Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Épreuve d'effortvignette L'épreuve d'effort, ou test d'effort, ou électrocardiogramme d'effort ou ergométrie, est un examen consistant à l'enregistrement d'un ECG durant le déroulement d'un exercice physique calibré. Il permet d'aider au diagnostic d'une maladie coronarienne (maladie des artères coronaires). Il peut être associé à la mesure et à l'analyse des volumes et débits ventilatoires. Il est alors utile dans l'évaluation de certaines maladies respiratoires ou métaboliques et permet également d'apprécier le comportement d'un sujet sportif ou non vis-à-vis de l'effort, ce qui peut permettre d'affiner l'entraînement sportif ou le réentraînement.
Syndrome de BrugadaLe syndrome de Brugada est une maladie génétique rare caractérisée par un sus-décalage du au niveau des dérivations précordiales droites V1, V2 et V3, et un aspect de bloc de branche droit à l'électrocardiogramme associés à un risque élevé d'arythmie ventriculaire pouvant entraîner syncope et mort subite, sur un cœur structurellement sain. La transmission se fait sur un mode autosomique dominant et la pénétrance est variable. Des mutations génétiques entraînent des anomalies au niveau des canaux ioniques.
Réduction de la dimensionnalitévignette|320x320px|Animation présentant la projection de points en deux dimensions sur les axes obtenus par analyse en composantes principales, une méthode populaire de réduction de la dimensionnalité La réduction de la dimensionnalité (ou réduction de (la) dimension) est un processus étudié en mathématiques et en informatique, qui consiste à prendre des données dans un espace de grande dimension, et à les remplacer par des données dans un espace de plus petite dimension.
Sciences numériquesLes sciences numériques (traduction de l'anglais computational sciences), autrement dénommées calcul scientifique ou informatique scientifique, ont pour objet la construction de modèles mathématiques et de méthodes d'analyse quantitative, en se basant sur l'utilisation des sciences du numérique, pour analyser et résoudre des problèmes scientifiques. Cette approche scientifique basée sur un recours massif aux modélisations informatiques et mathématiques et à la simulation se décline en : médecine numérique, biologie numérique, archéologie numérique, mécanique numérique, par exemple.
Nonlinear system identificationSystem identification is a method of identifying or measuring the mathematical model of a system from measurements of the system inputs and outputs. The applications of system identification include any system where the inputs and outputs can be measured and include industrial processes, control systems, economic data, biology and the life sciences, medicine, social systems and many more. A nonlinear system is defined as any system that is not linear, that is any system that does not satisfy the superposition principle.
Résolution de problèmevignette|Résolution d'un problème mathématique. La résolution de problème est le processus d'identification puis de mise en œuvre d'une solution à un problème. Analyse de cause racine (ACR, Root cause analysis) : cette démarche part du constat qu'il est plus judicieux de traiter les causes d'un problème que d'en traiter les symptômes immédiats. Puisqu'analyser les causes d'un problème permet d'en déterminer une solution définitive, et donc, empêcher qu'il ne se reproduise de nouveau.
ÉlectrophysiologieL'électrophysiologie (du grec el, elektron, el, physis, nature, et -el, -logia, étude) est l'étude des phénomènes électriques et électrochimiques qui se produisent dans les cellules ou les tissus des organismes vivants et, en particulier, dans les neurones et les fibres musculaires et chez les plantes sensitives (étudiées depuis le début du siècle de ce point de vue, dont par Jagadish Chandra Bose). Elle implique la mesure de différences de tensions ou de courants électriques à différentes échelles biologiques, du canal ionique isolé, jusqu'à des organes entiers, comme le cœur.
Apprentissage par renforcement profondL'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.
Torsades de pointeLes torsades de pointe (ou de pointes, les deux orthographes étant employées) sont un phénomène identifié sur l'électrocardiogramme à type de trouble du rythme ventriculaire secondaire à un trouble de la repolarisation ventriculaire (repolarisation retardée ou allongée : QT long). Il existe deux types de torsades de pointe : les torsades à QT long et les tachycardies ventriculaires polymorphes à QT intercritique normal avec aspect de torsade.
