Comment l'acné juvénile est-elle diagnostiquée ?

Le diagnostic repose sur l'examen clinique des lésions cutanées et l'historique médical.

Quels tests peuvent être nécessaires pour l'acné ?

Des tests hormonaux peuvent être réalisés si l'acné est sévère ou atypique.

L'acné juvénile nécessite-t-elle une biopsie ?

Une biopsie est rarement nécessaire, sauf en cas de doute sur le diagnostic.

Quels signes indiquent une acné sévère ?

Des lésions kystiques, des cicatrices ou une inflammation étendue signalent une acné sévère.

L'acné peut-elle être confondue avec d'autres affections ?

Oui, elle peut être confondue avec la rosacée ou d'autres dermatites.

Quels sont les symptômes typiques de l'acné juvénile ?

Les symptômes incluent des comédons, des papules, des pustules et parfois des kystes.

L'acné juvénile provoque-t-elle des douleurs ?

L'acné peut être douloureuse, surtout en cas d'inflammation ou d'infection.

Peut-on avoir des démangeaisons avec l'acné ?

Des démangeaisons peuvent survenir, mais elles ne sont pas toujours présentes.

L'acné juvénile laisse-t-elle des cicatrices ?

Oui, des cicatrices peuvent se former si les lésions sont sévères ou mal traitées.

L'acné affecte-t-elle le visage uniquement ?

Non, elle peut apparaître sur le visage, le dos, la poitrine et les épaules.

Comment prévenir l'acné juvénile ?

Maintenir une bonne hygiène de la peau et éviter les produits comédogènes aide à prévenir l'acné.

L'alimentation influence-t-elle l'acné ?

Certaines études suggèrent que les aliments riches en sucre et en produits laitiers peuvent aggraver l'acné.

Le stress aggrave-t-il l'acné ?

Oui, le stress peut exacerber l'acné en augmentant la production d'hormones androgènes.

Faut-il éviter de toucher le visage ?

Oui, toucher le visage peut introduire des bactéries et aggraver l'acné.

Les soins de la peau peuvent-ils prévenir l'acné ?

Oui, utiliser des produits non comédogènes et hydrater la peau peut aider.

Quels traitements sont efficaces contre l'acné juvénile ?

Les traitements incluent des topiques, des antibiotiques et des rétinoïdes.

Les antibiotiques sont-ils utilisés pour l'acné ?

Oui, les antibiotiques oraux ou topiques sont souvent prescrits pour réduire l'inflammation.

Les traitements hormonaux sont-ils utiles ?

Oui, les traitements hormonaux peuvent être efficaces, surtout chez les femmes.

Quand faut-il consulter un dermatologue ?

Si l'acné est sévère, persistante ou entraîne des cicatrices, consultez un dermatologue.

Les remèdes naturels aident-ils l'acné ?

Certains remèdes naturels peuvent aider, mais leur efficacité varie d'une personne à l'autre.

Quelles complications peuvent survenir avec l'acné ?

Les complications incluent des cicatrices, des infections et des troubles psychologiques.

L'acné peut-elle entraîner des problèmes psychologiques ?

Oui, l'acné peut causer de l'anxiété, de la dépression et une faible estime de soi.

Les cicatrices d'acné sont-elles permanentes ?

Certaines cicatrices peuvent être permanentes, mais des traitements peuvent les atténuer.

L'acné peut-elle provoquer des infections cutanées ?

Oui, des infections peuvent survenir si les lésions sont manipulées ou non traitées.

Comment gérer les complications de l'acné ?

Un suivi dermatologique et des traitements appropriés aident à gérer les complications.

Quels sont les principaux facteurs de risque de l'acné ?

Les facteurs incluent l'hérédité, les hormones, le stress et certains médicaments.

L'hérédité joue-t-elle un rôle dans l'acné ?

Oui, un historique familial d'acné augmente le risque de développer cette affection.

Les hormones influencent-elles l'acné ?

Oui, les fluctuations hormonales, notamment pendant la puberté, aggravent l'acné.

Certains médicaments aggravent-ils l'acné ?

Oui, des médicaments comme les corticostéroïdes peuvent aggraver l'acné.

Le climat affecte-t-il l'acné ?

Oui, des climats chauds et humides peuvent aggraver l'acné en augmentant la transpiration.

Acné juvénile - Informations médicales vérifiées

Computer-aided diagnosis for breast cancer classification using deep neural networks and transfer learning.

Aug 2022

DOI: 10.1016/j.cmpb.2022.106951 PMID: 35767911

Many developed and non-developed countries worldwide suffer from cancer-related fatal diseases. In particular, the rate of breast cancer in females increases daily, partially due to unawareness and un... This article presents a novel computer-aided diagnosis method for breast cancer classification (both binary and multi-class), using a combination of deep neural networks (ResNet 18, ShuffleNet, and In... Our proposed method provides the best average accuracy for binary classification of benign or malignant cancer cases of 99.7%, 97.66%, and 96.94% for ResNet, InceptionV3Net, and ShuffleNet, respective...

Breast Breast Neoplasms Computers Female Humans +2 autres

Graph Neural Networks in Network Neuroscience.

05 2023

DOI: 10.1109/TPAMI.2022.3209686 PMID: 36155474

Noninvasive medical neuroimaging has yielded many discoveries about the brain connectivity. Several substantial techniques mapping morphological, structural and functional brain connectivities were de...

Humans Algorithms Brain Learning Neural Networks, Computer +1 autres

Computation noise promotes zero-shot adaptation to uncertainty during decision-making in artificial neural networks.

Nov 2024

DOI: 10.1126/sciadv.adl3931 PMID: 39475619

Random noise in information processing systems is widely seen as detrimental to function. But despite the large trial-to-trial variability of neural activity, humans show a remarkable adaptability to ...

Neural Networks, Computer Uncertainty Humans Decision Making Cognition +2 autres

Deep Learning With Convolutional Neural Networks for Motor Brain-Computer Interfaces Based on Stereo-Electroencephalography (SEEG).

05 2023

DOI: 10.1109/JBHI.2023.3242262 PMID: 37022416

Deep learning based on convolutional neural networks (CNN) has achieved success in brain-computer interfaces (BCIs) using scalp electroencephalography (EEG). However, the interpretation of the so-call... Thirty epilepsy patients were recruited, and a paradigm including five hand and forearm motion types was designed. Six methods, including filter bank common spatial pattern (FBCSP) and five deep learn... The average classification accuracy for EEGNet, FBCSP, shallow CNN, deep CNN, STSCNN, and ResNet were 35 ± 6.1%, 38 ± 4.9%, 60 ± 3.9%, 60 ± 3.3%, 61 ± 3.2%, and 63 ± 3.1% respectively. Further analysi... ResNet and STSCNN achieved the first- and second-highest decoding accuracy, respectively. The STSCNN demonstrated that an extra spatial convolution layer was beneficial, and the decoding process can b... This study is the first to investigate the performance of deep learning on SEEG signals. In addition, this paper demonstrated that the so-called 'black-box' method can be partially interpreted....

Humans Brain-Computer Interfaces Deep Learning Neural Networks, Computer Epilepsy +2 autres

Maxillofacial fracture detection and classification in computed tomography images using convolutional neural network-based models.

01 03 2023

DOI: 10.1038/s41598-023-30640-w PMID: 36859660

The purpose of this study was to evaluate the performance of convolutional neural network-based models for the detection and classification of maxillofacial fractures in computed tomography (CT) maxil...

Humans Retrospective Studies Fractures, Bone Face Neural Networks, Computer +1 autres

WER-Net: A New Lightweight Wide-Spectrum Encoding and Reconstruction Neural Network Applied to Computational Spectrum.

15 Aug 2022

DOI: 10.3390/s22166089 PMID: 36015849

The computational spectrometer has significant potential for portable in situ applications. Encoding and reconstruction are the most critical technical procedures. In encoding, the random mass product...

Algorithms Neural Networks, Computer

A brain-inspired algorithm that mitigates catastrophic forgetting of artificial and spiking neural networks with low computational cost.

25 08 2023

DOI: 10.1126/sciadv.adi2947 PMID: 37624895

Neuromodulators in the brain act globally at many forms of synaptic plasticity, represented as metaplasticity, which is rarely considered by existing spiking (SNNs) and nonspiking artificial neural ne...

Algorithms Neural Networks, Computer Brain Learning Recognition, Psychology

Deep learning-accelerated computational framework based on Physics Informed Neural Network for the solution of linear elasticity.

May 2023

DOI: 10.1016/j.neunet.2023.03.014 PMID: 36966712

The paper presents an efficient and robust data-driven deep learning (DL) computational framework developed for linear continuum elasticity problems. The methodology is based on the fundamentals of th...

Deep Learning Benchmarking Elasticity Neural Networks, Computer Physics

Large-scale neural network computations and multivariate representations during approach-avoidance conflict decision-making.

01 12 2022

DOI: 10.1016/j.neuroimage.2022.119709 PMID: 36283543

Many real-world situations require navigating decisions for both reward and threat. While there has been significant progress in understanding mechanisms of decision-making and mediating neurocircuitr...

Humans Choice Behavior Decision Making Reward Reinforcement, Psychology +1 autres

Differentiation and prediction of pneumoconiosis stage by computed tomography texture analysis based on U-Net neural network.

Oct 2022

DOI: 10.1016/j.cmpb.2022.107098 PMID: 36057227

The progressive worsening of pneumoconiosis will ensue a hazardous physical condition in patients. This study details the differential diagnosis of the pneumoconiosis stage, by employing computed tomo... The pneumoconiosis location from 92 patients at various stages was extracted by U-Net neural network. Mazda software was employed to analyze the texture features. Three dimensionality reduction method... The original film was processed by Gaussian and Laplace filters for a better display of the segmented area of pneumoconiosis in all stages. The MCR value obtained by the NDA analysis method under the ... CT texture analysis based on the U-Net neural network can be used to identify the staging of pneumoconiosis....

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Acné juvénile : Questions médicales fréquentes

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