Étudiant.e
Directeur.e(s) de recherche
Arnaud Droit
Début du projet
Titre du projet de recherche
Développement d'algorithme d'apprentissage automatique pour le diagnostic clinique en utilisant des données de spectrométrie de masse
Description

Ce projet porte dans un premier temps sur la conception de modèles de classification de type réseaux convolutionnels (CNNs) en utilisant des données de spectrométrie de masse (1D et 2D) pour le diagnostic clinique.

Une fois finalisé, le 2éme objectif est l’interprétation de ces modèles de classification afin d’identifier les régions spectrales d’intérêt qui peuvent correspondre à de nouveaux biomarqueurs de diagnostic ou de thérapeutique.

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Projet en vedette

Le délirium est un état qui, lorsqu'il n'est pas pris en charge, est associé à une augmentation de la mortalité et à une hospitalisation plus longue des patient.e.s en soins intensifs; son dépistage devrait donc faire partie intégrante des soins. Il se caractérise par la confusion, l’anxiété et une vigilance réduite. Il est estimé que 75% des cas de délirium ne sont pas détectés à l'admission à l'hôpital. En effet, la détection d'un tel état aigu nécessite un suivi fréquent des participant.e.s, ce qui demande beaucoup de travail et d'expertise.

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