Recherche sur les biomarqueurs des lobes cérébraux pour améliorer la détection de la démence à l'aide de données EEG

Contexte La démence est un problème de santé mondial qui affecte gravement la qualité de vie des patients et impose un fardeau considérable sur les systèmes de santé. La maladie d’Alzheimer (Alzheimer’s Disease, AD) et la démence frontotemporale (Frontotemporal Dementia, FTD) sont deux types courants de démence, dont les symptômes se chevauchent, r...

Un réseau de fusion de caractéristiques multi-échelles axé sur les petits objets dans la vue UAV

Contexte Avec le développement rapide de la technologie des drones (UAV), les images de télédétection à basse altitude capturées par des drones sont largement utilisées dans des missions telles que la gestion des catastrophes, la recherche et le sauvetage. Cependant, la détection de petits objets (small object detection) dans les images de drones r...

Méthode Merec-Rancom-Wisp basée sur la mesure de distance neutrosophique à valeur unique pour résoudre le problème de technologie de stockage d'énergie durable

Contexte académique Avec la croissance continue de la demande énergétique mondiale, les technologies de stockage d’énergie (Energy Storage Technology, EST) jouent un rôle crucial dans l’atténuation de l’impact environnemental et la réduction de l’empreinte carbone. Les EST ne sont pas seulement une composante essentielle des énergies renouvelables,...

t-normes et t-conormes des ensembles flous orthopairs linéaires symétriques et leurs applications cognitives dans la prise de décision multicritère

Contexte académique et problématique Dans le domaine de la recherche sur les ensembles flous (Fuzzy Sets, FSs), la gestion des problèmes d’incertitude est l’un des défis centraux. Les ensembles flous ont été introduits pour la première fois par Zadeh en 1965 et sont rapidement devenus un sujet brûlant dans les recherches théoriques et appliquées. A...

MediVision : Renforcer le diagnostic du cancer colorectal et la localisation des tumeurs grâce aux classifications d'apprentissage supervisé et à la visualisation Grad-CAM des images de coloscopie médicale

Contexte académique Le cancer colorectal (Colorectal Cancer, CRC) est l’un des cancers les plus répandus dans le monde, en particulier chez les personnes de plus de 50 ans, où l’incidence augmente de manière significative. La détection précoce et un diagnostic précis sont essentiels pour améliorer le taux de survie des patients. Cependant, les méth...

Analyse comparative des approches hybrides et d'ensemble en apprentissage automatique pour prédire les valeurs de transfert des joueurs de football

Contexte académique Dans l’économie moderne du football, la valeur marchande des joueurs sur le marché des transferts ne dépend pas seulement de leurs performances sur le terrain, mais aussi de facteurs tels que leur notoriété et leur influence sur les réseaux sociaux. Avec la mondialisation de l’industrie du football, les décisions des clubs sur l...

A2DM : Amélioration de l'élimination des artefacts EEG par fusion de la représentation des artefacts dans le domaine temps-fréquence

Contexte académique L’électroencéphalogramme (EEG) est un outil essentiel pour étudier l’activité cérébrale, largement utilisé dans les domaines des neurosciences, du diagnostic clinique et des interfaces cerveau-ordinateur. Cependant, les signaux EEG sont souvent contaminés par divers artefacts lors de l’acquisition, tels que les artefacts oculair...

Apprentissage de représentation auto-supervisé guidé par un curriculum de réseaux hétérogènes dynamiques

Contexte académique Dans le monde réel, les données de réseau (telles que les réseaux sociaux, les réseaux de citations, etc.) contiennent généralement différents types de nœuds et de liens, et ces structures de réseau évoluent dynamiquement au fil du temps. Pour mieux analyser ces réseaux complexes, les chercheurs ont proposé des techniques d’inco...

Modèle prédictif pour les alertes de risque quotidiennes chez les patients atteints de sepsis en unité de soins intensifs : visualisation et analyse clinique des indicateurs de risque

Le sepsis est un syndrome de réponse inflammatoire systémique déclenché par une infection, entraînant souvent une défaillance multiviscérale et un taux de mortalité élevé. Bien que les technologies médicales modernes aient fait des progrès significatifs dans le traitement du sepsis, certains patients décèdent encore en raison d’une détérioration ra...

Intégration de données multimodales basée sur l'apprentissage profond pour améliorer la prédiction de la survie sans maladie dans le cancer du sein

Le cancer du sein est l’une des tumeurs malignes les plus courantes chez les femmes dans le monde. Bien que les interventions précoces et les traitements appropriés aient considérablement amélioré le taux de survie des patientes, environ 30 % des cas récidivent et développent des métastases à distance, ce qui entraîne un taux de survie à 5 ans infé...