122 research outputs found
An Intelligent Decision Support Ensemble Voting Model for Coronary Artery Disease Prediction in Smart Healthcare Monitoring Environments
Coronary artery disease (CAD) is one of the most common cardiac diseases
worldwide and causes disability and economic burden. It is the world's leading
and most serious cause of mortality, with approximately 80% of deaths reported
in low- and middle-income countries. The preferred and most precise diagnostic
tool for CAD is angiography, but it is invasive, expensive, and technically
demanding. However, the research community is increasingly interested in the
computer-aided diagnosis of CAD via the utilization of machine learning (ML)
methods. The purpose of this work is to present an e-diagnosis tool based on ML
algorithms that can be used in a smart healthcare monitoring system. We applied
the most accurate machine learning methods that have shown superior results in
the literature to different medical datasets such as RandomForest, XGboost,
MLP, J48, AdaBoost, NaiveBayes, LogitBoost, KNN. Every single classifier can be
efficient on a different dataset. Thus, an ensemble model using majority voting
was designed to take advantage of the well-performed single classifiers,
Ensemble learning aims to combine the forecasts of multiple individual
classifiers to achieve higher performance than individual classifiers in terms
of precision, specificity, sensitivity, and accuracy; furthermore, we have
benchmarked our proposed model with the most efficient and well-known ensemble
models, such as Bagging, Stacking methods based on the cross-validation
technique, The experimental results confirm that the ensemble majority voting
approach based on the top 3 classifiers: MultilayerPerceptron, RandomForest,
and AdaBoost, achieves the highest accuracy of 88,12% and outperforms all other
classifiers. This study demonstrates that the majority voting ensemble approach
proposed above is the most accurate machine learning classification approach
for the prediction and detection of coronary artery disease.Comment: International Journal of Advanced Computer Science and Applications
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Analyse de l'écoulement de Poiseuille - Rayleigh - Bénard (PRB) par la méthode de Lattice Boltzmann
International audienceUne méthode numérique basée sur l'équation de Boltzmann (LBE) à deux distributions est développée pour résoudre les équations de conservation (énergie et quantité de mouvement). La configuration considérée est un canal chauffé par le bas, refroidi par le haut et traversé par un fluide (Pr = 1). L'étude est effectuée pour une gamme de nombres de Rayleigh (
Ankylose de l'articulation temporo-mandibulaire post-arthrosique
L'ankylose de l'articulation temporo-mandibulaire (ATM) est définie comme une constriction permanente des mùchoires avec ouverture buccale inférieure à 30 mm mesurée entre les incisives, survenant en raison d'une fusion osseuse, fibreuse ou fibro-osseuse. L'arthrose est une cause rare de l'ankylose de L'ATM. Nous rapportons un cas d'ankylose de l'ATM d'origine arthrosique, afin de préciser les particularités diagnostiques et thérapeutiques de cette entité pathologique assez rare
Content Based Image Retrieval by Convolutional Neural Networks
Hamreras S., BenĂtez-Rochel R., Boucheham B., Molina-Cabello M.A., LĂłpez-Rubio E. (2019) Content Based Image Retrieval by Convolutional Neural Networks. In: FerrĂĄndez Vicente J., Ălvarez-SĂĄnchez J., de la Paz LĂłpez F., Toledo Moreo J., Adeli H. (eds) From Bioinspired Systems and Biomedical Applications to Machine Learning. IWINAC 2019. Lecture Notes in Computer Science, vol 11487. Springer.In this paper, we present a Convolutional Neural Network (CNN) for feature extraction in Content based Image Retrieval (CBIR). The proposed CNN aims at reducing the semantic gap between low level and high-level features. Thus, improving retrieval results. Our CNN is the result of a transfer learning technique using Alexnet pretrained network. It learns how to extract representative features from a learning database and then uses this knowledge in query feature extraction. Experimentations performed on Wang (Corel 1K) database show a significant improvement in terms of precision over the state of the art classic approaches.Universidad de MĂĄlaga. Campus de Excelencia Internacional AndalucĂa Tech
Traumatisme insolite de la région temporale
Un homme ĂągĂ© de 37ans Ă©tait victime dâune agression par coup de couteau. Le patient se prĂ©sente aux urgences le couteau fichĂ© dans la rĂ©gion temporale sans symptomatologie clinique particuliĂšre et avec un score de Glasgow Ă 15. Le bilan lĂ©sionnel nâa pas objectivĂ© dâatteinte vasculaire. Le retrait du couteau a Ă©tĂ© rĂ©alisĂ© au bloc opĂ©ratoire. Aucune sĂ©quelle fonctionnelle nâa Ă©tĂ© dĂ©plorĂ©e, malgrĂ© la gravitĂ© du traumatisme. Nous prĂ©sentons les particularitĂ©s de ce type de traumatisme et discutons les problĂšmes qui se sont posĂ©s durant la prise en charge.Mots clĂ©s: Traumatisme temporal pĂ©nĂ©trant, arme blanch
Cystic lymphangioma of the neck in adults: A report of four cases
Background: Cystic lymphangioma is a rare malformation characterized by a cystic structure deriving from detachment of lymph sacs from venous drainage systems. It is the result of the dilatation of capillary and sinusoidal lymphatic vessels still connected to the lymphatic network.
Case presentation: In the following article, we describe the clinical and pathological features of cystic lymphangioma of the neck in four adults who underwent a surgical removal of the tumor with a well postoperative progress.
Discussion and conclusion: Contrarily to children, the diagnosis of cystic lymphangioma in adults is exceptional. Patients with cystic lymphangioma of the neck are often asymptomatic; However, the lesion growth may cause respiratory disorders, dysphagia, or vascular and neurological compression syndromes. There are multiple modalities of treatment however the surgical complete removal remain the treatment of choice
Caractérisation physique des matériaux poreux par une méthode de type Boltzmann sur Réseau
International audienceUn code numérique, fondé sur la technique de résolution numérique Boltzmann sur Réseau (BR), d'estimation de propriétés physiques des matériaux poreux à partir d'images en coupe, obtenues en Microscopie Electronique à Balayage (MEB) est présenté. Les premiers résultats de cette technique testée sur des configurations bidimensionnelles montrent l'aptitude de la méthode à simuler avec une bonne précision les phénomÚnes de transfert de chaleur et de masse. L'étude numérique est étendue à l'estimation des paramÚtres physiques caractéristiques des matériaux poreux
Kyste hydatique primitif du sein
Le kyste hydatique du sein est une parasitose rare mĂȘme dans les pays endĂ©miques. Nous rapportons une nouvelle observation dâune patiente de30 ans qui prĂ©sentait une masse du sein gauche. Le diagnostic de kyste hydatique du sein a Ă©tĂ© Ă©voquĂ© devant les donnĂ©es de lâexamen cliniqueet de la mammographie couplĂ©e Ă lâĂ©chographie. Le geste chirurgical a consistĂ© en une kystectomie. Lâexamen anatomopathologique de la piĂšceopĂ©ratoire a confirmĂ© le diagnostic.Key words: Kyste hydatique, sein, Ă©chographie, mammographi
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