Titre : Thérapie assistée par ordinateur

Thérapie assistée par ordinateur : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Problem-Based Learning
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Sources (10000 au total)

Self-Supervised Learning Improves Accuracy and Data Efficiency for IMU-Based Ground Reaction Force Estimation.

Recent deep learning techniques hold promise to enable IMU-driven kinetic assessment; however, they require large extents of ground reaction force (GRF) data to serve as labels for supervised model tr... We performed SSL by masking a random portion of the input IMU data and training a transformer model to reconstruct the masked portion. We systematically compared a series of masking ratios across thre... When using the same amount of labeled data, SSL pre-training significantly improved the accuracy of 3-axis GRF estimation during walking compared to baseline models trained by conventional supervised ... SSL leveraged large real and synthetic IMU datasets to increase the accuracy and data efficiency of deep-learning-based GRF estimation, reducing the need for labeled data.... This work, with its open-source code and models, may unlock broader use cases of IMU-driven kinetic assessment by mitigating the scarcity of GRF measurements in practical applications....

Application of machine learning-based multi-sequence MRI radiomics in diagnosing anterior cruciate ligament tears.

To compare the diagnostic power among various machine learning algorithms utilizing multi-sequence magnetic resonance imaging (MRI) radiomics in detecting anterior cruciate ligament (ACL) tears. Addit... In this retrospective analysis, 526 patients were included, comprising 178 individuals with ACL tears and 348 with a normal ACL. Radiomics features were derived from multi-sequence MRI scans, encompas... Out of 2032 features, 48 features were selected. The SVM-based multi-sequence radiomics outperformed all others, achieving AUC values of 0.973 and 0.927, sensitivities of 0.933 and 0.857, and specific... The multi-sequence MRI radiomics model, which is based on machine learning, exhibits exceptional performance in diagnosing ACL tears. It provides valuable insights crucial for the diagnosis and treatm...