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

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...

Une nouvelle perspective sur l'imputation de séries temporelles médicales par apprentissage profond

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Agent conversationnel intelligent pour les maladies rares — RDGuru : les technologies de pointe au service de la transformation du diagnostic clinique Contexte académique et motivation de la recherche Les maladies rares (Rare Diseases, RD) sont des maladies touchant moins de 6,5 à 10 personnes pour 10 000. Leur rareté individuelle, la complexité de...

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Percée dans le diagnostic médical intelligent : les modèles d’apprentissage automatique aléatoires et explicables propulsent l’efficacité du diagnostic médical I. Contexte académique et motivation de la recherche Ces dernières années, les modèles d’apprentissage profond (Deep Learning, DL) jouent un rôle clé dans le domaine de la santé. En analysan...

Un profilage protéomique plasmatique à grande échelle révèle des biomarqueurs diagnostiques et des voies pour la maladie d'Alzheimer

I. Contexte de la recherche et importance académique La maladie d’Alzheimer (Alzheimer’s disease, AD) est le type de démence le plus fréquent chez les personnes âgées dans le monde, représentant environ 60% à 80% de tous les cas de démence. Sa principale population touchée est constituée de personnes de plus de 65 ans, avec comme caractéristiques p...