Détection automatique de micro-emboles cérébraux grâce à un nouveau détecteur de variance conditionnelle
Overview & Synopsis
La détection des signes précurseurs d'un accident vasculaire cérébral est un problème de santé publique puisque les accidents vasculaires cérébraux correspondent à la deuxième cause de mortalité dans le monde. Le système Doppler transcrânien est le seul dispositif permettant de détecter les micro-emboles cérébraux. Toutefois, les appareils du commerce existants ne permettent pas encore de détecter automatiquement tous les micro-emboles. Nous proposons alors un nouveau détecteur basé sur un modèle à variance conditionnelle. À partir d'enregistrements obtenus grâce à un système Doppler transcrânien, le nouveau détecteur permet de réduire, d'un facteur 10, le taux de faux négatif affiché par le détecteur d'énergie conventionnel. Ces très bons résultats sont de bonnes augures et ils permettront sans aucun doute une détection plus efficace des signes précurseurs d'un accident vasculaire cérébral et une réduction du risque pour les patients.
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Document Information
| Document Title | Détection automatique de micro-emboles cérébraux grâce à un nouveau détecteur de variance conditionnelle |
|---|---|
| Author / Organization | Jean-Marc Girault, Sébastien Ménigot, Benoît Guibert |
| Subject & Discipline | Multidisciplinary Academic Open Research |
| Categories | Science & Mathematics |
| Publication Year | 2012 |
| License / Rights | Open Access / Creative Commons |
| Resource Verification | Listed PDF (Verification Pending) |
| Original Host Website |
HAL Open Science
(hal.science)
|
| File Format | application/pdf (Portable Document Format) |
| Language | EN |
| Catalog ID | DOC-202932 |
| Original Source Link | Visit Source Page on hal.science » |