3 resultados para biomedical informatics
em Université de Montréal, Canada
Resumo:
Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.
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Le domaine biomédical est probablement le domaine où il y a les ressources les plus riches. Dans ces ressources, on regroupe les différentes expressions exprimant un concept, et définit des relations entre les concepts. Ces ressources sont construites pour faciliter l’accès aux informations dans le domaine. On pense généralement que ces ressources sont utiles pour la recherche d’information biomédicale. Or, les résultats obtenus jusqu’à présent sont mitigés : dans certaines études, l’utilisation des concepts a pu augmenter la performance de recherche, mais dans d’autres études, on a plutôt observé des baisses de performance. Cependant, ces résultats restent difficilement comparables étant donné qu’ils ont été obtenus sur des collections différentes. Il reste encore une question ouverte si et comment ces ressources peuvent aider à améliorer la recherche d’information biomédicale. Dans ce mémoire, nous comparons les différentes approches basées sur des concepts dans un même cadre, notamment l’approche utilisant les identificateurs de concept comme unité de représentation, et l’approche utilisant des expressions synonymes pour étendre la requête initiale. En comparaison avec l’approche traditionnelle de "sac de mots", nos résultats d’expérimentation montrent que la première approche dégrade toujours la performance, mais la seconde approche peut améliorer la performance. En particulier, en appariant les expressions de concepts comme des syntagmes stricts ou flexibles, certaines méthodes peuvent apporter des améliorations significatives non seulement par rapport à la méthode de "sac de mots" de base, mais aussi par rapport à la méthode de Champ Aléatoire Markov (Markov Random Field) qui est une méthode de l’état de l’art dans le domaine. Ces résultats montrent que quand les concepts sont utilisés de façon appropriée, ils peuvent grandement contribuer à améliorer la performance de recherche d’information biomédicale. Nous avons participé au laboratoire d’évaluation ShARe/CLEF 2014 eHealth. Notre résultat était le meilleur parmi tous les systèmes participants.
Resumo:
Besides the spinal deformity, scoliosis modifies notably the general appearance of the trunk resulting in trunk rotation, imbalance, and asymmetries that constitutes patients' major concern. Existing classifications of scoliosis, based on the type of spinal curve as depicted on radiographs, are currently used to guide treatment strategies. Unfortunately, even though a perfect correction of the spinal curve is achieved, some trunk deformities remain, making patients dissatisfied with the treatment received. The purpose of this study is to identify possible shape patterns of trunk surface deformity associated with scoliosis. First, trunk surface is represented by a multivariate functional trunk shape descriptor based on 3-D clinical measurements computed on cross sections of the trunk. Then, the classical formulation of hierarchical clustering is adapted to the case of multivariate functional data and applied to a set of 236 trunk surface 3-D reconstructions. The highest internal validity is obtained when considering 11 clusters that explain up to 65% of the variance in our dataset. Our clustering result shows a concordance with the radiographic classification of spinal curves in 68% of the cases. As opposed to radiographic evaluation, the trunk descriptor is 3-D and its functional nature offers a compact and elegant description of not only the type, but also the severity and extent of the trunk surface deformity along the trunk length. In future work, new management strategies based on the resulting trunk shape patterns could be thought of in order to improve the esthetic outcome after treatment, and thus patients satisfaction.