4 resultados para Expert system

em Université de Montréal, Canada


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En salle d’opération, les tâches de l’anesthésiste sont nombreuses. Alors que l’utilisation de nouveaux outils technologiques l’informe plus fidèlement sur ce qui se passe pour son patient, ces outils font que ses tâches deviennent plus exigeantes. En vue de diminuer cette charge de travail, nous avons considérer l’administration automatique d’agents anesthésiques en se servant de contrôle en boucle fermée. À cette fin, nous avons développé un système d’administration d’un agent anesthésique (le propofol) visant à maintenir à un niveau optimal la perte de conscience du patient pendant toute la durée d’une chirurgie. Le système comprend un ordinateur, un moniteur d’anesthésie et une pompe de perfusion. L’ordinateur est doté d’un algorithme de contrôle qui, à partir d’un indice (Bispectral IndexTM ou BIS) fournit par le moniteur d’anesthésie détermine le taux d’infusion de l’agent anesthésiant. Au départ, l’anesthésiste choisit une valeur cible pour la variable de contrôle BIS et l’algorithme, basé sur système expert, calcule les doses de perfusion de propofol de sorte que la valeur mesurée de BIS se rapproche le plus possible de la valeur cible établie. Comme interface-utilisateur pour un nouveau moniteur d’anesthésie, quatre sortes d’affichage ont été considérés: purement numérique, purement graphique, un mélange entre graphique et numérique et un affichage graphique intégré (soit bidimensionnel). À partir de 20 scenarios différents où des paramètres normaux et anormaux en anesthésie étaient présentés à des anesthésistes et des résidents, l’étude des temps de réaction, de l’exactitude des réponses et de la convivialité (évaluée par le NASA-TLX) a montré qu’un affichage qui combine des éléments graphiques et numériques était le meilleur choix comme interface du système. Une étude clinique a été réalisée pour comparer le comportement du système d’administration de propofol en boucle fermée comparativement à une anesthésie contrôlée de façon manuelle et conventionnelle où le BIS était aussi utilisé. Suite à l’approbation du comité d’éthique et le consentement de personnes ayant à subir des chirurgies générales et orthopédiques, 40 patients ont été distribués également et aléatoirement soit dans le Groupe contrôle, soit dans le Groupe boucle fermée. Après l’induction manuelle de propofol (1.5 mg/kg), le contrôle en boucle fermée a été déclenché pour maintenir l’anesthésie à une cible de BIS fixée à 45. Dans l’autre groupe, le propofol a été administré à l’aide d’une pompe de perfusion et l’anesthésiste avait aussi à garder manuellement l’indice BIS le plus proche possible de 45. En fonction du BIS mesuré, la performance du contrôle exercé a été définie comme excellente pendant les moments où la valeur du BIS mesurée se situait à ±10% de la valeur cible, bonne si comprise de ±10% à ±20%, faible si comprise de ±20% à ±30% ou inadéquate lorsque >±30%. Dans le Groupe boucle fermée, le système a montré un contrôle excellent durant 55% du temps total de l’intervention, un bon contrôle durant 29% du temps et faible que pendant 9% du temps. Le temps depuis l’arrêt de la perfusion jusqu’à l’extubation est de 9 ± 3.7 min. Dans le Groupe contrôle, un contrôle excellent, bon, et faible a été enregistré durant 33%, 33% et 15% du temps respectivement et les doses ont été changées manuellement par l’anesthésiste en moyenne 9.5±4 fois par h. L’extubation a été accomplie après 11.9 ± 3.3 min de l’arrêt de la perfusion. Dans le Groupe boucle fermée, un contrôle excellent a été obtenu plus longtemps au cours des interventions (P<0.0001) et un contrôle inadéquat moins longtemps (P=0.001) que dans le Groupe contrôle. Le système en boucle fermée d’administration de propofol permet donc de maintenir plus facilement l’anesthésie au voisinage d’une cible choisie que l’administration manuelle.

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Ce mémoire est un des segments d'une recherche de plus grande envergure sur le service Info-Santé, et qui se déroule au Centre de Santé et de Services sociaux de Laval.

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This dissertation examines different aspects involved in the formation of psychologists’ expert opinion in the Portuguese criminal justice system, more precisely, as this opinion is reflected in assessment reports. The present dissertation is comprised of three qualitative studies, the first sought to provide a general portrait of a sample of 106 forensic psychological reports as to their overall quality as measured in terms of relevance and coherence. Results show that the formal markers of quality are present in the sample analysed, a certain number of weaknesses have been observed, notably concerning the internal coherence of the reports as well as the relevance of the information reported on. The second study explored the opinions of 17 Portuguese judges and state prosecutors concerning the use they make of this type of forensic report. It appears that they consider these reports to be useful and very credible, specially so when they have been produced under the auspices of the National Institute of Legal Medicine and Forensic Sciences, which is the state forensic institution. Furthermore, it appears that judges and prosecutors were particularly interested in data that allowed for a personalised portrait of the assessee. The third study sought to better comprehend the conceptual bases on which psychologists construct their reports. To this end, an exploratory study was undertaken with a sample of key-actors; the analysis of their interviews shows that they define their judicial mandate as well as the basic concepts that are associated to this mandate in different ways. A theoretical framework provided by an implicit theories model was used to help understand these results.

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Objective To determine scoliosis curve types using non invasive surface acquisition, without prior knowledge from X-ray data. Methods Classification of scoliosis deformities according to curve type is used in the clinical management of scoliotic patients. In this work, we propose a robust system that can determine the scoliosis curve type from non invasive acquisition of the 3D back surface of the patients. The 3D image of the surface of the trunk is divided into patches and local geometric descriptors characterizing the back surface are computed from each patch and constitute the features. We reduce the dimensionality by using principal component analysis and retain 53 components using an overlap criterion combined with the total variance in the observed variables. In this work, a multi-class classifier is built with least-squares support vector machines (LS-SVM). The original LS-SVM formulation was modified by weighting the positive and negative samples differently and a new kernel was designed in order to achieve a robust classifier. The proposed system is validated using data from 165 patients with different scoliosis curve types. The results of our non invasive classification were compared with those obtained by an expert using X-ray images. Results The average rate of successful classification was computed using a leave-one-out cross-validation procedure. The overall accuracy of the system was 95%. As for the correct classification rates per class, we obtained 96%, 84% and 97% for the thoracic, double major and lumbar/thoracolumbar curve types, respectively. Conclusion This study shows that it is possible to find a relationship between the internal deformity and the back surface deformity in scoliosis with machine learning methods. The proposed system uses non invasive surface acquisition, which is safe for the patient as it involves no radiation. Also, the design of a specific kernel improved classification performance.