules de gliome IDH muté et de type sauvage basée sur la spectroscopie Raman et une plateforme d’apprentissage automatique Introduction Dans le diagnostic et le traitement des gliomes, les coupes de tissus fixés au formol et inclus en paraffine (FFPE) sont couramment utilisées. Cependant, leur utilisa...