questionsmedicales.fr
Acides aminés, peptides et protéines
Protéines
Protéines sécrétoires inhibitrices de protéinases
Inhibiteur tissulaire des métalloprotéinases
Inhibiteur tissulaire de métalloprotéinase-2
Inhibiteur tissulaire de métalloprotéinase-2 : Questions médicales fréquentes
Termes MeSH sélectionnés :
Speech Recognition Software
Diagnostic
5
Électrophorèse
Dosage immunologique
Biopsie
Analyse tissulaire
Symptômes
5
Inflammation
Cicatrisation
Douleur
Inflammation tissulaire
Lésions cutanées
Déséquilibre
Inflammation pulmonaire
Symptômes respiratoires
Prévention
5
Mode de vie sain
Alimentation équilibrée
Exercices
Santé tissulaire
Antioxydants
Habitudes alimentaires
Aliments pro-inflammatoires
Limitation
Gestion du stress
Inflammation
Traitements
5
Thérapie génique
Inhibiteurs
Médicaments anti-inflammatoires
Régulation
Plantes médicinales
Modulation
Physiothérapie
Fonction tissulaire
Études cliniques
Traitements innovants
Complications
5
Complications
Fibrose tissulaire
Maladies chroniques
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Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale
Validation scientifique effectuée le 28/04/2025
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Affiliations :
Department of Pathomorphology, Medical University of Bialystok, Bialystok, Poland.
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Affiliations :
Department of Hernia and Abdominal Wall Surgery, The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University, No. 1 Jianshe Road, Zhengzhou, 450052, Henan, China. wdc8681949@163.com.
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Affiliations :
Department of Hernia and Abdominal Wall Surgery, The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University, No. 1 Jianshe Road, Zhengzhou, 450052, Henan, China.
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Affiliations :
Chemical and Materials Engineering, University of Nevada, Reno, NV 89557, USA. Electronic address: maryamr@unr.edu.
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Affiliations :
Extracellular Matrix Pathology Section, Laboratory of Pathology, National Cancer Institute, National Institute of Health, Bethesda, MD, United States.
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Affiliations :
Department of Physiology, School of Pharmacy, Institute of Nutrition and Food Technology "José Mataix," University of Granada, Granada, Spain.
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Affiliations :
Institute of Pathology, Faculty of Medicine, University of Belgrade.
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Affiliations :
Institute of Biosystems & Integrative Sciences.
Department of Chemistry and Biochemistry, Faculty of Sciences, University of Lisbon, Lisbon, Portugal.
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Affiliations :
Faculty of Medicine, University of Belgrade.
Center for Endocrine Surgery, Clinical Center of Serbia.
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Affiliations :
Department of Biochemical Diagnostics, Medical University of Białystok, Białystok, Poland.
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Affiliations :
Department of Biochemical Diagnostics, Medical University of Białystok, Białystok, Poland.
Department of Neurodegeneration Diagnostics, Medical University of Białystok, Białystok, Poland.
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Affiliations :
National Institute for Research in Tuberculosis, National Institute of Health, International Center for Excellence in Research, Chennai, India.
National Institute for Research in Tuberculosis (NIRT), Chennai, India.
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Affiliations :
National Institute for Research in Tuberculosis, National Institute of Health, International Center for Excellence in Research, Chennai, India.
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Affiliations :
Government Stanley Medical Hospital, Chennai, India.
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Affiliations :
National Institute for Research in Tuberculosis (NIRT), Chennai, India.
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2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
National Institute for Research in Tuberculosis, National Institute of Health, International Center for Excellence in Research, Chennai, India.
Laboratory of Parasitic Diseases, National Institute of Allergy and Infectious Diseases, National Institutes of Health, Bethesda, MD, United States.
Publications dans "Inhibiteur tissulaire de métalloprotéinase-2" :
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
Department of Carcinogenesis and Molecular Biology, 'Prof. Dr. Alexandru Trestioreanu' Institute of Oncology, 022328 Bucharest, Romania.
Publications dans "Inhibiteur tissulaire de métalloprotéinase-2" :
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
ENT Department, 'Grigore Alexandrescu' Children's Emergency Hospital, 011743 Bucharest, Romania.
Publications dans "Inhibiteur tissulaire de métalloprotéinase-2" :
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
Electrical Engineering Faculty, 'Politehnica' University, 060042 Bucharest, Romania.
Publications dans "Inhibiteur tissulaire de métalloprotéinase-2" :
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
Department of Nuclear Medicine, 'Prof. Dr. Alexandru Trestioreanu' Institute of Oncology, 022328 Bucharest, Romania.
Department of Radiology, 'Carol Davila' University of Medicine and Pharmacy, 050463 Bucharest, Romania.
Publications dans "Inhibiteur tissulaire de métalloprotéinase-2" :
Transcribing disordered speech can be useful when diagnosing motor speech disorders such as primary progressive apraxia of speech (PPAOS), who have sound additions, deletions, and substitutions, or di...
Forty-five patients with PPAOS and 22 healthy controls were recorded repeating 13 words, 3 times each, which were transcribed manually and using wav2vec 2.0. The WER and phonetic and prosodic speech e...
Mean overall WER was 0.88 for patients and 0.33 for controls. WER significantly correlated with AOS severity and accurately distinguished between patients and controls but not between AOS subtypes. Th...
This study demonstrates that ASR can be useful in differentiating healthy from disordered speech and evaluating PPAOS severity but does not distinguish PPAOS subtypes. ASR transcriptions showed weak a...
https://doi.org/10.23641/asha.26359417....
Automatic Speech Recognition (ASR) technologies can be life-changing for individuals who suffer from dysarthria, a speech impairment that affects articulatory muscles and results in incomprehensive sp...
To investigate whether speech recognition software for generating interview transcripts can provide more specific and precise feedback for evaluating medical interviews....
The effects of the two feedback methods on student performance in medical interviews were compared using a prospective observational trial. Seventy-nine medical students in a clinical clerkship were a...
According to the study results, the mean diagnostic accuracy rate (SRS feedback group:1st mock 51.3%, 2nd mock 89.7%; IC recorder feedback group, 57.5%-67.5%; F(1, 77) = 4.0; p = 0.049), mini-CEX scor...
Speech-recognition-based feedback leads to higher diagnostic accuracy rates and higher mini-CEX and checklist scores....
This study was registered in the Japan Registry of Clinical Trials on June 14, 2022. Due to our misunderstanding of the trial registration requirements, we registered the trial retrospectively. This s...
Existing end-to-end speech recognition methods typically employ hybrid decoders based on CTC and Transformer. However, the issue of error accumulation in these hybrid decoders hinders further improvem...
In human-computer interaction systems, speech emotion recognition (SER) plays a crucial role because it enables computers to understand and react to users' emotions. In the past, SER has significantly...
Digital speech recognition is a challenging problem that requires the ability to learn complex signal characteristics such as frequency, pitch, intensity, timbre, and melody, which traditional methods...
Speech is a commonly used interaction-recognition technique in edutainment-based systems and is a key technology for smooth educational learning and user-system interaction. However, its application t...
The concentration of medical students in the classroom is important in promoting their mastery of knowledge. Multiple teaching characteristics, such as speaking speed, voice volume, and question use, ...
This research aims to analyze how teachers' linguistic characteristics affect medical students' classroom concentration based on a speech recognition toolkit and face recognition technology....
A speech recognition toolkit, WeNet, is used to recognize sentences during lectures in this study. Face recognition technology (FRT) is used to detect students' concentration in class. The study invol...
As a result of regression analysis, the explanatory power of the effect of the linguistic characteristics was 7.09% (F = 83.82, P < 0.001), with time, volume and question being significant influencing...
The results of this study support the significant positive influence of volume and questioning technique, the negative influence of time, and the insignificant influence of speaking speed and the inte...
Automatic speech recognition systems with a large vocabulary and other natural language processing applications cannot operate without a language model. Most studies on pre-trained language models hav...
Building a good speech recognition system usually requires a lot of pairing data, which poses a big challenge for low-resource languages, such as Kazakh. In recent years, unsupervised pre-training has...