False positive rateIn statistics, when performing multiple comparisons, a false positive ratio (also known as fall-out or false alarm ratio) is the probability of falsely rejecting the null hypothesis for a particular test. The false positive rate is calculated as the ratio between the number of negative events wrongly categorized as positive (false positives) and the total number of actual negative events (regardless of classification). The false positive rate (or "false alarm rate") usually refers to the expectancy of the false positive ratio.
Sensibilité et spécificitéEn statistique, la sensibilité (ou sélectivité) d'un test mesure sa capacité à donner un résultat positif lorsqu'une hypothèse est vérifiée. Elle s'oppose à la spécificité, qui mesure la capacité d'un test à donner un résultat négatif lorsque l'hypothèse n'est pas vérifiée. Ces notions sont d'une importance majeure en épidémiologie et en , notamment au travers des courbes ROC. Cet article présente ces notions dans le cadre de l'application en épidémiologie.
Nœud de RanvierUn nœud de Ranvier, du nom de son découvreur Louis-Antoine Ranvier, est un amincissement de la gaine de myéline entourant un axone dans le système nerveux, il permet la conduction saltatoire d'un influx nerveux (potentiel d'action). Le prolongement des neurones servant à propager l'influx nerveux s'appelle un axone, cet axone est entouré d'une gaine isolante appelée gaine de myéline. Les points où cette gaine s'interrompt laissant l'axone à nu, s'appellent un nœud de Ranvier.
Tissu nerveuxLe tissu nerveux assure le fonctionnement intégré des organismes animaux. Les cellules responsables de cette activité sont les neurones (composant 20 % du système) et les cellules gliales (80 %), spécialisées dans la communication de proximité avec d'autres cellules de même type. C'est donc un tissu qui a poussé la perception sensorielle depuis des récepteurs, les intègre et provoque une réaction adaptée de l'organisme en transmettant des informations aux (les principaux étant les muscles et les glandes).
Cellule glialethumb|Des cellules gliales, ici des astrocytes, telles qu'on peut les voir au microscope par coloration de Golgi. Dans le système nerveux, les cellules gliales (parfois nevroglie ou tout simplement glie, du grec grc, « gluant ») sont les cellules qui forment l'environnement des neurones. Elles assurent le maintien de l'homéostasie, produisent la myéline et jouent un rôle de soutien et de protection du tissu nerveux en apportant les nutriments et l'oxygène, en éliminant les cellules mortes et en combattant les pathogènes.
Filtre de CannyLe filtre de Canny (ou détecteur de Canny) est utilisé en pour la détection des contours. L'algorithme a été conçu par John Canny en 1986 pour être optimal suivant trois critères clairement explicités : bonne détection : faible taux d'erreur dans la signalisation des contours, bonne localisation : minimisation des distances entre les contours détectés et les contours réels, clarté de la réponse : une seule réponse par contour et pas de faux positifs vignette|Image obtenue après application d'un flou gaussien 5x5.
Matrice d'une application linéaireEn algèbre linéaire, la matrice d'une application linéaire est une matrice de scalaires qui permet de représenter une application linéaire entre deux espaces vectoriels de dimensions finies, étant donné le choix d'une base pour chacun d'eux. Soient : E et F deux espaces vectoriels sur un corps commutatif K, de dimensions respectives n et m ; B = (e, ... , e) une base de E, C une base de F ; φ une application de E dans F.
Myelin basic proteinMyelin basic protein (MBP) is a protein believed to be important in the process of myelination of nerves in the nervous system. The myelin sheath is a multi-layered membrane, unique to the nervous system, that functions as an insulator to greatly increase the velocity of axonal impulse conduction. MBP maintains the correct structure of myelin, interacting with the lipids in the myelin membrane. MBP was initially sequenced in 1971 after isolation from bovine myelin membranes.
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.
DébruitageLe débruitage est une technique d'édition qui consiste à supprimer des éléments indésirables (« bruit »), afin de rendre un document, un signal (numérique ou analogique) ou un environnement plus intelligible ou plus pur. Ne pas confondre le débruitage avec la réduction de bruit. Sur le plan sonore, le débruitage consiste à réduire ou anéantir le rendu d'ondes sonores « parasites » (ou « bruit »).
