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Traductions automatiques des définitions par l'ANS : Une preuve objective de la maladie perceptible par le médecin praticien (signe) et une preuve subjective de la maladie perçue par le patient (symptôme).;

Traductions automatiques par l'ANS : Signes ou symptômes cliniques; Signes cliniques; Signes ou symptômes; Signe ou symptôme; constatation clinique.; CR; signe clinique;

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DeepAlienorNet: un modèle de Deep Learning pour extraire les signes cliniques de dégénérescence maculaire liée à l’âge à partir de photographies en couleur du fond d’œil
https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-04188001
Introduction : la dégénérescence maculaire liée à l'âge (DMLA) est l'une des principales causes de cécité dans le monde, et sa prévalence devrait augmenter avec le vieillissement de la population. L'automatisation de la détection des signes cliniques de la DMLA à partir de la photographie en couleur du fond d'œil (PCFO) présente de nombreux avantages. Elle peut aider les ophtalmologues dans le diagnostic de la DMLA, faciliter la création de grandes bases de données labélisées de PCFO et potentiellement s'intégrer à des algorithmes de prédiction de la progression de la DMLA. Dans cet article, nous présentons DeepAlienorNet, un modèle de Deep Learning (DL) que nous avons développé pour extraire automatiquement les signes cliniques de la DMLA à partir de PCFO. Matériel et méthodes : nous avons utilisé les données de l'étude ALIENOR, une cohorte bordelaise de personnes âgées de 77 ans ou plus. Au total, 1178 images de PCFO ont été incluses, et nous avons tenté de détecter sept signes cliniques : gros drusen, drusen intermédiaires, grande surface de drusen séreux, drusen séreux centraux, hyperpigmentation, hypopigmentation et DMLA avancée (DMLA exsudative ou atrophique). Résultats : DeepAlienorNet a obtenu des résultats prometteurs dans l'extraction des signes cliniques de la DMLA à partir de PCFO. Le modèle a affiché une sensibilité globale de 0,77, une spécificité de 0,83 et une aire sous la courbe ROC de 0,87. Il s'est particulièrement bien comporté dans la prédiction de la DMLA avancée et des grandes zones de drusen séreux. Conclusion : cette étude contribue au domaine de la reconnaissance automatisée des images basée sur le DL en ophtalmologie. Les performances et l'interprétabilité du modèle peuvent aider les ophtalmologues dans leur pratique quotidienne, améliorer la précision du diagnostic et leur faire gagner un temps précieux. À l'avenir, il serait intéressant d'intégrer l'extraction automatisée des signes cliniques dans des modèles de prédiction de progression de la DMLA basés sur la PCFO et d'autres facteurs.
2023
DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance
France
thèse ou mémoire
macule
Photographie (méthode)
excipient colorant
âge
Couleur
Photographie
fond de l'oeil, sai
modèles biologiques
signes et symptômes
photographies
fond de l'oeil
photographie médicale du patient
dégénérescence maculaire liée à l'âge
fond de l'oeil
évaluation de la couleur
dégénérescence maculaire liée à l'âge
dont la couleur est
signe ou symptome
dégénérescence maculaire
dégénérescence maculaire
autre procédure diagnostique
dégénérescence
couleur des yeux

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29/03/2024


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