MéningiomeUn méningiome est une tumeur cérébrale développée à partir de cellules des enveloppes du cerveau et de la moelle spinale appelées les méninges. Développées en dehors du système nerveux, les méningiomes sont des tumeurs bénignes dans environ 75-80 % des cas mais peuvent se présenter plus rarement sous des formes plus agressives qui ont plus tendance à récidiver ou qui peuvent menacer la vie du patient. Les méningiomes représentent environ 35 % des tumeurs du système nerveux central et sont les tumeurs cérébrales les plus fréquentes de l'adulte de 2007 à 2011 aux États-Unis.
Glioblastome multiformevignette | cérébrale avec injection de produit de contraste : Coupe frontale, glioblastome multiforme chez un enfant de 15 ans. vignette | cérébrale avec injection de produit de contraste, coupe sagittale, glioblastome multiforme chez un enfant de 15 ans. vignette | Aspect d'un glioblastome sur une lame d'histologie. Le (GBM) ou , également connu sous le nom d'« astrocytome de », est la tumeur primitive du cerveau la plus fréquente et la plus agressive. Le traitement peut comprendre de la chimiothérapie, de la radiothérapie et de la chirurgie.
Arbre de décision (apprentissage)L’apprentissage par arbre de décision désigne une méthode basée sur l'utilisation d'un arbre de décision comme modèle prédictif. On l'utilise notamment en fouille de données et en apprentissage automatique. Dans ces structures d'arbre, les feuilles représentent les valeurs de la variable-cible et les embranchements correspondent à des combinaisons de variables d'entrée qui mènent à ces valeurs. En analyse de décision, un arbre de décision peut être utilisé pour représenter de manière explicite les décisions réalisées et les processus qui les amènent.
HistopathologieL'histopathologie est la discipline botanique ou médicale destinée à faire un diagnostic par l'étude microscopique des tissus (vivants ou morts). C'est encore l'outil le plus utilisé en anatomo-pathologie ; en routine pour le diagnostic clinique du cancer et d'autres maladies. Le mot histopathologie vient du grec histos (tissus) et pathos (souffrance). Il renvoie à l'observation à échelle microscopique des tissus vivants ou morts avec pour objectif d'identifier les mécanismes, traces ou indices histologiques de manifestations de maladies (virales ou non).
Cancer de l'ovaireLe est une forme de cancer affectant un ovaire. Il se développe généralement à partir du revêtement de surface des ovaires. La forme la plus fréquente est le carcinome épithélial de l'ovaire. Les formes rares, comme les tumeurs germinales de l'ovaire ou les tumeurs borderline , justifient d'une prise en charge spécifique. Le cancer de l'ovaire est en général de mauvais pronostic car découvert souvent tardivement. L'ovaire est situé dans le petit bassin et une lésion tumorale peut se développer lentement sans signes cliniques.
Échantillonnage (statistiques)thumb|Exemple d'échantillonnage aléatoire En statistique, l'échantillonnage désigne les méthodes de sélection d'un sous-ensemble d'individus (un échantillon) à l'intérieur d'une population pour estimer les caractéristiques de l'ensemble de la population. Cette méthode présente plusieurs avantages : une étude restreinte sur une partie de la population, un moindre coût, une collecte des données plus rapide que si l'étude avait été réalisé sur l'ensemble de la population, la réalisation de contrôles destructifs Les résultats obtenus constituent un échantillon.
Surgical pathologySurgical pathology is the most significant and time-consuming area of practice for most anatomical pathologists. Surgical pathology involves gross and microscopic examination of surgical specimens, as well as biopsies submitted by surgeons and non-surgeons such as general internists, medical subspecialists, dermatologists, and interventional radiologists. The practice of surgical pathology allows for definitive diagnosis of disease (or lack thereof) in any case where tissue is surgically removed from a patient.
Arbre de décisionvignette| Arbre de décision Un arbre de décision est un outil d'aide à la décision représentant un ensemble de choix sous la forme graphique d'un arbre. Les différentes décisions possibles sont situées aux extrémités des branches (les « feuilles » de l'arbre), et sont atteintes en fonction de décisions prises à chaque étape. L'arbre de décision est un outil utilisé dans des domaines variés tels que la sécurité, la fouille de données, la médecine, etc. Il a l'avantage d'être lisible et rapide à exécuter.
Forêt d'arbres décisionnelsvignette|Illustration du principe de construction d'une forêt aléatoire comme agrégation d'arbre aléatoires. En apprentissage automatique, les forêts d'arbres décisionnels (ou forêts aléatoires de l'anglais random forest classifier) forment une méthode d'apprentissage ensembliste. Ils ont été premièrement proposées par Ho en 1995 et ont été formellement proposées en 2001 par Leo Breiman et Adele Cutler. Cet algorithme combine les concepts de sous-espaces aléatoires et de bagging.
Apprentissage ensemblisteIn statistics and machine learning, ensemble methods use multiple learning algorithms to obtain better predictive performance than could be obtained from any of the constituent learning algorithms alone. Unlike a statistical ensemble in statistical mechanics, which is usually infinite, a machine learning ensemble consists of only a concrete finite set of alternative models, but typically allows for much more flexible structure to exist among those alternatives.
