Diagnostic automatisé des pathologies de la rétine à l'aide des volumes OCT PDF Download
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Book Description
La principale cause de cécité dans la population pourrait être surtout la détérioration de la rétine causée par les problèmes liés au diabète et la complication du vieillissement. La rétinopathie diabétique (DR) et l'oedème maculaire diabétique (DME) sont les principales causes directes de problèmes de vision chez les citoyens en âge de travailler de la plupart des pays avancés. Le nombre élevé de personnes diabétiques dans le monde indique que le DME et la RD resteront les principaux facteurs de perte de vision partielle ou totale, ce qui affecte la qualité de vie des patients pendant de nombreuses années et menace leur vie. Par conséquent, une détection précoce suivie de procédures de traitement rapide des personnes atteintes de maladies liées au diabète est importante pour prévenir les problèmes optiques et peut réduire le risque de cécité. De plus, les personnes de plus de 50 ans sont exposées à la dégénérescence maculaire liée à l'âge (AMD) qui attaque la rétine. Par conséquent, les chercheurs du monde entier sont attirés par les différences liées à plusieurs maladies rétiniennes. Plusieurs méthodes automatisées utilisant l'AI ont été appliquées pour la détection et le test des maladies rétiniennes. Malheureusement, ces modèles peuvent être confondus avec une incapacité de calcul, ce qui nécessite une intervention supplémentaire de la part de spécialistes. Cette thèse présente une méthode automatique - basée sur des algorithmes de réseaux de neurones d'apprentissage en profondeur - pour détecter DME et DR, ce qui permet de dépasser l'évaluation pratique subjective des ophtalmologistes. Basé sur "Convolutional Neural Network", un modèle proposé est présenté avec un classificateur soft-max et entrainé de bout en bout pour la classification automatique des images rétiniennes de tomographie par cohérence optique (OCT). Ce modèle a la capacité de détecter des caractéristiques permettant d'identifier la DR et le DME en utilisant ces images rétiniennes avec une précision et une sensibilité améliorées. De plus, un modèle préformé a été affiné et réformé à l'aide d'un ensemble de données qui a été enrichi à l'aide de "Generative Adversarial Networks" (GAN). Contrairement au diagnostic manuel de la maladie rétinienne basé sur un examen clinique personnel et l'analyse des images OCT, cette méthode a montré la capacité de prédire automatiquement les cas atteints de DME par rapport aux cas sains. Les expériences ont été évaluées sur plusieurs ensembles de données fournis par différentes institutions. Le modèle, comparé à d'autres modèles CNN entrainés de bout en bout ou pre-entrainés et affinés, montre des fonctionnalités d'extraction efficaces, avec moins de temps, sur la base d'une étape de prétraitement efficace des données. Les résultats expérimentaux ont montré une plus grande précision de classification, ce qui est prometteur dans le domaine de la détection précoce des maladies diabétiques pour aider les ophtalmologistes dans les technologies biomédicales.
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La principale cause de cécité dans la population pourrait être surtout la détérioration de la rétine causée par les problèmes liés au diabète et la complication du vieillissement. La rétinopathie diabétique (DR) et l'oedème maculaire diabétique (DME) sont les principales causes directes de problèmes de vision chez les citoyens en âge de travailler de la plupart des pays avancés. Le nombre élevé de personnes diabétiques dans le monde indique que le DME et la RD resteront les principaux facteurs de perte de vision partielle ou totale, ce qui affecte la qualité de vie des patients pendant de nombreuses années et menace leur vie. Par conséquent, une détection précoce suivie de procédures de traitement rapide des personnes atteintes de maladies liées au diabète est importante pour prévenir les problèmes optiques et peut réduire le risque de cécité. De plus, les personnes de plus de 50 ans sont exposées à la dégénérescence maculaire liée à l'âge (AMD) qui attaque la rétine. Par conséquent, les chercheurs du monde entier sont attirés par les différences liées à plusieurs maladies rétiniennes. Plusieurs méthodes automatisées utilisant l'AI ont été appliquées pour la détection et le test des maladies rétiniennes. Malheureusement, ces modèles peuvent être confondus avec une incapacité de calcul, ce qui nécessite une intervention supplémentaire de la part de spécialistes. Cette thèse présente une méthode automatique - basée sur des algorithmes de réseaux de neurones d'apprentissage en profondeur - pour détecter DME et DR, ce qui permet de dépasser l'évaluation pratique subjective des ophtalmologistes. Basé sur "Convolutional Neural Network", un modèle proposé est présenté avec un classificateur soft-max et entrainé de bout en bout pour la classification automatique des images rétiniennes de tomographie par cohérence optique (OCT). Ce modèle a la capacité de détecter des caractéristiques permettant d'identifier la DR et le DME en utilisant ces images rétiniennes avec une précision et une sensibilité améliorées. De plus, un modèle préformé a été affiné et réformé à l'aide d'un ensemble de données qui a été enrichi à l'aide de "Generative Adversarial Networks" (GAN). Contrairement au diagnostic manuel de la maladie rétinienne basé sur un examen clinique personnel et l'analyse des images OCT, cette méthode a montré la capacité de prédire automatiquement les cas atteints de DME par rapport aux cas sains. Les expériences ont été évaluées sur plusieurs ensembles de données fournis par différentes institutions. Le modèle, comparé à d'autres modèles CNN entrainés de bout en bout ou pre-entrainés et affinés, montre des fonctionnalités d'extraction efficaces, avec moins de temps, sur la base d'une étape de prétraitement efficace des données. Les résultats expérimentaux ont montré une plus grande précision de classification, ce qui est prometteur dans le domaine de la détection précoce des maladies diabétiques pour aider les ophtalmologistes dans les technologies biomédicales.
Author: Thomas Grtner Publisher: World Scientific ISBN: 9812814558 Category : Computers Languages : en Pages : 216
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This book provides a unique treatment of an important area of machine learning and answers the question of how kernel methods can be applied to structured data. Kernel methods are a class of state-of-the-art learning algorithms that exhibit excellent learning results in several application domains. Originally, kernel methods were developed with data in mind that can easily be embedded in a Euclidean vector space. Much real-world data does not have this property but is inherently structured. An example of such data, often consulted in the book, is the (2D) graph structure of molecules formed by their atoms and bonds. The book guides the reader from the basics of kernel methods to advanced algorithms and kernel design for structured data. It is thus useful for readers who seek an entry point into the field as well as experienced researchers.
Author: K.P. Soman Publisher: PHI Learning Pvt. Ltd. ISBN: 8120334353 Category : Computers Languages : en Pages : 495
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Support vector machines (SVMs) represent a breakthrough in the theory of learning systems. It is a new generation of learning algorithms based on recent advances in statistical learning theory. Designed for the undergraduate students of computer science and engineering, this book provides a comprehensive introduction to the state-of-the-art algorithm and techniques in this field. It covers most of the well known algorithms supplemented with code and data. One Class, Multiclass and hierarchical SVMs are included which will help the students to solve any pattern classification problems with ease and that too in Excel. KEY FEATURES Extensive coverage of Lagrangian duality and iterative methods for optimization Separate chapters on kernel based spectral clustering, text mining, and other applications in computational linguistics and speech processing A chapter on latest sequential minimization algorithms and its modifications to do online learning Step-by-step method of solving the SVM based classification problem in Excel. Kernel versions of PCA, CCA and ICA The CD accompanying the book includes animations on solving SVM training problem in Microsoft EXCEL and by using SVMLight software . In addition, Matlab codes are given for all the formulations of SVM along with the data sets mentioned in the exercise section of each chapter.
Author: Bart C Weimer Publisher: Elsevier ISBN: 0857098810 Category : Technology & Engineering Languages : en Pages : 262
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Metabolomics enables valuable information about the biochemical composition of foods to be rapidly obtained. Since the biochemical profile of food largely determines key food properties such as flavour and shelf life, the information gained using metabolomics-based methods will enable greater control of food quality and also help to determine the relationship between diet and health. Metabolomics in food and nutrition provides an overview of their current and potential use in the food industry.Part one reviews equipment, methods and data interpretation in metabolomics including the use of nuclear magnetic resonance (NMR), statistical methods in metabolomics, and metabolic reconstruction databases and their application to metabolomics research. Part two explores applications of metabolomics in humans, plants and food. Chapters discuss metabolomics in nutrition, human samples for health assessments, and current methods for the analysis of human milk oligosaccharides (HMOs) and their novel applications. Further chapters highlight metabolomic analysis of plants and crops, metabolomics for the safety assessment of genetically modified (GM) crops, and applications of metabolomics in food science including food composition and quality, sensory and nutritional attributes.With its distinguished editors and team of expert contributors, Metabolomics in food and nutrition is a technical resource for industrial researchers in the food and nutrition sectors interested in the potential of metabolomics methods and academics and postgraduate students working in the area. - Provides an overview of the current and potential future use of metabolomics in the food industry - Chapters focus on key applications and review the analytical methods used and the bioinformatics techniques involved in processing the results - Discusses metabolomics in nutrition, human samples for health assessments, and current methods for the analysis of human milk oligosaccharides (HMOs) and their novel applications
Author: SÈVE Pascal, KODJIKIAN Laurent Publisher: Lavoisier ISBN: 2257705807 Category : Ocular manifestations of general diseases Languages : fr Pages : 564
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Les maladies systémiques regroupent un cadre hétérogène de maladies (connectivites, vascularites, granulomatoses…) dont la pathogénie est caractérisée par une atteinte de plusieurs organes. Bien qu’il s’agisse pour la plupart de maladies orphelines, ces pathologies sont susceptibles d’intéresser tous les médecins du fait de leur polymorphisme clinique. L’atteinte ophtalmologique est fréquente dans bon nombre de ces maladies, principalement en rapport avec une atteinte inflammatoire ou vasculaire. Elle constitue souvent une clé pour le diagnostic et peut mettre en jeu le pronostic fonctionnel en raison du risque de cécité. La sémiologie oculaire des maladies systémiques et les moyens d’explorations ophtalmologiques sont souvent mal connus des internistes ou des spécialistes d’organes. Inversement, les maladies systémiques sont l’objet de nombreuses interrogations de la part des ophtalmologistes. De ce constat est né Œil et Maladies systémiques qui présente, en 50 chapitres : • les principaux syndromes ophtalmologiques et les moyens d’explorations, destinés principalement aux non-ophtalmologistes • l’expression ophtalmologique des maladies systémiques (connectivites et vascularites, certaines maladies infectieuses et autres affections multiviscérales) ainsi que les aspects diagnostiques, pronostiques et thérapeutiques. Le professeur Pascal Sève, interniste, et le professeur Laurent Kodjikian, ophtalmologiste, tous deux rattachés à hôpital de la Croix-Rousse à Lyon, ont coordonné l’ouvrage dont les rédacteurs sont issus des diverses spécialités concernées : ophtalmologistes et internistes bien sûr, mais également spécialistes d’organes tels que dermatologues, néphrologues, neurologues, etc., tous référents reconnus dans leur domaine d’expertise. Ce livre apporte des réponses utiles et précises aux praticiens confrontés aux atteintes ophtalmologiques des maladies systémiques. Il intéressera donc les ophtalmologistes, internistes, rhumatologues, neurologues, pneumologues et autres spécialistes d’organes.
Author: Thomas Heldt Publisher: Springer ISBN: 3319657984 Category : Medical Languages : en Pages : 310
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This book introduces the latest advances relating to the pathophysiology, biophysics, monitoring and treatment of traumatic brain injury, hydrocephalus, and stroke presented at the 16th International Conference on Intracranial Pressure and Neuromonitoring (the "ICP Conference"), held in Cambridge, Massachusetts, in June 2016 in conjunction with the 6th Annual Meeting of the Cerebral Autoregulation Research Network. Additionally, the conference held special sessions on neurocritical care informatics and cerebrovascular autoregulation. The peer-reviewed papers included were written by leading experts in neurosurgery, neurointensive care, anesthesiology, physiology, clinical engineering, clinical informatics and mathematics who have made important contributions in this translational area of research, and their focus ranges from the latest research findings and developments to clinical trials and experimental studies. The book continues the proud tradition of publishing key work from the ICP Conferences and is a must-read for anyone wishing to stay abreast of recent advances in the field.
Author: Reuben Myron Strong Publisher: Alpha Edition ISBN: 9789354308048 Category : Reference Languages : en Pages : 532
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This book has been considered by academicians and scholars of great significance and value to literature. This forms a part of the knowledge base for future generations. So that the book is never forgotten we have represented this book in a print format as the same form as it was originally first published. Hence any marks or annotations seen are left intentionally to preserve its true nature.
Author: Rami Safarjalani
Author: Rami Safarjalani
Author: Thomas Grtner
Author: Alfred Gordon
Author: K.P. Soman
Author: Bart C Weimer
Author: SÈVE Pascal, KODJIKIAN Laurent
Author: Thomas Heldt
Author: Léon Chertok
Author: Edward Lee Thorndike
Author: Reuben Myron Strong