Maladie neurodégénérativeLes maladies neurodégénératives, telles que la maladie d'Alzheimer, la maladie à corps de Lewy, la maladie de Parkinson, la maladie de Huntington, l'atrophie corticale postérieure ou encore la sclérose latérale amyotrophique sont des maladies chroniques invalidantes à évolution lente et discrète. Elles provoquent généralement une détérioration du fonctionnement des cellules nerveuses, en particulier les neurones, pouvant conduire à la mort cellulaire (ou neurodégénérescence).
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Neuromyélite optiqueLa neuromyélite optique, aussi connue comme la « maladie de Devic », la « sclérose optique-spinale », la « leuconévraxite amaurotique » ou la « neuropticomyélite », est un syndrome associant une atteinte du nerf optique et de la moelle épinière. C'est une maladie auto-immune longtemps confondue avec une forme particulière de sclérose en plaques et que l'on sait à présent être due à la présence d'auto-anticorps anti-aquaporine 4 ou 'anti-MOG. Il associe une névrite optique aiguë et une myélite aiguë transverse.
Méthode formelle (informatique)En informatique, les méthodes formelles sont des techniques permettant de raisonner rigoureusement, à l'aide de logique mathématique, sur un programme informatique ou du matériel électronique numérique, afin de démontrer leur validité par rapport à une certaine spécification. Elles reposent sur les sémantiques des programmes, c'est-à-dire sur des descriptions mathématiques formelles du sens d'un programme donné par son code source (ou, parfois, son code objet).
Thrombose veineuse cérébraleLa thrombose veineuse cérébrale (TVC), appelée aussi thrombophlébite cérébrale ou thrombose des sinus veineux cérébraux, est l'obstruction par un caillot (thrombus) d'un ou plusieurs sinus veineux cérébraux (système veineux drainant le sang du cerveau). C'est une forme rare d'accident vasculaire cérébral (AVC) (moins de 1 %). L'obstruction veineuse entraîne à la fois un défaut de résorption du liquide cérébrospinal et un œdème cérébral, potentiellement responsable respectivement d'une hypertension intracrânienne et de manifestations ischémiques et hémorragiques.
IRM de diffusionL’IRM de diffusion est une technique basée sur l' (IRM). Elle permet de calculer en chaque point de l'image la distribution des directions de diffusion des molécules d'eau. Cette diffusion étant contrainte par les tissus environnants, cette modalité d'imagerie permet d'obtenir indirectement la position, l’orientation et l’anisotropie des structures fibreuses, notamment les faisceaux de matière blanche du cerveau. Le signal de résonance magnétique provient le plus souvent en IRM des noyaux d’hydrogène (protons).
Medical image computingMedical image computing (MIC) is an interdisciplinary field at the intersection of computer science, information engineering, electrical engineering, physics, mathematics and medicine. This field develops computational and mathematical methods for solving problems pertaining to medical images and their use for biomedical research and clinical care. The main goal of MIC is to extract clinically relevant information or knowledge from medical images.
BiomarqueurUn biomarqueur est une caractéristique biologique mesurable liée à un processus normal ou non. Dans le domaine de l'écologie, un biomarqueur est un changement observable ou mesurable au plan moléculaire (génétique, biochimique), cellulaire ou physiologique dans les tissus ou les fluides d’un organisme ou sur l’organisme entier qui révèle l'exposition présente ou passée d'un organisme vivant à une substance chimique ou à un autre facteur de stress.
Source de courantUne source de courant est un dispositif pouvant produire un courant électrique constant fonctionnant sur une plage de tension donnée. vignette|Source de courant parfaite (rouge) ; source de courant idéale sur une plage de tension (vert) ; source de courant avec résistance en parallèle (turquoise). Ce dispositif produit un courant stable I quelle que soit la tension à ses bornes. Une source de courant réelle a une résistance interne en parallèle de très grande valeur (infinie dans le cas d'une source idéale).
Rule-based machine learningRule-based machine learning (RBML) is a term in computer science intended to encompass any machine learning method that identifies, learns, or evolves 'rules' to store, manipulate or apply. The defining characteristic of a rule-based machine learner is the identification and utilization of a set of relational rules that collectively represent the knowledge captured by the system. This is in contrast to other machine learners that commonly identify a singular model that can be universally applied to any instance in order to make a prediction.
