DysarthrieLa dysarthrie (du grec dys-, préfixe qui exprime l'idée de mal ou de manque + grec -arthron, jointure, articulation, articulation de la voix) est un trouble de l'articulation de la parole, d'origine centrale et périphérique (nerfs crâniens). C'est le système nerveux qui est lésé. Les muscles qui commandent les mouvements nécessaires au langage oral sont innervés par les nerfs suivants : nerf facial, nerf vague, hypoglosse, accessoire et glosso-pharyngien. Ils ont tous, mis à part le nerf facial, une attache au niveau du bulbe rachidien.
Multilinear subspace learningMultilinear subspace learning is an approach for disentangling the causal factor of data formation and performing dimensionality reduction. The Dimensionality reduction can be performed on a data tensor that contains a collection of observations have been vectorized, or observations that are treated as matrices and concatenated into a data tensor. Here are some examples of data tensors whose observations are vectorized or whose observations are matrices concatenated into data tensor s (2D/3D), video sequences (3D/4D), and hyperspectral cubes (3D/4D).
Trouble de la paroleUn trouble de la parole est un problème de communication lié à la parole. Il s'agit d'un trouble caractérisé par l'impossibilité d'émettre un son articulé et modulé dont l'enchaînement des syllabes constitue des mots compréhensibles. Un trouble de la parole génère donc un trouble du langage. Une personne dans l'incapacité de parler à cause d'un trouble de la parole est désignée comme muette.
Apprentissage superviséL'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une tâche d'apprentissage automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples annotés, au contraire de l'apprentissage non supervisé. On distingue les problèmes de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
Analyse discriminante linéaireEn statistique, l’analyse discriminante linéaire ou ADL (en anglais, linear discriminant analysis ou LDA) fait partie des techniques d’analyse discriminante prédictive. Il s’agit d’expliquer et de prédire l’appartenance d’un individu à une classe (groupe) prédéfinie à partir de ses caractéristiques mesurées à l’aide de variables prédictives. Dans l’exemple de l'article Analyse discriminante, le fichier Flea Beetles, l’objectif est de déterminer l’appartenance de puces à telle ou telle espèce à partir de la largeur et de l’angle de son édéage (partie des organes génitaux mâles de l'insecte.
Apprentissage actifL’apprentissage actif est un modèle d’apprentissage semi-supervisé où un oracle intervient au cours du processus. Plus précisément, contrairement au cadre classique où les données sont connues et imposées, en apprentissage actif, c'est l'algorithme d'apprentissage qui demande des informations pour des données précises. Cette technique repose sur l'hypothèse que l’acquisition de données non étiquetées est beaucoup moins coûteuse que celle de données étiquetées.
Analyse en composantes principalesL'analyse en composantes principales (ACP ou PCA en anglais pour principal component analysis), ou, selon le domaine d'application, transformation de Karhunen–Loève (KLT) ou transformation de Hotelling, est une méthode de la famille de l'analyse des données et plus généralement de la statistique multivariée, qui consiste à transformer des variables liées entre elles (dites « corrélées » en statistique) en nouvelles variables décorrélées les unes des autres. Ces nouvelles variables sont nommées « composantes principales » ou axes principaux.
Hierarchy of evidenceA hierarchy of evidence, comprising levels of evidence (LOEs), that is, evidence levels (ELs), is a heuristic used to rank the relative strength of results obtained from experimental research, especially medical research. There is broad agreement on the relative strength of large-scale, epidemiological studies. More than 80 different hierarchies have been proposed for assessing medical evidence. The design of the study (such as a case report for an individual patient or a blinded randomized controlled trial) and the endpoints measured (such as survival or quality of life) affect the strength of the evidence.
Médecine fondée sur les faitsLa médecine fondée sur les faits (ou médecine fondée sur les données probantes ; voir les autres synonymes) se définit comme . On utilise plus couramment le terme anglais , et parfois les termes médecine fondée sur les preuves ou médecine factuelle. Ces preuves proviennent d'études cliniques systématiques, telles que des essais contrôlés randomisés en double aveugle, des méta-analyses, éventuellement des études transversales ou de suivi bien construites.
Apraxia of speechApraxia of speech (AOS), also called verbal apraxia, is a speech sound disorder affecting an individual's ability to translate conscious speech plans into motor plans, which results in limited and difficult speech ability. By the definition of apraxia, AOS affects volitional (willful or purposeful) movement pattern. However, AOS usually also affects automatic speech. Individuals with AOS have difficulty connecting speech messages from the brain to the mouth.
