Syndrome du cerveau scindéLe syndrome du cerveau scindé ou divisé ou callosum (en anglais split-brain) est un syndrome résultant de la déconnexion des deux hémisphères. La raison est l'absence de corps calleux à la naissance (malformation congénitale) ou la conséquence de sa destruction accidentelle ou chirurgicale. Le corps calleux relie les deux hémisphères du cerveau. L'association de symptômes est produite par la perturbation ou l'interférence de la connexion entre les hémisphères du cerveau.
Super-résolutionEn traitement du signal et en , la super-résolution désigne le processus qui consiste à améliorer la résolution spatiale, c'est-à-dire le niveau de détail, d'une image ou d'un système d'acquisition. Cela regroupe des méthodes matérielles qui visent à contourner les problèmes optiques et autres difficultés physiques rencontrées lors de l'acquisition d'image, ainsi que des techniques algorithmiques qui, à partir d'une ou de plusieurs images déjà capturées, créent une image de meilleure résolution.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Cerveau humainLe 'cerveau humain' a la même structure générale que le cerveau des autres mammifères, mais il est celui dont la taille relative par rapport au reste du corps est devenue la plus grande au cours de l'évolution. Si la baleine bleue a le cerveau le plus lourd avec contre environ pour celui de l'homme, le coefficient d'encéphalisation humain est le plus élevé et est sept fois supérieur à celui de la moyenne des mammifères.
Imagerie spectroscopique proche infrarougeL'imagerie spectroscopique proche infrarouge fonctionnelle (ISPIf, en anglais Near Infrared Spectroscopic Imaging, NIRSI ou functional near-infrared imaging, fNIR) ou spectroscopie proche infrarouge fonctionnelle (SPIRf) est l'application à l' de la spectroscopie proche infrarouge. Cette technique consiste à mesurer de l'oxygénation d'une zone du cerveau afin d'en déduire son activité. Les tissus humains sont relativement transparents à la lumière dans la gamme du proche infrarouge (entre 700 et ) qui peut donc les traverser sur plusieurs centimètres, on parle de fenêtre optique du spectre.
Neural networkA neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.
Single-unit recordingIn neuroscience, single-unit recordings (also, single-neuron recordings) provide a method of measuring the electro-physiological responses of a single neuron using a microelectrode system. When a neuron generates an action potential, the signal propagates down the neuron as a current which flows in and out of the cell through excitable membrane regions in the soma and axon. A microelectrode is inserted into the brain, where it can record the rate of change in voltage with respect to time.
Électroencéphalographie intracrânienneL'électroencéphalographie intracrânienne dite aussi intra-cérébrale, sous-durale, stéréotaxique (SEEG) est une méthode d'enregistrement de l'activité du cerveau au moyen d'électrodes implantées en profondeur sous la boîte crânienne utilisée notamment en neurologie, dans le diagnostic pré-chirurgical de l'épilepsie.
Validation croiséeLa validation croisée () est, en apprentissage automatique, une méthode d’estimation de fiabilité d’un modèle fondée sur une technique d’échantillonnage. Supposons posséder un modèle statistique avec un ou plusieurs paramètres inconnus, et un ensemble de données d'apprentissage sur lequel on peut apprendre (ou « entraîner ») le modèle. Le processus d'apprentissage optimise les paramètres du modèle afin que celui-ci corresponde le mieux possible aux données d'apprentissage.
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
