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💻 informatique

Explainable Machine Learning Framework to Prioritize Predictors of Type 2 Diabetes Risk Among Adult Males Using Lifestyle and Clinical Indicators

Cette étude a développé un cadre d'apprentissage automatique explicable utilisant les données NHANES 2017–2018 pour démontrer que, bien que l'âge, la glycémie à jeun et les antécédents familiaux soient les principaux prédicteurs du diabète de type 2 chez les hommes adultes, l'inclusion du rapport taille-hanche améliore significativement la précision de la prédiction du risque lorsque la glycémie à jeun est exclue.

Siva Nanthini Shanmugam, Uchenna Esther Okpete, Md Ariful Islam Mozumder, Hee-Cheol Kim2026-09-25
💻 informatique

Lightweight Deep Learning for Processing 3D Medical Images: A Systematic Review

Cette revue systématique examine les techniques d'apprentissage profond légères pour l'imagerie médicale 3D, soulignant leur capacité à réduire les exigences de calcul pour les contextes à ressources limitées tout en identifiant les principales lacunes de la recherche et en traçant les directions futures pour des modèles robustes, efficaces et cliniquement intégrés.

Rahim ullah, Hasan Abbas, Hazrat Ali, Syed Waqar Nabi2026-09-25
💻 informatique

When Unseen Attacks Look Normal: Open-Set Evaluation, Feature Observability, and Protocol-Invariant Detection in Mobile Ad Hoc Networks

Cet article démontre que, tandis que les modèles d'apprentissage automatique standard échouent à détecter les attaques inédites dans les réseaux mobiles ad hoc en raison de leur dépendance aux distributions de variables, une simple caractéristique invariante au protocole — le comptage des voisins de routage sans trames décodées — parvient à une détection parfaite des attaques par trou de ver en identifiant des violations structurelles plutôt que des anomalies statistiques.

Amruth V, Devaraj Verma C2026-09-25
💻 informatique

Improved stacking ensemble learning for objective tinnitus severity assessment based on functional near-infrared spectroscopy signals

Cette étude propose un algorithme d'apprentissage d'ensemble de type Stacking amélioré qui utilise les signaux de spectroscopie de proche infrarouge fonctionnelle (fNIRS) pour parvenir à une évaluation hautement précise, objective et quantitative de la sévérité des acouphènes, surpassant de manière significative les modèles conventionnels et offrant un outil prometteur pour le diagnostic clinique.

Nihong Zhou, Hao Yang, Yiru Meng, Juanjuan Yang, Xiaoli Fan2026-09-25
💻 informatique

PixelChain: A Blockchain Inspired Reversible Cryptographic Framework for Secure Image Encryption

Cet article propose le PixelChain Encryption (PCE), un cadre cryptographique léger et réversible inspiré des principes de la blockchain qui sécurise les images grâce à un hachage SHA-256 récursif et des flux de clés basés sur l'opération XOR sans registres distribués, atteignant une haute résistance aux attaques statistiques et une faible complexité computationnelle adaptée aux applications de l'IoT et de l'imagerie médicale à ressources limitées.

Faizal Nujumudeen2026-09-25
💻 informatique

On Image classification using spiking membrane systems with structural plasticity and spike time dependent plasticity rules

Cet article propose une nouvelle méthode de classification d'images pour les lettres anglaises utilisant des systèmes neuronaux à impulsions avec plasticité structurelle et plasticité dépendant du temps d'occurrence des impulsions, qui combine la descente de gradient et les règles hebbiennes pour atteindre une précision de 99,79 % sur des données sans bruit et surpasser les modèles existants sur des ensembles de données bruités.

PRITHWINEEL PAUL, Subham Chakraborty2026-09-25
💻 informatique

CareLoop: Measuring the Gap Between Knowing Medicine and Practicing It in the Context of Patients' Lives

Cet article introduit CareLoop, un bac à sable du monde clinique qui évalue la capacité des modèles d'IA à pratiquer la médecine dans le contexte complexe de la vie des patients en mesurant leur performance dans la découverte d'états cachés, l'adaptation aux contraintes et la gestion des conséquences à travers des trajectoires simulées, révélant que les capacités ancrées dans l'exécution sont distinctes de, et plus difficiles que, la simple connaissance de faits médicaux.

Zhenhong Yang, Jintao Fei, Jun Zhao2026-09-25
💻 informatique

Segmentation Techniques for Malaria Parasites and Sickle Cells in Peripheral Blood Smear Microscopy: A Systematic Review of Artificial Intelligence Approaches for Field Deployment in Endemic Regions

Cette revue systématique de 50 études évalue les techniques de segmentation classiques et d'apprentissage profond pour les parasites du paludisme et les drépanocytes dans les frottis de sang périphérique, soulignant leur potentiel de déploiement sur le terrain dans les milieux à faibles ressources tout en identifiant des lacunes critiques en matière de standardisation des ensembles de données, de validation externe et d'optimisation pour les appareils de bord.

Habert Tumwesigye¹, Abraham Birungi, Samuel Tumwesigire, Yekosan Mitala, Raymond Atwine¹2026-09-25
💻 informatique

Evaluating Vision-Language Models for Structured Information Extraction from Heterogeneous Multi-Page Laboratory Reports

Cette étude évalue les modèles vision-langage pour l'extraction de données structurées à partir de rapports de laboratoire hétérogènes de plusieurs pages, concluant que si le traitement du document complet offre une vitesse supérieure, un flux de travail page par page utilisant Qwen2.5-VL atteint la précision et la stabilité les plus élevées à travers diverses longueurs de documents.

Ashish Katyal, Ashwani Bhatnagar2026-09-25