- NGK Bougie d'allumage VW,AUDI,OPEL 2287 101000001AE,101000005AE,101000005AF Bougie moteur,Bougie,Bougies d'allumage 101000027AB,101000001AE,5962IAOuverture de la clé: 20,8 mm; Filetage: M14 x 1,25; Longueur du filetage [mm]: 19,0; Bougie: Raccord-SAE avec vis, Électrode centrale en nickel, 3-électrodes de masse, pas d'antiparasitage, avec siège à garniture plate; Position d'allumage [mm]: 5,2; numéro TECDOC du moteur: 233, 4973, 4893, 3574; pour numéro OE: 101 000 001 AE, 101 000 005 AF; VW: GOLF III (1H1),Vento (1H2); AUDI: 80 Limousine (8C2, B4),100 Limousine (4A2, C4),100 Avant (4A5, C4); OPEL: ADMIRAL A; SEAT: Ibiza II (6K1),Cordoba Limousine (6K1, 6K2); 101000001AE, 101000005AE, 101000005AF, 101000027AB, 101000001AE, 101000005AE, 101000005AF, 101000027AB, 5962IA, 101000001AE, 101000005AE, 101000005AF, 101000027AB, 5962IA, 101000001AE, 101000005AE, 101000005AF, 101000027AB, 101000001AE, 101000005AE, 101000005AF, 101000027AB, 101000001AE, 101000005AE, 101000005AF, 101000027AB; Bougie moteur,Bougie,Bougies d'allumage
- Coverguard - Veste de travail bleue foncée multi risques STELLER Bleu Foncé Taille LCette veste multi-risques STELLER possède un col mandarin avec un bouton pression, une fermeture éclair et un rabat. Elle est aussi dotée de 5 poches principales pour un maximum de rangement. Les caractéristiques principales sont : Col mandarin avec bouton pressionFermeture éclair & rabatManches longues avec poignets ajustables parBoutons pression2 poches poitrine avec rabat munis de boutons pression1 poche intérieur2 poches basses avec rabat munis de boutons pression1 emplacement dans le couTaille élastique2 boucles sous les poches poitrineSoufflets de confort à l'arrièrePictogrammes normalisés sur la manche gaucheSérigraphie sur la poche poitrine ou le dosTailles disponibles : de S à 3XLComposition : 98% Coton, 2% Fibre antistatiqueGrammage : 350 gr/m2Norme de sécurité :EN ISO 11612 : 2008 EN ISO 11612 : 2008 EN ISO 11611:2007EN 1149-5: 2008Avant de commander, jeter un œil sur le guide des tailles. Selon les fabricants, les différences sont importantes !Pour toutes informations complémentaires veuillez consulter la fiche technique du produit.
- Coverguard - Combinaison orange ignifugée multi risques ASO Orange Taille LCette combinaison ignifuge multi-risques ASO possède une fermeture éclair & rabat avec bouton pression, deux poches poitrine avec rabat munis de boutons pression, deux poches à l'arrière avec rabat munis de boutons pression, deux poches italienne, une poche outil avec une ouverture de 7cm, une bande retro-réflective ignifugée, un soufflets de confort à l'arrière au niveau du dos, des coutures triples avec des points de renfort, ainsi que deux poches au genoux de taille ajustable et ouverture par le bas. Cette combinaison vous procurera un grand confort d'utilisation. Les caractéristiques principales sont :Col mandarin avec bouton pressionFermeture éclair & rabat avec bouton pressionManches longues avec poignets ajustables par boutons pression2 poches poitrine avec rabat munis de boutons pression1 poche intérieur2 poches à l'arrière avec rabat munis de boutons pression2 poches italienne1 poche cargo avec rabat muni de boutons pression1 poche outil avec une ouverture de 7cm2 poches au genoux de taille ajustable et ouverture par le basTaille élastique2 boucles sous les poches poitrineBandes retro-réflectivesBande retro-réflective ignifugéeSoufflets de confort à l'arrière au niveau du dosCoutures triples avec des points de renfortOurlet amovible de 5cmPictogrammes normalisés sur la manche gaucheNorme de sécurité : EN ISO 11612 : 2008 A1, B1, C1EN 1149-5: 2008EN 13688 : 2013Tailles disponibles : du S au 3XLComposition : 98% Coton - 2% Fibre AntistatiqueGrammage : 220 gr/m2Couleur : Orange - Bleu marine Avant de commander, jeter un œil sur le guide des tailles. Selon les fabricants, les différences sont importantes !Pour toutes informations complémentaires veuillez consulter la fiche technique du produit.
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 ».
