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Détection automatisée de l’hypertrophie musculaire extraoculaire dans l’ophtalmopathie de Graves à l’aide de la tomodensitométrie et du réseau neuronal profond

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Détection automatisée de l’hypertrophie musculaire extraoculaire dans l’ophtalmopathie de Graves à l’aide de la tomodensitométrie et du réseau neuronal profond

Nous avons cherché à savoir si le système DL pouvait évaluer l’EEM chez les patients GO. Ce système a pu classer à la fois l’EEM et le NEM avec des ASC, une sensibilité et une spécificité élevées, indiquant que le système distingue les images comme appartenant aux participants avec EEM ou ceux avec NEM sur les images CT orbitales avec approximativement le même niveau de résolution que celui des cliniciens.

Notre étude a identifié une épaisseur de 4 mm du diamètre du muscle extraoculaire comme anormale. Cette valeur seuil a été déterminée sur la base des rapports précédents de Dutton montrant l’épaisseur du NEM. Cependant, Ozgen et al.14 ont rapporté que les diamètres musculaires extraoculaires maximaux moyens mesurés à l’aide de la TDM conventionnelle étaient MR 4,2 (gamme 3,3–5,0) mm, LR 3,3 (1,7–4,8) mm, SR 4,6 (gamme 3,2–6,1) mm et IR Red 4,8 (gamme 3,2 – 6,5) mm. Dans leur étude, ils ont utilisé la tomodensitométrie conventionnelle. Dans cette tomodensitométrie, des différences individuelles dans la position de traction des participants ont été observées lors de la tomodensitométrie coronale, ce qui peut améliorer la variabilité de l’épaisseur du muscle extraoculaire. Au contraire, la tomographie hélicoïdale est utilisée dans notre étude. La tomodensitométrie hélicoïdale est créée en reconstruisant des images tomodensitométriques horizontales, qui sont prises sous le même angle en raison de la position fixe des participants pendant l’imagerie. Par conséquent, nos résultats ont montré moins de variance dans l’épaisseur du muscle extraoculaire dans le groupe témoin que celui d’Ozgen et al. Par conséquent, nous avons supposé que nos résultats d’épaisseur de muscle extraoculaire étaient cohérents avec ceux de Dutton, avec une épaisseur moyenne de <4 mm pour chaque muscle extraoculaire.

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Une enquête nationale auprès des patients GO au Royaume-Uni a révélé des retards de diagnostic, une grande diversité dans l’accès aux centres spécialisés, un traitement approprié et une faible satisfaction globale des patients à l’égard du traitement.15e. La même étude a révélé que seulement 25% des patients étaient référés à la clinique spécialisée GO et que les références sont généralement tardives. Dans plusieurs études de questionnaires de santé publique sur la qualité de vie des patients GO, les scores de ces patients étaient inférieurs à ceux de la population de référence en bonne santé.16, 17. Gerding et al. ont rapporté que les scores de qualité de vie des patients GO étaient pires que ceux des patients atteints de diabète, d’emphysème ou d’insuffisance cardiaque16. Chez environ 70 % des adultes atteints d’hyperthyroïdie à Graves, une IRM ou une tomodensitométrie (EEM) révèle18. Ainsi, les cliniciens doivent surveiller les patients pour les signes oculaires, y compris l’œdème des paupières, la rétraction des paupières, l’élargissement à l’examen visuel et l’EEM, comme indiqué sur l’imagerie orbitaire, chez les patients atteints d’hyperthyroïdie de Graves. Nous considérons que la détection et le traitement précoces de la myopathie thyroïdienne peuvent devenir possibles si le système du programme DL évaluant l’EEM dans GO joue un rôle de soutien dans la pratique clinique réelle.

Le score d’activité clinique ajusté (CAS) est actuellement l’indicateur le plus utilisé pour déterminer le stade actif de l’inflammation dans le GO19. Cependant, une étude récente sur le GO a indiqué que le CAS peut ne pas refléter l’activité inflammatoire de la myopathie, en particulier dans le GO léger à modéré avec des scores NOSPECS faibles (aucun signe de maladie thyroïdienne, seulement des signes de paupière, atteinte des tissus mous, exophtalmie, restriction des mouvements). à l’extérieur de l’œil, lésions cornéennes et perte de vision). Ce système classe la gravité clinique de GO avec de faibles valeurs d’exophtalmie20, 21. Nagy et al ont rapporté que l’EEM n’implique pas la présence d’un œdème œdémateux et que la gravité de la diplopie n’est pas liée au degré d’hyperémie oculaire et d’œdème.20. Kim et al. ont rapporté que 44,4 % des patients atteints de GO et de diplopie progressive avaient un CAS inférieur et aucun symptôme typique d’inflammation21. Ces résultats peuvent être dus au fait que le CAS reflète principalement l’atteinte des muscles oculaires et la congestion orbitaire aiguë, ce qui représente des changements inflammatoires dans les tissus conjonctifs orbitaux et le tissu adipeux. Les ophtalmologistes doivent donc détecter l’EEM tôt dans la voie GO.

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Dans nos cartes thermiques montrant la concentration de DL, l’intensité de la couleur autour du muscle droit a augmenté sur les images CT orbitales. Les zones des images CT orbitales sur lesquelles le système DL s’est concentré étaient cohérentes avec celles sur lesquelles les ophtalmologistes se concentrent lors de l’utilisation des images CT, confirment-ils EEM. En d’autres termes, les cartes thermiques générées indiquent que les systèmes DL peuvent détecter avec précision l’EEM associé à GO sur les images CT orbitales. Notre système de programme DL peut être utile dans l’évaluation ophtalmologique des patients GO.

Notre système avait de nombreuses limites. Premièrement, notre étude a été menée au sein d’un seul établissement, et la robustesse du modèle doit être évaluée de manière prospective à l’aide de données provenant de plusieurs établissements. Deuxièmement, du point de vue de l’exposition aux rayonnements des participants, des images de 2 mm d’épaisseur ont été utilisées pendant la tomographie dans cette étude. L’utilisation d’images avec une épaisseur de tranche plus fine peut améliorer la résolution. Troisièmement, le jugement EEM était basé sur des mesures d’épaisseur musculaire sur des images CT 2D. La mesure volumétrique musculaire doit être évaluée par tomodensitométrie 3D ou imagerie par résonance magnétique. Enfin, les performances et la polyvalence du DL doivent être évaluées à grande échelle avec des échantillons plus grands et plus d’images.

En conclusion, nos résultats indiquent que notre système DL et notre scanner coronaire orbital avaient une grande précision dans la détection EEM en GO. Les systèmes DL de tomodensitométrie coronarienne orbitale peuvent fournir des informations utiles sur le traitement précoce des patients EEM atteints de GO.

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L’IA d’Apple peut produire une « très bonne » version de Siri

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L’IA d’Apple peut produire une « très bonne » version de Siri

et si pommes Assistant vocal Siri « Était-ce vraiment bien ? »

Cette question est au cœur de nombreuses entreprises technologiques géantes Recherche sur l’intelligence artificielle (IA).selon un rapport publié dimanche 5 mai par The Verge examinant ces efforts.

Par exemple, une équipe de chercheurs d’Apple tente de développer un moyen d’utiliser Siri sans avoir à utiliser de mot d’activation.

Au lieu d’attendre que l’utilisateur dise « Hey Siri » ou « Siri », Assistant vocal Il sera capable de savoir si quelqu’un lui parle.

« Ce problème est beaucoup plus complexe que la détection des déclencheurs vocaux, car il se peut qu’il n’y ait pas de phrase clé déclencheur qui signale le début de la commande vocale », ont reconnu les chercheurs dans le rapport.

Le rapport Verge ajoute que cela pourrait être la raison pour laquelle une autre équipe de recherche a mis au point un système permettant de détecter plus précisément les mots d’éveil. D’autres recherches ont formé un modèle pour mieux comprendre les mots rares, que dans de nombreux cas les assistants ne comprennent pas bien.

Apple travaille également sur les moyens de s’assurer que Siri comprend ce qu’il entend. Par exemple, le rapport indique que la société a développé un système appelé STEER (Semantic Turn Extension Recognition) conçu pour améliorer la communication aller-retour d’un utilisateur avec un assistant IA en essayant d’identifier quand un utilisateur demande un suivi. Question et quand ils posent une nouvelle question.

Le rapport arrive à un moment où Apple semble prendre – comme l’a écrit PYMNTS la semaine dernière – un « Approche mesurée » Pour ses efforts dans le domaine de l’intelligence artificielle.

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Parmi ses projets figure le système ReALM (Reference Accuracy as Language Modeling), qui simplifie le processus complexe de compréhension des références visuelles sur écran dans une tâche de modélisation de langage utilisant de grands modèles de langage.

« D’une part, si nous avions Expérience client meilleure et plus rapide« Il y a beaucoup de chatbots qui irritent les clients », a déclaré Dan Vagela, un chercheur en intelligence artificielle non affilié à Apple, dans une interview avec PYMNTS. « Mais si à l’avenir nous disposons de systèmes d’IA capables de traiter de manière utile et courtoise des questions pouvant être traitées rapidement et simplement et pouvant améliorer l’expérience client, cela se traduira probablement par une fidélisation et des ventes. »

Le secteur de la technologie audio est en plein essor. Selon une étude menée par PYMNTS Intelligence, il existe un intérêt notable parmi les gens consommateurs de cette technologieavec plus de la moitié (54 %) déclarant avoir hâte de l’utiliser davantage à l’avenir en raison de sa rapidité.

Pour toute notre couverture PYMNTS AI, abonnez-vous à notre newsletter quotidienne Bulletin d’Amnesty International.


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Women in AI : Kathryn Breslin aide les entreprises à développer des stratégies d’IA

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Women in AI : Kathryn Breslin aide les entreprises à développer des stratégies d’IA

Crédits images : Catherine Breslin

Pour donner aux universitaires spécialisées dans l’IA et à d’autres leur temps bien mérité – et attendu – sous les projecteurs, TechCrunch a publié une série d’entretiens axés sur les femmes remarquables qui ont contribué à la révolution de l’IA. Nous publions ces articles tout au long de l’année alors que l’IA continue de croître, mettant en lumière des travaux clés qui restent souvent méconnus. Lisez plus de profils ici.

Kathryn Breslin est fondatrice et directrice Laboratoires KingfisherIl aide les entreprises à développer des stratégies d’intelligence artificielle. Elle a passé plus de deux décennies en tant que scientifique en IA et a travaillé à l’Université de Cambridge, à Toshiba Research et même à Amazon Alexa. Elle était auparavant conseillère du fonds de capital-risque Deeptech Labs et directrice de l’architecte de solutions chez Cobalt Speech & Language.

Elle a fréquenté l’Université d’Oxford pour des études de premier cycle avant d’obtenir sa maîtrise et son doctorat à l’Université de Cambridge.

Bref, comment avez-vous débuté dans le domaine de l’intelligence artificielle ? Qu’est-ce qui vous a attiré dans le domaine ?

J’ai toujours aimé les mathématiques et la physique à l’école et j’ai choisi d’étudier l’ingénierie à l’université. C’est là que j’ai découvert l’intelligence artificielle, même si à l’époque on ne l’appelait pas intelligence artificielle. J’ai été intrigué par l’idée d’utiliser des ordinateurs pour effectuer un traitement de la parole et du langage que nous, les humains, trouvons facile. À partir de là, j’ai fini par étudier pour obtenir un doctorat en technologie audio et travailler comme chercheur. Nous sommes à un moment où de grands progrès ont été réalisés récemment dans le domaine de l’IA, et je pense qu’il existe une énorme opportunité de créer une technologie qui améliore la vie des gens.

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De quel travail êtes-vous le plus fier dans le domaine de l’intelligence artificielle ?

En 2020, au début de la pandémie, j’ai fondé ma propre société de conseil avec pour mission d’apporter aux organisations une expertise et un leadership concrets en matière d’IA. Je suis fier du travail que j’ai accompli avec mes clients sur des projets différents et intéressants, et j’ai également pu le faire de manière très flexible avec ma famille.

Comment surmonter les défis du secteur technologique à prédominance masculine et, par extension, du secteur de l’IA à prédominance masculine ?

C’est difficile à mesurer avec précision, mais environ 20 % du domaine de l’IA est occupé par des femmes. Ma perception est aussi que le pourcentage diminue avec l’âge. Pour moi, l’un des meilleurs moyens de surmonter ce problème est de créer un réseau de soutien. Bien entendu, le soutien peut provenir de personnes de tout sexe. Pourtant, parfois, il est rassurant de parler à des femmes qui vivent des situations similaires ou qui ont fait face aux mêmes problématiques, et c’est agréable de ne pas se sentir seule.

L’autre chose pour moi est de bien réfléchir à l’endroit où je dépense mon énergie. Je crois que nous ne verrons des changements durables que lorsque davantage de femmes accèderont à des postes de direction et de direction, et cela n’arrivera pas si les femmes consacrent toute leur énergie à réformer le système au lieu de faire progresser leur carrière. Un équilibre pratique doit être trouvé entre la promotion du changement et la concentration sur mon travail quotidien.

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Quels conseils donneriez-vous aux femmes qui souhaitent se lancer dans le domaine de l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle est un domaine immense et passionnant dans lequel il se passe beaucoup de choses. Il y a également beaucoup de battage médiatique avec ce qui peut sembler être un flux constant d’articles, de produits et de modèles publiés. Il est impossible de tout suivre. De plus, tous les articles ou résultats de recherche n’auront pas d’importance à long terme, aussi tape-à-l’œil que soit le communiqué de presse. Mon conseil est de trouver un domaine de niche dans lequel vous souhaitez vraiment progresser, d’apprendre tout ce que vous pouvez sur ce domaine et de vous attaquer aux problèmes que vous êtes motivé à résoudre. Cela vous donnera la base solide dont vous avez besoin.

Quels sont les problèmes les plus urgents auxquels l’IA est confrontée à mesure qu’elle se développe ?

Les progrès ont été rapides au cours des 15 dernières années et nous avons vu l’IA passer du laboratoire aux produits sans vraiment prendre le recul nécessaire pour bien évaluer la situation et anticiper les conséquences. Un exemple qui me vient à l’esprit est à quel point notre technologie vocale et linguistique fonctionne mieux en anglais que dans d’autres langues. Cela ne veut pas dire que les chercheurs ont ignoré les autres langues. De nombreux efforts ont été consacrés à la technologie des langues autres que l’anglais. Cependant, une conséquence involontaire de l’amélioration de la technologie anglaise signifie que nous construisons et déployons une technologie qui ne sert pas tout le monde de la même manière.

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Quels sont les problèmes dont les utilisateurs d’IA devraient être conscients ?

Je pense que les gens devraient comprendre que l’IA n’est pas une solution miracle qui résoudra tous les problèmes dans les prochaines années. Créer une démo impressionnante peut être rapide, mais il faut beaucoup d’efforts pour créer un système d’IA qui fonctionne toujours bien. Nous ne devons pas perdre de vue que l’IA a été conçue et construite par des humains, pour des humains.

Quelle est la meilleure façon de développer l’IA de manière responsable ?

Construire l’IA de manière responsable signifie inclure dès le départ diverses perspectives, y compris celles de vos clients et de toute personne concernée par votre produit. Il est important de tester minutieusement vos systèmes pour vous assurer de connaître leur performance dans divers scénarios. Les tests sont connus pour être un travail ennuyeux comparé à l’excitation d’imaginer de nouveaux algorithmes. Cependant, il est très important de savoir si votre produit fonctionne réellement ou non. Ensuite, il est nécessaire d’être honnête avec vous-même et vos clients quant aux capacités et aux limites de ce que vous construisez afin que votre système ne soit pas utilisé à mauvais escient.

Comment les investisseurs peuvent-ils mieux promouvoir une IA responsable ?

Les startups créent de nombreuses nouvelles applications pour l’IA, et les investisseurs ont la responsabilité de réfléchir à ce qu’ils choisissent de financer. J’aimerais voir davantage d’investisseurs exprimer leur vision de l’avenir que nous construisons et la pertinence d’une IA responsable.



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9 conseils Google Maps essentiels pour votre road trip estival

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9 conseils Google Maps essentiels pour votre road trip estival

Si vous partez en road trip cet été, vous utiliserez probablement une application comme Google Maps pour trouver votre chemin. Peu importe où vous allez ou combien de temps vous prévoyez de rester sur la route, il est toujours utile de savoir où vous êtes et comment vous rendre là où vous voulez être.

Mais Google Maps ne se limite pas à se rendre d’un point A à un point B. Cette application peut faire beaucoup de choses, et si vous comptez rester sur la route pendant une période prolongée, il est sage d’en profiter. Mais bien sûr, cela nécessite de savoir ce que propose réellement Google Maps. Heureusement, nous pouvons vous orienter dans la bonne direction.

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