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

Filtres actifs
Groupe témoin×Intelligence artificielle×Généralisation limitée×
Classification multiaxialeCombinez un trouble, une fonction, une population, un contexte ou une intervention.
Troubles et conditions neurodéveloppementales1
Autisme / TSA1
Profils et populations d’intérêt1
Groupe témoin2
Fonctions et dimensions cliniques3
Attention1Coordination1Motricité globale1
Population et étape de vie1
Adulte1
Contextes de vie et facteurs environnementaux1
Hôpital1
Évaluation, intervention et accompagnement3
Intelligence artificielle2Instrument d’évaluation2Évaluation diagnostique1
Type et statut de la publication5
Étude transversale2Étude de performance diagnostique1Validation d’instrument1Publié avec évaluation par les pairs1Résumé uniquement1
Limites méthodologiques repérées2
Généralisation limitée2Petit échantillon2
Fiabilité source
Source tier 12
Résumé
Avec résumé2
Date
7 jours30 jours90 jours
Tri
RécentAncien
Effacer
Validation d’instrumentSource tier 1

Évaluation clinique automatisée de la démarche basée sur l'apprentissage profond à partir de données cinématiques chez les personnes victimes d'AVC : étude de développement et de validation.Deep Learning-Based Automated Clinical Gait Assessment From Kinematic Data in People With Stroke: Development and Validation Study.

Groupe témoinMotricité globaleCoordinationAdulteHôpital
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed — neurosciences cognitives developpementalesSourceDOIRéférence disponible

Cette étude valide un cadre d'apprentissage profond (STAT-GCN) pour automatiser l'évaluation clinique de la démarche chez 51 personnes avec AVC hémiparétique et 18 témoins sains, à partir de données cinématiques issues de centrales inertielles. Les scores de l'échelle de démarche du Wisconsin (WGS) établis par deux kinésithérapeutes expérimentés servent de r...

Autisme / TSASource tier 1

Réseaux de neurones graphiques et architectures séquentielles pour la détection de l'autisme à partir de biomarqueurs d'oculométrie : une étude multi-site.Graph Neural Networks and sequential architectures for autism detection from eye-tracking biomarkers: a multi-site study.

Autisme / TSAGroupe témoinAttentionÉvaluation diagnostiqueInstrument d’évaluation
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed — TSA diagnostic et outilsSourceDOIRéférence disponible

Cette étude compare plusieurs architectures de réseaux de neurones (GNN, LSTM, MLP) pour la détection du trouble du spectre autistique (TSA) à partir de données d'eye-tracking multimodales. Deux jeux de données indépendants (CILIA, France, 57 participants ; Saliency4ASD, Italie, 27 participants) ont été combinés pour former une cohorte européenne de 84 parti...