Dépistage de pathologies par analyse de cris néonataux à l'aide de réseaux de neurones

Cette étude porte sur le dépistage automatisé de pathologies chez les nourrissons par analyse de leurs cris. Dans le cadre de ce projet, nous avons tenté de réaliser cette tâche à l’aide de techniques de classification par réseaux de neurones artificiels, entraînés de façon supervisée. Les enregistrements provenaient de la base de données de l’École de technologie supérieure. Seuls les cris de nourrissons nés à terme et âgés de 30 jours ou moins ont été considérés. Les segments expiratoires des cris furent séparés en échantillons de 400 millisecondes, puis ces échantillons furent subdivisés en 8 trames de 50 millisecondes. Chaque échantillon était représenté par les coefficients du cepstre de fréquences mel (MFCC) de ses trames. Nous avons évalué trois architectures de réseaux de neurones différentes : Les perceptrons multicouches (MLP), les réseaux convolutionnels (CNN) et les réseaux récurrents de type long short-term memory (LSTM). Nous avons entraîné ces réseaux à reconnaître diverses pathologies, notamment l’hyperbilirubinémie et la détresse respiratoire. La performance des classifieurs était mesurée à l’aide de la validation croisée à k folds. Nous avons aussi reproduit, autant que possible, le dataset employé dans une autre étude, afin de permettre un comparaison équitable. Nous avons entraîné et évalué notre système sur ce dataset. La comparaison des performances obtenues avec celles rapportées par l’étude de référence nous mène à conclure que notre approche a du potentiel, mais demeure pour l’instant inférieure à la leur. Pour finir, nous avons également démontré qu’une partition inadéquate des données entre les ensembles d’entraînement et de validation pouvait produire une sous-estimation très importante de l’erreur de généralisation réelle. Nous avons soulevé des soupçons par rapport à la façon don't les données furent partitionnées dans plusieurs autres études sur la reconnaissance automatisée de pathologies chez les nourrissons par analyse de leurs cris

Models and Analysis of Vocal Emissions for Biomedical Applications

The MAVEBA Workshop proceedings, held on a biannual basis, collect the scientific papers presented both as oral and poster contributions, during the conference. The main subjects are: development of theoretical and mechanical models as an aid to the study of main phonatory dysfunctions, as well as the biomedical engineering methods for the analysis of voice signals and images, as a support to clinical diagnosis and classification of vocal pathologies

Epilepsy

With the vision of including authors from different parts of the world, different educational backgrounds, and offering open-access to their published work, InTech proudly presents the latest edited book in epilepsy research, Epilepsy: Histological, electroencephalographic, and psychological aspects. Here are twelve interesting and inspiring chapters dealing with basic molecular and cellular mechanisms underlying epileptic seizures, electroencephalographic findings, and neuropsychological, psychological, and psychiatric aspects of epileptic seizures, but non-epileptic as well