Analyse des caractéristiques apprises similaires aux critères diagnostiques dans la classification ECG à 12 dérivations par apprentissage profond

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Imagerie médicale, Système cardiovasculaire,
apprentissage profond   ECG   intelligence artificielle explicable   attribution de caractéristiques   fibrillation auriculaire   bloc de branche gauche   traitement du signal biologique  

Recherche sur l’interprétabilité de l’apprentissage profond dans le diagnostic automatisé de l’ECG — Synthèse des avancées basées sur l’IA explicable I. Contexte académique et problématique L’électrocardiogramme (ECG), moyen important de collecte de signaux physiologiques pour le diagnostic des maladies cardiaques en clinique, existe depuis plus d’...

MASA-TCN : Réseaux de neurones convolutifs temporels multi-ancrages et sensibles à l'espace pour la reconnaissance des émotions EEG continues et discrètes

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Psychiatrie, Neurologie, Psychologie clinique, Imagerie médicale,
Signaux EEG   reconnaissance des émotions   réseau neuronal convolutif temporel   sensibilité spatiale   régression continue   classification discrète   fusion multi-ancrages  

Une avancée dans la reconnaissance des émotions EEG : présentation et analyse expérimentale du modèle unifié MASA-TCN Contexte académique et motivation de recherche La reconnaissance des émotions humaines est un sujet central dans les domaines des neurosciences, de l’intelligence artificielle et de l’interaction homme-machine. L’identification auto...

Apprentissage profond de la représentation avec génération d'échantillons et module d’attention augmentée pour la classification déséquilibrée des ECG

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Analyses médicales, Système cardiovasculaire, Sciences de la vie, Génie biologique,
détection d'arythmie   classification des battements   apprentissage déséquilibré   apprentissage profond de la représentation   télésurveillance santé   module d'attention augmentée   rééchantillonnage de données  

Application innovante de l’apprentissage de représentation profonde dans la classification déséquilibrée de l’ECG ——Compte rendu scientifique sur « Deep Representation Learning with Sample Generation and Augmented Attention Module for Imbalanced ECG Classification » I. Contexte scientifique et motivations de la recherche La surveillance de la santé...

Estimation et évaluation de la conformité des explications contrefactuelles multiclasses pour la prévention des maladies chroniques

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Système respiratoire, Santé environnementale et publique, Système cardiovasculaire,
prévention des maladies chroniques   explications contrefactuelles   prédictions conformes   IA explicable   risque cardiovasculaire   sélection de caractéristiques  

I. Contexte académique et motivation de la recherche Au cours des dernières années, l’intelligence artificielle (IA) a réalisé d’immenses progrès dans le domaine de la santé. Passant des premiers systèmes d’aide au diagnostic et de la prédiction du risque à la recommandation de programmes d’intervention personnalisés, l’IA est devenue un outil clé ...

AV-FOS : reconnaissance du style d’interaction multimodal audio-visuel basée sur transformeur pour les enfants autistes avec la version révisée du Family Observation Schedule 3ème édition (FOS-R-III)

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Pédiatrie, Psychiatrie, Psychologie clinique, Imagerie médicale,
trouble du spectre autistique   comportements problématiques   apprentissage multimodal   apprentissage auto-supervisé   compréhension vidéo   reconnaissance du style d’interaction   observation clinique  

I. Introduction de contexte : Les difficultés cliniques de la surveillance du comportement des enfants autistes et les perspectives technologiques Le trouble du spectre autistique (TSA, Autism Spectrum Disorder, ASD, autisme) est un trouble neurodéveloppemental qui dure toute la vie. Ces dernières années, les taux d’autisme aux États-Unis ont augme...

Cadre Transformer-GRU sensible à l'espace pour un diagnostic amélioré du glaucome à partir d'imagerie OCT 3D

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Ophtalmologie, Imagerie médicale,
Détection du glaucome   Tomographie par cohérence optique 3D   Transformer   unités récurrentes à porte   cohérence spatiale   intelligence artificielle   soutien à la décision clinique  

1. Contexte académique – L’impératif d’innovation pour le dépistage précoce du glaucome Le glaucome est l’une des principales causes de cécité irréversible dans le monde. Comme l’ont montré des études telles que [31], le glaucome présente des symptômes précoces discrets et les atteintes visuelles sont irréversibles, ce qui rend la détection et l’in...