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

Filtres actifs
Attention×Intelligence artificielle×Modéré×
Classification multiaxialeCombinez un trouble, une fonction, une population, un contexte ou une intervention.
Troubles et conditions neurodéveloppementales2
Autisme / TSA1TDAH1
Profils et populations d’intérêt2
Population générale1Groupe témoin1
Fonctions et dimensions cliniques11
Attention3Flexibilité mentale1Fonctions exécutives1Impulsivité1Inhibition1Mémoire de travail1Organisation1Planification1Régulation émotionnelle1Vision1Vitesse de traitement1
Population et étape de vie3
Adolescence1Enfance1Plusieurs étapes de vie1
Contextes de vie et facteurs environnementaux1
École1
Évaluation, intervention et accompagnement6
Intelligence artificielle3Instrument d’évaluation2Application ou outil numérique1Évaluation diagnostique1Remédiation cognitive1Repérage et dépistage1
Type et statut de la publication5
Étude de performance diagnostique2Étude transversale2Publié avec évaluation par les pairs2Accès ouvert1Étude interventionnelle non randomisée1
Limites méthodologiques repérées3
Limites non déterminées2Généralisation limitée1Petit échantillon1
Fiabilité source
Source tier 13
Résumé
Avec résumé3
Preuve
Modéré3
Date
7 jours30 jours90 jours
Tri
RécentAncien
Effacer
AttentionSource tier 1

Modèles neurobiologiques et visuels du fonctionnement attentionnel et émotionnel chez les enfants : une approche d'apprentissage automatiqueNeurobiosensory and Visual Patterns of Attentional and Emotional Functioning in Children: A Machine Learning Approach.

Population généraleAttentionFonctions exécutivesInhibitionFlexibilité mentale
ModéréNiveau de preuvePubMed — neurosciences cognitives developpementalesSourceDOIRéférence disponible

Cette étude a développé et évalué une approche de dépistage multimodal automatisé intégrant des mesures oculomotrices, de reconnaissance faciale des émotions et neuropsychologiques chez 260 enfants de 7 à 15 ans. Un classifieur Random Forest a distingué les enfants avec une performance attentionnelle faible des enfants normatifs avec une AUC-ROC de 0,95. Les...

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
ModéréNiveau de preuvePubMed — 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...

TDAHSource tier 1

Un cadre de neurofeedback EEG et BCI pour la rééducation personnalisée de l'attention dans le TDAHA neurofeedback-guided EEG and BCI framework for personalized attention rehabilitation in ADHD.

TDAHAttentionRemédiation cognitiveApplication ou outil numériqueIntelligence artificielle
ModéréNiveau de preuvePubMed / PMC — neurodeveloppement open accessSourceDOIRéférence disponible

L'intégration de jeux cognitifs avec EEG-BCI montre un potentiel pour améliorer l'attention dans le TDAH, mais les systèmes existants manquent d'adaptation personnalisée. Cette étude a développé un système adaptatif multi-tâches combinant neurofeedback en temps réel et personnalisation par apprentissage automatique. Cinquante participants (25 TDAH, 25 contrô...