Titre : Maladie de Menkès

Maladie de Menkès : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Deep Learning
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comme l'hypotonie et des crises convulsives sont courants." } }, { "@type": "Question", "name": "Y a-t-il des problèmes de croissance ?", "position": 8, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, les enfants peuvent présenter un retard de croissance et un développement physique anormal." } }, { "@type": "Question", "name": "Les cheveux sont-ils affectés ?", "position": 9, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, ils sont souvent frisés, cassants et de couleur pâle, d'où le nom de la maladie." } }, { "@type": "Question", "name": "Des problèmes dentaires sont-ils associés ?", "position": 10, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, des anomalies dentaires peuvent également survenir chez les patients atteints." } }, { "@type": "Question", "name": "Peut-on prévenir la maladie de Menkès ?", "position": 11, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "La maladie étant génétique, il n'existe pas de prévention, mais un dépistage peut aider." } }, { "@type": "Question", "name": "Le dépistage prénatal est-il possible ?", "position": 12, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, le dépistage prénatal peut identifier des mutations génétiques chez le fœtus." } }, { "@type": "Question", "name": "Les parents porteurs peuvent-ils être testés ?", "position": 13, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, les tests génétiques peuvent déterminer si les parents sont porteurs de la mutation." } }, { "@type": "Question", "name": "Des conseils génétiques sont-ils disponibles ?", "position": 14, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, des conseils génétiques peuvent aider les familles à comprendre les risques." } }, { "@type": "Question", "name": "Les vaccinations sont-elles recommandées ?", "position": 15, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, les vaccinations sont recommandées pour prévenir d'autres infections." } }, { "@type": "Question", "name": "Quel est le traitement principal ?", "position": 16, 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Sources (10000 au total)

An interpretable deep learning model for detecting

Determining the status of breast cancer susceptibility genes (... A total of 319 histopathological slides from 254 breast cancer patients were included, comprising two dependent cohorts. Following image pre-processing, 633,484 tumor tiles from the training dataset w... BiAMIL achieved AUC values of 0.819 (95% CI [0.673-0.965]) in the internal test set, and 0.817 (95% CI [0.712-0.923]) in the external test set. To explore the relationship between... An interpretable deep neural network model based on the attention mechanism was developed to predict the...

Multimodal deep learning model on interim [

The prediction of primary treatment failure (PTF) is necessary for patients with diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) since it serves as a prominent means for improving front-line outcomes. Using int... Initially, 205 DLBCL patients undergoing interim [... The final model with contrastive objective optimization, named the contrastive hybrid learning model, performed best, with an accuracy of 91.22% and an area under the receiver operating characteristic... The proposed model achieved good performance, validated the predictive value of interim PET/CT, and holds promise for directing individualized clinical treatment.... • The proposed multimodal models achieved accurate prediction of primary treatment failure in DLBCL patients. • Using an appropriate feature-level fusion strategy can make the same class close to each...

Deep Learning-Based Computed Tomography Image Standardization to Improve Generalizability of Deep Learning-Based Hepatic Segmentation.

We aimed to investigate whether image standardization using deep learning-based computed tomography (CT) image conversion would improve the performance of deep learning-based automated hepatic segment... We collected contrast-enhanced dual-energy CT of the abdomen that was obtained using various reconstruction methods, including filtered back projection, iterative reconstruction, optimum contrast, and... The original CT images showed variable and poor segmentation performances. The standardized images achieved significantly higher DSCs for liver segmentation than the original images (DSC [original, 5.... Deep learning-based CT image standardization can improve the performance of automated hepatic segmentation using CT images reconstructed using various methods. Deep learning-based CT image conversion ...