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

Ingénierie, Génie électrique, Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Analyses médicales, Neurologie,
Attention   Apprentissage profond   Stade du sommeil   EEG monocanal   Extraction de caractéristiques   Classification automatique   Dépendances temporelles  

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, ...

Faisabilité, Sécurité et Performance de l'EEG sous-scalp complet utilisant l'implantation d'électrodes minimales invasives

Médecine, Analyses médicales, Neurologie, Neurochirurgie, Imagerie médicale,
EEG sous-scalp complet   Implantation d'électrodes minimales invasives   Épilepsie   Neurophysiologie clinique   Surveillance de l'activité cérébrale  

Faisabilité, sécurité et performances de l’EEG sous-cutané complet - Un rapport basé sur l’implantation d’électrodes par technique peu invasive Contexte et objectifs Depuis les premières enregistrements des signaux électriques du scalp humain par Berger en 1929 et la découverte du rythme alpha, les capacités d’enregistrement de l’électroencéphalogr...

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

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Analyses médicales, Neurologie, Neurochirurgie,
épilepsie réfractaire   zone de début de crise   crise   stéréoelectroencéphalographie   décharge épileptiforme interictale   onde voyageuse  

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...

Le séquençage métagénomique de nouvelle génération, au lieu de la procalcitonine, pourrait guider l'utilisation des antibiotiques chez les patients atteints de pancréatite aiguë nécrosante fébrile : une étude de cohorte prospective multicentrique

Médecine, Maladies infectieuses, Analyses médicales, Système gastro-intestinal, Sciences de la vie, Microbiologie,
pancréatite aiguë nécrosante   gestion des antibiotiques   nécrose pancréatique infectée   séquençage métagénomique de nouvelle génération   procalcitonine  

Métaséquençage de nouvelle génération comme substitut de la procalcitonine pour guider l’antibiothérapie chez les patients atteints de pancréatite aiguë nécrosante fébrile Contexte et objectifs de recherche La pancréatite aiguë (Acute Pancreatitis, AP) est l’une des principales causes d’admission aux urgences pour les maladies du système digestif, ...

Une étude anatomo-fonctionnelle de l'interactivité entre le lobule paracentral et le cortex moteur primaire

Médecine, Analyses médicales, Neurologie, Neurochirurgie, Imagerie médicale,
Lobule paracentral   Cortex moteur primaire   Potentiels évoqués cortico-corticaux   Imagerie tensorielle de diffusion   Fonction motrice   Technique diagnostique   Plasticité  

Recherche en neurochirurgie : étude anatomo-fonctionnelle des connexions entre le lobule paracentral et le cortex moteur primaire Ces dernières années, les chercheurs ont exploré les connexions entre différentes régions du cerveau humain, en particulier celles impliquées dans la fonction motrice et sa plasticité. Il est connu que le lobule paracent...

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

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Analyses médicales, Imagerie médicale, Oncologie,
apprentissage profond   radiomique   métastases péritonéales occultes   adénocarcinome canalaire pancréatique   tomodensitométrie  

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 ...

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

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Analyses médicales, Imagerie médicale, Oncologie,
lésions mammaires   intelligence artificielle   diagnostic   mammographie   apprentissage profond  

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 ...

Gliomatose cérébrale chez les enfants : un phénotype de gliomes diffus à mauvais pronostic avec un profil moléculaire distinct

Médecine, Pédiatrie, Analyses médicales, Neurologie, Oncologie, Sciences de la vie, Biologie cellulaire, Génétique,
gliomatose cérébrale pédiatrique   gliomes diffus   profil moléculaire   mauvais pronostic   altérations génétiques   gliomes de haut grade   tumeur cérébrale  

Gliome glial diffus infantile : un phénotype de mauvais pronostic avec des caractéristiques moléculaires uniques Introduction La gliomatose cérébrale (GC) est un gliome diffus hautement invasif, qui a été initialement exclu en tant que type pathologique indépendant en raison de l’absence de caractéristiques moléculaires définies. Cependant, avec l’...

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

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Analyses médicales, Neurologie, Imagerie médicale, Oncologie, Sciences de la vie, Biologie cellulaire, Biochimie,
spectroscopie Raman   gliome   apprentissage automatique   tissu FFPE   métabolisme des lipides  

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...