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2 articles, page 1 sur 1, triés par date de publication.

Filtres actifs
Petite enfance×École×Intelligence artificielle×
Classification multiaxialeCombinez un trouble, une fonction, une population, un contexte ou une intervention.
Troubles et conditions neurodéveloppementales1
Autisme / TSA2
Profils et populations d’intérêt1
Population générale2
Fonctions et dimensions cliniques3
Compréhension des émotions1Interactions sociales1Traitement sensoriel1
Population et étape de vie2
Petite enfance2Enfance1
Contextes de vie et facteurs environnementaux2
École2Famille1
Évaluation, intervention et accompagnement5
Intelligence artificielle2Repérage et dépistage2Intervention précoce1Instrument d’évaluation1Technologie d’assistance1
Type et statut de la publication4
Étude transversale2Accès ouvert1Publié avec évaluation par les pairs1Texte intégral disponible1
Limites méthodologiques repérées2
Généralisation limitée1Limites non déterminées1
Fiabilité source
Source tier 12
Résumé
Avec résumé2
Date
7 jours30 jours90 jours
Tri
RécentAncien
Effacer
Autisme / TSASource tier 1

Une approche multimodale pour la reconnaissance précoce de l'autisme utilisant l'apprentissage profond et les données sensoriellesA Multi-Modal Approach for Early Autism Recognition Using Deep Learning and Sensory Data

Autisme / TSAPopulation généraleTraitement sensorielInteractions socialesCompréhension des émotions
Non déterminableRobustesse méthodologiqueSemantic Scholar — neurodeveloppement transverseSourceDOIRéférence disponible

Cet article présente un système hybride combinant apprentissage profond et méthodes de traitement éprouvées pour la détection précoce du trouble du spectre autistique (TSA). Le système analyse des données comportementales et des réponses sensorielles pour identifier les signes précoces d'autisme avec une haute précision. En cas de détection, il propose des a...

Autisme / TSASource tier 1

NeuroCypher ASD : apprentissage automatique avec représentation par graphe de connaissances pour le dépistage du TSA chez les tout-petitsNeuroCypher ASD: Machine Learning with Knowledge Graph-Based Representation for ASD Screening in Toddlers.

Autisme / TSAPopulation généralePetite enfanceÉcoleRepérage et dépistage
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed / PMC — neurodeveloppement open accessSourceDOIRéférence disponible

Le dépistage du trouble du spectre de l'autisme (TSA) repose souvent sur des questionnaires structurés, dont l'interprétation peut être complexe. Cet article présente NeuroCypher ASD, un cadre combinant apprentissage automatique tabulaire et graphe de connaissances pour le dépistage, l'interprétation et l'exploration des données. Le modèle tabulaire estime l...