Titre : Apnée centrale du sommeil

Apnée centrale du sommeil : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

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Sources (10000 au total)

Optimal Motor Unit Subset Selection for Accurate Motor Intention Decoding: Towards Dexterous Real-Time Interfacing.

Motor unit (MU) discharge timings encode human motor intentions to the finest degree. Whilst tapping into such information can bring significant gains to a range of applications, current approaches to... Offline analyses were conducted on data recorded from 11 non-disabled subjects. Task-wise decomposition was applied to identify MUs from high-density surface electromyography (HD-sEMG) pertaining to 1... The mutual information-based minimum Redundancy Maximum Relevance (mRMR-MI) criterion retained MUs with the highest predicative power. When the portion of tracked MUs was reduced down to 25%, the regr... Careful selection of tracked MUs can optimize the efficiency of MU-driven interfacing. In particular, prioritization of MUs exhibiting strong nonlinear relationships with target motions is best levera...

Predicting Colorectal Cancer Survival Using Time-to-Event Machine Learning: Retrospective Cohort Study.

Machine learning (ML) methods have shown great potential in predicting colorectal cancer (CRC) survival. However, the ML models introduced thus far have mainly focused on binary outcomes and have not ... This study aims to evaluate the performance of ML approaches for modeling time-to-event survival data and develop transparent models for predicting CRC-specific survival.... The data set used in this retrospective cohort study contains information on patients who were newly diagnosed with CRC between December 28, 2012, and December 27, 2019, at West China Hospital, Sichua... A total of 2157 patients with CRC were included in this study. Among the 6 time-to-event ML models, the DeepHit model exhibited the best discriminative ability (time-dependent concordance index 0.789,... This study showed the potential of applying time-to-event ML predictive algorithms to help predict CRC-specific survival. The RSF, GBM, Cox-Time, and N-MTLR algorithms could provide nonparametric alte...

A Bayesian network perspective on neonatal pneumonia in pregnant women with diabetes mellitus.

To predict the influencing factors of neonatal pneumonia in pregnant women with diabetes mellitus using a Bayesian network model. By examining the intricate network connections between the numerous va... Through the structure learning algorithms of BN, Naive Bayesian (NB), Tree Augmented Naive Bayes (TAN), and k-Dependence Bayesian Classifier (KDB), complex networks connecting variables were presented... In constraint-based algorithms, three algorithms had different presentation DAGs. KDB had a better prediction effect than NB and TAN, and it achieved higher AUC compared with TAN. Among three machine ... KDB was applicable, and it can detect the dependencies between variables, identify more potential associations and track changes between variables and outcome....