Une étude de collaboration inter-agences sur la détection des anomalies des bruits cardiaques en utilisant l’apprentissage fédéré Contexte académique Les maladies cardiovasculaires (CVDs) sont devenues l’une des principales causes de mortalité, notamment chez les personnes âgées. Les problèmes de santé cardiovasculaire requièrent une attention part...

Recherche sur le modèle de quantification du gel de la marche chez les patients parkinsoniens Contexte La maladie de Parkinson (Parkinson’s Disease, PD) est une maladie neurodégénérative courante associée à des troubles moteurs complexes. À un stade avancé de la maladie de Parkinson, le phénomène de “gel de la marche” (Freezing of Gait, FOG) est pa...

Interface Cerveau-Machine Inter-Sujets : Décodage de l’Attention en Temps Réel Basé sur l’Entraînement Antagoniste de Domaine avec Réseaux Neuronaux Convolutifs Contexte Académique Le décodage de l’attention joue un rôle crucial dans notre vie quotidienne, et sa mise en œuvre basée sur l’électroencéphalogramme (EEG) a suscité une large attention. C...

Contexte et motivation de la recherche La maladie de Parkinson (Parkinson’s Disease, PD) est une maladie neurodégénérative qui affecte principalement les capacités motrices des patients, entraînant des tremblements, une bradykinésie, une rigidité des membres et des problèmes d’équilibre à la marche. Ces déficits moteurs nuisent gravement à l’autono...

Rapport académique : Étude d’un modèle de détection visuelle biomimétique basé sur les circuits neuraux à impulsions fractionnaires Dans les domaines de la conduite intelligente autonome et des véhicules aériens sans pilote, la capacité de prédire rapidement et efficacement les collisions et de déclencher des actions d’évitement revêt une importanc...

Détection d’objets dans les images à 360° à l’aide de l’IoU FOV Ces dernières années, les caméras à 360° ont été largement utilisées dans de nombreux domaines tels que la réalité virtuelle, la conduite autonome et la surveillance de sécurité. Avec l’augmentation des données d’images à 360°, la demande de tâches de reconnaissance d’images à 360°, en...

DVMark : Cadre de filigrane vidéo basé sur l’apprentissage profond multi-échelle La technologie de filigrane vidéo cache des données en intégrant des informations dans la vidéo hôte. Le modèle DVMark proposé dans cet article est une solution de filigrane vidéo basée sur l’apprentissage profond multi-échelle, offrant une robustesse et une praticité ...

Réseau Deconvolutionnel Empilé pour la Segmentation Sémantique Introduction La segmentation sémantique est une tâche clé dans le domaine de la vision par ordinateur, visant à classer chaque pixel d’une image en prédisant sa catégorie. Toutefois, les réseaux entièrement convolutionnels (Fully Convolutional Networks, FCNs) existants présentent des li...

FP-Age : Estimation de l’Âge du Visage en Environnement Sauvage en Utilisant un Mécanisme d’Attention d’Analyse Faciale Contexte de la Recherche Estimer l’âge à partir des images de visage est une tâche importante en vision par ordinateur, possédant un large éventail d’applications pratiques notamment en criminalistique, sécurité, santé et bien-êtr...

TGFuse : Méthode de Fusion d’Images Infrarouges et Visibles Basée sur Transformer et Réseau Génératif Adversarial Introduction Avec le développement des équipements d’imagerie et des méthodes d’analyse, les données visuelles multimodales émergent rapidement, avec de nombreuses applications pratiques. Parmi ces applications, la fusion d’images joue ...