Neuropathie optique bilatérale induite par un traitement antibacillaire chez un patient insuffisant rénal

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Handwritten character recognition using fuzzy wavelet: a VHDL approach

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Pronostic visuel et évolution réfractive après chirurgie de la cataracte congénitale avec implantation primaire: Étude d’une série de 108 cas

La cataracte congénitale constitue la cause la plus fréquente de cécité évitable chez les enfants. Le but de cette étude est d'évaluer le pronosticréfractif et fonctionnel, des enfants opérés de cataracte congénitale avec implantation. Il s'agit d'une étude rétrospective de 108 enfants, dont 85cataractes bilatérales, 23 unilatérales opérés entre 2007 et 2011. La réfraction a été mesurée à 1 mois, 3 mois, 6 mois, 1 an, 2 ans, 3 ans et/ou 4 ans en post-opératoire. La meilleure acuité visuelle corrigée, ainsi que l'incidence des complications post-opératoires ont été analysé. L'âge moyen de la chirurgie était de 25 mois avec une durée moyenne de suivi de 3,17 ans. Les complications retrouvées étaient l'inflammation, la prolifération secondaire, et le glaucome. L'acuité visuelle (AV) moyenne corrigée finale était de 5,75/10e pour les formes bilatérales, et de  4,16/10e pour les unilatérales (p = 0,001). Les facteurs de mauvais pronostic retrouvés étaient l'âge tardif de la chirurgie, la densité de la cataracte et la survenue de complications (p = 0,001). L'incidence des complications post-opératoires était significativement plus élevé chez les enfants opérés à un jeune âge (p = 0,001). Les facteurs de mauvais pronostic visuel chez les enfants opérés pour cataracte congénitale avec implantation, sont représentés par le caractère unilatéral de la cataracte, l'âge tardif de la chirurgie, la densité de la cataracte et la survenue de complications post opératoires

VHDL modeling of fuzzy wavelet based handwritten recognition system

The handwritten character recognition system usi ng fuzzy wavelet is modelled using Very High Speed Hardware Description Language (VHDL). The fu zzy wavelet handwritten recognition is a system based on human perception. The time-frequency localization cap abilities of wavelet transform in feature extraction enhances the accuracy of recognition at pixel level. The characteristic features of handwritten character in image format are extracted by taking Haar wavelet transf orm. The design was implemented using VHDL. The VHDL model is simulated and synthesized using Altera’s Quartus II. The system operates up to 13.27 Mega Hertz (MHz) with equivalent longest propagation delay of 75.336ns