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L’article “Machine learning and geometric morphometrics to predict obstructive sleep apnea from 3D craniofacial scans” publié dans Sleep Medicine

Production de l’atlas et projection sur la surface du modèle 3D

L’apnée obstructive du sommeil reste massivement sous-diagnostiquée, en raison d’un accès limité à la polysomnographie. Ici, la prédiction du niveau d’apnée des sujets est réalisée par intelligence artificielle sur la base de la géométrie 3D maxillo-faciale. Tous les participants ont subi une nuit de test de sommeil à domicile ou en laboratoire, et d’autre part une numérisation 3D de leur visage et de leur buste. Les scans 3D craniofaciaux sont traités par morphométrie géométrique, puis par 13 algorithmes d’intelligence artificielle. La combinaison morphométrie géométrique / intelligence artificielle s’avère être une solution rapide et efficace, qui fournit un outil de dépistage peu coûteux pour le syndrome d’apnée du sommeil.

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