Titre : Hyperesthésie

Hyperesthésie : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Deep Learning
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{ "@type": "Question", "name": "L'hyperesthésie est-elle constante ?", "position": 10, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Pas toujours, elle peut être intermittente et dépendre de divers facteurs déclenchants." } }, { "@type": "Question", "name": "Peut-on prévenir l'hyperesthésie ?", "position": 11, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "La prévention dépend de la cause sous-jacente, mais éviter les traumatismes peut aider." } }, { "@type": "Question", "name": "Les habitudes de vie influencent-elles l'hyperesthésie ?", "position": 12, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, un mode de vie sain peut réduire le risque de développer des symptômes d'hyperesthésie." } }, { "@type": "Question", "name": "Le stress peut-il aggraver l'hyperesthésie ?", "position": 13, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, le stress peut exacerber les symptômes, rendant la gestion plus difficile." } }, { "@type": "Question", "name": "Les exercices physiques 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Sources (10000 au total)

Deep Learning for FAST Quality Assessment.

To determine the feasibility of using a deep learning (DL) algorithm to assess the quality of focused assessment with sonography in trauma (FAST) exams.... Our dataset consists of 441 FAST exams, classified as good-quality or poor-quality, with 3161 videos. We first used convolutional neural networks (CNNs), pretrained on the Imagenet dataset and fine-tu... The results with the encoder-classifier networks were much better than the transfer learning results with CNNs. This was primarily because the Imagenet dataset is not a good match for the ultrasound q... Using an autoencoder to compress FAST images is a very effective way to obtain features that can be used to predict exam quality. These features are more suitable than those obtained from CNNs pretrai...