• STIHL Kit d'installation 2 PLUS IMOW - STIHL - IA00-007-1005
    Délimiter de plus vaste zone de travail de robot IMOW avec ce KIT d'installation STIHL 2 Plus iMOW®. Il est composé d'un rouleau de 400 m de câble périphérique ARB 501 (Ø 3,4 mm) pour délimiter la zone de travail, 500 clous de fixation AFN 075 pour ancrer le câble et 7 connecteurs de câble ADV 010 pour connecter plusieurs segments de fils et marquages ​​de câbles.   Caractéristiques techniques : Définit la limite de la zone de pelouse à travailler Convient aux pelouses moyennes et grandes Convient à tous les modèles STIHL iMOW®
  • STIHL Kit d'installation pour IMOW - STIHL - IA00-007-1004
    Ce kit est composé de 150 m de fil périmétrique, 250 piquets de fixation, 3 connecteurs de fils, des repères. Ce sont les éléments nécessaires pour l'installation autonome d'un robot tondeuse iMOW® afin de délimiter sa zone de travail. Ce kit est compatible avec tous les modèles de robots STIHL iMOW® et convient sur des pelouses de petite et moyenne taille.
  • STIHL Robot de tonte iMOW 5.0 EVO avec base de recharge - STIHL - IA01-011-1410
    Le iMOW 5 EVO de Stihl est un robot tondeuse automatisé conçu pour l'entretien intelligent des pelouses. Il offre une expérience de tonte optimale grâce à ses fonctionnalités avancées, notamment un système de coupe DISCUT® performant, une navigation intelligente, une gestion efficace de la batterie et une interface conviviale via l'application My iMOW®. Son utilisation est simple et intuitive. Doté d'un système de commande vocal, de bandeaux lumineux à LED et de l'application My iMOW®, le iMOW 5 EVO peut être contrôlé et configuré à distance. L'application permet de lancer/arrêter la tonte, de vérifier l'état d'avancement et le niveau de batterie. Une MATRICE LED sur le capot affiche divers motifs lumineux pour indiquer l'état du robot. Il est également compatible avec les systèmes Smart Home pour un contrôle vocal. L'application My iMOW® offre la possibilité de planifier des horaires de tonte et de définir des zones spécifiques à entretenir. Cette fonctionnalité divise la pelouse en zones distinctes avec des intensités de tonte adaptées. Grâce aux connexions WIFI, Bluetooth® et 4G, le iMOW 5 EVO peut être contrôlé à distance, apportant flexibilité et commodité. La navigation du robot est intelligente, optimisant les déplacements pour une tonte efficace et réduisant la consommation de batterie ainsi que les marques sur la pelouse. Les capteurs à ultrasons détectent les obstacles en douceur pour éviter les collisions. Le iMOW 5 EVO est conçu pour s'adapter à tous les types de terrains, grâce à sa conduite agile et ses roues optimisées, lui permettant même de tondre sur des pentes jusqu'à 45 % (60 % avec l'Upgrade Kit N°10 iMOW® en option). Un capteur de pluie, ajustable depuis l'application, permet au iMOW 5 EVO de détecter les précipitations et de suspendre la tonte pour préserver la pelouse. Après la tonte, le robot utilise les signaux du fil guide pour retourner à la station de charge, optimisant ainsi son efficacité énergétique. Le système de coupe DISCUT® est breveté et utilise trois lames à rotation libre. Leurs rotations variées assurent une coupe nette, rapide et uniforme avec une vitesse pouvant atteindre 35 m/s. La hauteur de coupe, réglable entre 2 et 6 cm via l'application My iMOW®, s'adapte aux besoins de la pelouse tout en prolongeant la durabilité des lames.     Equipements et fonctionnalités : Système de coupe discut® : UN SYSTÈME DE COUPE BREVETÉ POUR UNE PELOUSE IMPECCABLE. Les 3 lames à rotation libre garantissent une coupe nette et précise de la pelouse grâce à une vitesse de rotation pouvant atteindre 35 m/s. Le changement régulier du sens de rotation des lames les préserve dans le temps. Réglage électrique de la hauteur de coupe : FACILE GRÂCE À L'APPLICATION. Vous pouvez régler la hauteur de coupe de votre robot tondeuse sur une amplitude allant de 2 à 6 cm, directement via l'application My iMOW®. Remplacement des lames sans outils : REMPLACEMENT DES LAMES RAPIDE ET FACILE. Le changement des lames se fait rapidement et sans...

Sommaire

Un nouvel algorithme d’intelligence artificielle (IA) peut prédire et diagnostiquer avec précision le risque de maladie d’Alzheimer chez un patient.

L’algorithme d’apprentissage profond, développé par des chercheurs de l’école de médecine de l’université de Boston, utilise une combinaison de tests d’imagerie par résonance magnétique (IRM) du cerveau pour mesurer les troubles cognitifs, ainsi que des données sur l’âge et le sexe, ce qui permet de prédire avec précision le risque de maladie d’Alzheimer.

La maladie d’Alzheimer est la principale cause de démence dans le monde. Une personne sur dix âgée de 65 ans et plus est atteinte de la maladie d’Alzheimer et c’est la première cause de démence dans le monde.

L’étude a été publiée dans la revue Brain.

Utilisation des scanners IRM

Les chercheurs ont utilisé des scanners IRM du cerveau, des données démographiques et des informations cliniques sur des personnes atteintes de la maladie d’Alzheimer ainsi que sur des personnes ayant une cognition normale. Ils ont ensuite développé un nouveau modèle d’apprentissage profond pour prédire le risque de maladie d’Alzheimer, qui a montré que leur modèle pouvait prédire avec précision l’état de la maladie sur les autres cohortes indépendantes.

La tâche de détecter la maladie d’Alzheimer sur le même ensemble de cas a été entreprise par une équipe internationale de neurologues, le modèle d’IA étant légèrement plus performant. Ils ont également montré que les régions à haut risque de maladie identifiées par le modèle étaient très proches des rapports d’autopsie du cerveau de quelques personnes décédées.

Développer l’utilisation des données de la neuroimagerie

Cette étude a de vastes implications pour l’extension de l’utilisation des données de la neuroimagerie telles que les scanners IRM afin de détecter avec précision le risque de maladie d’Alzheimer sur le lieu de soins et pourrait être étendue à d’autres organes du corps pour diagnostiquer d’autres maladies dégénératives.

L’auteur correspondant, Vijaya Kolachalama, PhD, professeur assistant de médecine à la Boston University School of Medicine (BUSM), a déclaré : « Si nous disposons d’outils précis pour prédire le risque de maladie d’Alzheimer (comme celui que nous avons développé), qui sont facilement disponibles et qui peuvent utiliser des données couramment disponibles comme un scanner IRM du cerveau, alors ils ont le potentiel d’aider la pratique clinique, en particulier dans les cliniques de mémoire.

« Non seulement nous pouvons prévoir avec précision le risque de maladie d’Alzheimer, mais cet algorithme peut générer des visualisations interprétables et intuitives du risque individuel de maladie d’Alzheimer en vue d’un diagnostic précis ».