L'imagerie IRM des neuropathies optiques ischémiques antérieures aiguës : présent et futur / Arnaud Attye in Docteur Imago, n° 6 ([01/01/2018])

Public ISBD [article]  inDocteur Imago > n° 6 [01/01/2018] . - p. 30-33 Titre : L'imagerie IRM des neuropathies optiques ischémiques antérieures aiguës : présent et futur Type de document : Article Auteurs : Arnaud Attye, Auteur ; Perrine Remond, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : p. 30-33 Langues : Français (fre) Mots-clés : IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE ISCHEMIE NEUROPATHIE OPHTALMOLOGIE Résumé : La neuropathie optique ischémique antérieure aiguë (NOIA) est la neuropathie optique aiguë la plus fréquente chez les patients âgés de plus de 50 ans. Elle peut être due à la maladie de Horton. Dans ce cas, il est reconnu comme contributif de réaliser une IRM dans les 8 premiers jours suivant la mise en route du traitement par corticothérapie. Cote : Permalink : https://pmb.pfps-churennes.bzh/pmb_ifsi/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id [article] L'imagerie IRM des neuropathies optiques ischémiques antérieures aiguës : présent et futur [Article] / Arnaud Attye, Auteur ; Perrine Remond, Auteur . - 2018 . - p. 30-33. Langues : Français (fre) in Docteur Imago > n° 6 [01/01/2018] . - p. 30-33 Mots-clés : IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE ISCHEMIE NEUROPATHIE OPHTALMOLOGIE Résumé : La neuropathie optique ischémique antérieure aiguë (NOIA) est la neuropathie optique aiguë la plus fréquente chez les patients âgés de plus de 50 ans. Elle peut être due à la maladie de Horton. Dans ce cas, il est reconnu comme contributif de réaliser une IRM dans les 8 premiers jours suivant la mise en route du traitement par corticothérapie. Cote : Permalink : https://pmb.pfps-churennes.bzh/pmb_ifsi/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id

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Intelligence artificielle : l’analyse de variété générative : un modèle interprétable et responsable pour une médecine de précision. / Arnaud Attye in Docteur Imago, n° 31 ([01/02/2023])

Public ISBD [article]  inDocteur Imago > n° 31 [01/02/2023] . - p. 40-42 Titre : Intelligence artificielle : l’analyse de variété générative : un modèle interprétable et responsable pour une médecine de précision. Type de document : Article Auteurs : Arnaud Attye, Auteur ; Pierre-Etienne Heudel, Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : p. 40-42 Langues : Français (fre) Mots-clés : APPLICATION APPRENTISSAGE DEPISTAGE IMAGERIE MEDICALE INTELLIGENCE ARTIFICIELLE TECHNOLOGIES DE L'INFORMATION ET DE LA COMMUNICATION Résumé : Les applications de l'intelligence artificielle en radiologie clinique concernant actuellement quasi exclusivement le secteur du dépistage de masse de l'image, à l'aide de technologies dites d'apprentissage profond. Or ces nouvelles technologies ont apportées beaucoup de déceptions de par leurs faibles performances en conditions réelles, particulièrement sur l'imagerie tomodensitométrique et remnographique. En médecine quantitative diagnostique et pronostique, l'apprentissage profond n'a jamais fait la preuve d'une supériorité sur des statistiques classiques de types régression logistique. Nous présentons ici une nouvelle technologie d'intelligence artificielle dédié au monde du quantitatif, interprétable et responsable, nommée apprentissage de variété génératif. Cette approche géométrique de l'IA vise à personnaliser les normes médicales radiologiques pour mieux détecter les maladies. Cote : Permalink : https://pmb.pfps-churennes.bzh/pmb_ifsi/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id [article] Intelligence artificielle : l’analyse de variété générative : un modèle interprétable et responsable pour une médecine de précision. [Article] / Arnaud Attye, Auteur ; Pierre-Etienne Heudel, Auteur . - 2023 . - p. 40-42. Langues : Français (fre) in Docteur Imago > n° 31 [01/02/2023] . - p. 40-42 Mots-clés : APPLICATION APPRENTISSAGE DEPISTAGE IMAGERIE MEDICALE INTELLIGENCE ARTIFICIELLE TECHNOLOGIES DE L'INFORMATION ET DE LA COMMUNICATION Résumé : Les applications de l'intelligence artificielle en radiologie clinique concernant actuellement quasi exclusivement le secteur du dépistage de masse de l'image, à l'aide de technologies dites d'apprentissage profond. Or ces nouvelles technologies ont apportées beaucoup de déceptions de par leurs faibles performances en conditions réelles, particulièrement sur l'imagerie tomodensitométrique et remnographique. En médecine quantitative diagnostique et pronostique, l'apprentissage profond n'a jamais fait la preuve d'une supériorité sur des statistiques classiques de types régression logistique. Nous présentons ici une nouvelle technologie d'intelligence artificielle dédié au monde du quantitatif, interprétable et responsable, nommée apprentissage de variété génératif. Cette approche géométrique de l'IA vise à personnaliser les normes médicales radiologiques pour mieux détecter les maladies. Cote : Permalink : https://pmb.pfps-churennes.bzh/pmb_ifsi/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id

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