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Troubles mentaux
Troubles de la veille et du sommeil
Dyssomnies
Troubles du sommeil d'origine intrinsèque
Troubles du sommeil par somnolence excessive
Troubles du sommeil par somnolence excessive : Questions médicales fréquentes
Termes MeSH sélectionnés :
Diagnostic
5
Polysomnographie
Test de latence d'endormissement
Critères diagnostiques
Somnolence
Échelle d'Epworth
Somnolence
Apnée du sommeil
Narcolepsie
Symptômes
5
Insomnie
Troubles du sommeil
Prévention
5
Prévention
Routine de sommeil
Exercice
Qualité du sommeil
Habitudes alimentaires
Sommeil
Temps d'écran
Qualité du sommeil
Traitements
5
Médicaments
Thérapies comportementales
Thérapie comportementale
Habitudes de sommeil
Hygiène du sommeil
Exercice
Traitement personnalisé
Causes sous-jacentes
Complications
5
Complications
Troubles de l'humeur
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Somnolence
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Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale
Validation scientifique effectuée le 26/03/2025
Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales
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Department of Neuropsychiatry, Akita University School of Medicine, 1-1-1 Hondo, Akita City, Akita 010-0000, Japan.
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Department of Psychiatry, The First Hospital of Hebei Medical University, Shijiazhuang, China.
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Department of Gastroenterology and Neurology, Kagawa University Faculty of Medicine, 1750-1 Ikenobe, Miki-cho, Kita-gun, Kagawa 761-0793, Japan.
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Affiliations :
Department of Gastroenterology and Neurology, Kagawa University Faculty of Medicine, 1750-1 Ikenobe, Miki-cho, Kita-gun, Kagawa 761-0793, Japan.
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Department of Gastroenterology and Neurology, Kagawa University Faculty of Medicine, 1750-1 Ikenobe, Miki-cho, Kita-gun, Kagawa 761-0793, Japan.
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Department of Neurosurgery, Kagawa University Faculty of Medicine, 1750-1 Ikenobe, Miki-cho, Kita-gun, Kagawa 761-0793, Japan.
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Department of Neurosurgery, Kagawa University Faculty of Medicine, 1750-1 Ikenobe, Miki-cho, Kita-gun, Kagawa 761-0793, Japan.
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Department of Health Sciences, Kagawa University Faculty of Medicine, 1750-1 Ikenobe, Miki-cho, Kita-gun, Kagawa 761-0793, Japan.
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Affiliations :
Noordwest Ziekenhuisgroep, locatie Alkmaar, Afd. Spoedeisende Hulp.
Contact: C. W. (Willemieke) van den Hoek (cw.vanden.hoek@nwz.nl).
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Support vector machines (SVM) have drawn wide attention for the last two decades due to its extensive applications, so a vast body of work has developed optimization algorithms to solve SVM with vario...
Multi-view learning aims to make use of the advantages of different views to complement each other and fully mines the potential information in the data. However, the complexity of multi-view learning...
Support Vector Machines (SVMs) are one of the most popular supervised learning models to classify using a hyperplane in an Euclidean space. Similar to SVMs, tropical SVMs classify data points using a ...
The divide-and-conquer strategy is a very effective method of dealing with big data. Noisy samples in big data usually have a great impact on algorithmic performance. In this article, we introduce Mar...
This study aimed to classifying wheat genotypes using support vector machines (SVMs) improved with ensemble algorithms and optimization techniques. Utilizing data from 302 wheat genotypes and 14 morph...
In this age of fierce competitions, customer retention is one of the most important tasks for many companies. Many previous works proposed models to predict customer churn based on various machine lea...
Multivoxel pattern analysis (MVPA) examines fMRI activation patterns associated with different cognitive conditions. Support vector machines (SVMs) are the predominant method in MVPA. While SVM is int...
We compared the two methods when they are applied to the same datasets. Two datasets were considered: (1) fMRI data collected from participants during a cued visual spatial attention task and (2) fMRI...
We found that (1) both SVM and CNN are able to achieve above-chance decoding accuracies for attention control and emotion processing in both the primary visual cortex and the whole brain, (2) the CNN ...
By comparing SVM and CNN we pointed out the similarities and differences between the two methods....
SVM and CNN rely on different neural features for classification. Applying both to the same data may yield a more comprehensive understanding of neuroimaging data....
In this paper, a novel robust loss function is designed, namely, capped linear loss function Laε. Simultaneously, we give some ideal and important properties of Laε, such as boundedness, nonconvexity ...
Parkinson's disease (PD) has become widespread these days all over the world. PD affects the nervous system of the human and also affects a lot of human body parts that are connected via nerves. In or...
Discriminative dictionary learning (DDL) aims to address pattern classification problems via learning dictionaries from training samples. Dictionary pair learning (DPL) based DDL has shown superiority...