Imagerie par résonance magnétiqueL'imagerie par résonance magnétique (IRM) est une technique d' permettant d'obtenir des vues en deux ou en trois dimensions de l'intérieur du corps de façon non invasive avec une résolution en contraste relativement élevée. L'IRM repose sur le principe de la résonance magnétique nucléaire (RMN) qui utilise les propriétés quantiques des noyaux atomiques pour la spectroscopie en analyse chimique. L'IRM nécessite un champ magnétique puissant et stable produit par un aimant supraconducteur qui crée une magnétisation des tissus par alignement des moments magnétiques de spin.
Trouble cognitif légerLe déficit cognitif léger représente un trouble cognitif particulier, intermédiaire entre les changements cognitifs liés à l'âge (comme l'oubli bénin lié à l'âge), et les pathologies dégénératives responsables de troubles cognitifs évolutifs, en particulier la maladie d'Alzheimer. Cette entité fut mise en avant par R.C. Petersen dans les années 2000. Il se définit par une plainte cognitive (très souvent la mémoire), confirmée par des tests psychométriques (bilan neuropsychologique) qui confirment que la mémoire est moins bonne que celle d'une personne normale du même âge, mais sans conséquence sur la vie quotidienne (sans besoin d'aide).
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).
DémenceLa démence (du latin dementia signifiant « folie ») ou trouble neurocognitif majeur est une sérieuse perte ou réduction des capacités cognitives suffisamment importante pour retentir sur la vie d'un individu et entraîner une perte d'autonomie. Les fonctions cérébrales particulièrement atteintes peuvent être la mémoire, l'attention, et le langage. Elle peut être temporaire, à la suite d'une lésion cérébrale majeure ou d'un déclin psychologique à long terme.
Classement automatiquevignette|La fonction 1-x^2-2exp(-100x^2) (rouge) et les valeurs déplacées par un bruit de 0,1*N(0,1). Le classement automatique ou classification supervisée est la catégorisation algorithmique d'objets. Elle consiste à attribuer une classe ou catégorie à chaque objet (ou individu) à classer, en se fondant sur des données statistiques. Elle fait couramment appel à l'apprentissage automatique et est largement utilisée en reconnaissance de formes. En français, le classement fait référence à l'action de classer donc de « ranger dans une classe ».
Aging brainAging of the brain is a process of transformation of the brain in older age, including changes all individuals experience and those of illness (including unrecognised illness). Usually this refers to humans. Since life extension is only pertinent if accompanied by health span extension, and, more importantly, by preserving brain health and cognition, finding rejuvenating approaches that act simultaneously in peripheral tissues and in brain function is a key strategy for development of rejuvenating technology.
Classification en classes multiplesIn machine learning and statistical classification, multiclass classification or multinomial classification is the problem of classifying instances into one of three or more classes (classifying instances into one of two classes is called binary classification). While many classification algorithms (notably multinomial logistic regression) naturally permit the use of more than two classes, some are by nature binary algorithms; these can, however, be turned into multinomial classifiers by a variety of strategies.
Brain ischemiaBrain ischemia is a condition in which there is insufficient bloodflow to the brain to meet metabolic demand. This leads to poor oxygen supply or cerebral hypoxia and thus leads to the death of brain tissue or cerebral infarction/ischemic stroke. It is a sub-type of stroke along with subarachnoid hemorrhage and intracerebral hemorrhage. Ischemia leads to alterations in brain metabolism, reduction in metabolic rates, and energy crisis.
Primary and secondary brain injuryPrimary and secondary brain injury are ways to classify the injury processes that occur in brain injury. In traumatic brain injury (TBI), primary brain injury occurs during the initial insult, and results from displacement of the physical structures of the brain. Secondary brain injury occurs gradually and may involve an array of cellular processes. Secondary injury, which is not caused by mechanical damage, can result from the primary injury or be independent of it.
Aide au diagnostic médicalUne aide au diagnostic médical (ou diagnostic assisté par ordinateur) est un système d'aide à la décision médicale utilisé dans le processus du diagnostic médical, qui est composé d'une base de données et d'un moteur de recherche. Il donne accès aux informations de la base de données, et peut proposer des diagnostics différentiels en fonction de données pré-renseignées après un examen clinique, des estimations pronostiques, ou signaler des informations manquantes pour établir un diagnostic. Catégorie:Base
Machine à vecteurs de supportLes machines à vecteurs de support ou séparateurs à vaste marge (en anglais support-vector machine, SVM) sont un ensemble de techniques d'apprentissage supervisé destinées à résoudre des problèmes de discrimination et de régression. Les SVM sont une généralisation des classifieurs linéaires. Les séparateurs à vaste marge ont été développés dans les années 1990 à partir des considérations théoriques de Vladimir Vapnik sur le développement d'une théorie statistique de l'apprentissage : la théorie de Vapnik-Tchervonenkis.
Magnetic resonance angiographyMagnetic resonance angiography (MRA) is a group of techniques based on magnetic resonance imaging (MRI) to image blood vessels. Magnetic resonance angiography is used to generate images of arteries (and less commonly veins) in order to evaluate them for stenosis (abnormal narrowing), occlusions, aneurysms (vessel wall dilatations, at risk of rupture) or other abnormalities. MRA is often used to evaluate the arteries of the neck and brain, the thoracic and abdominal aorta, the renal arteries, and the legs (the latter exam is often referred to as a "run-off").
Large deformation diffeomorphic metric mappingLarge deformation diffeomorphic metric mapping (LDDMM) is a specific suite of algorithms used for diffeomorphic mapping and manipulating dense imagery based on diffeomorphic metric mapping within the academic discipline of computational anatomy, to be distinguished from its precursor based on diffeomorphic mapping. The distinction between the two is that diffeomorphic metric maps satisfy the property that the length associated to their flow away from the identity induces a metric on the group of diffeomorphisms, which in turn induces a metric on the orbit of shapes and forms within the field of Computational Anatomy.
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.
Traumatisme crânienLa notion de traumatisme crânien, ou traumatisme cranio-cérébral (TCC), couvre les traumatismes du neurocrâne (partie haute du crâne contenant le cerveau) et du cerveau. Les manifestations cliniques dépendent de l'importance de l'impact et des facteurs associés (âge, pathologies préexistantes autres, traumatismes associés). Par la situation anatomique de la tête, le traumatisme crânien est souvent associé à des traumatismes du rachis cervical (entorses, luxations, fractures), du visage (contusions, plaies, fractures maxillo-faciales) et oculaires.
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.
Cerebral atrophyCerebral atrophy is a common feature of many of the diseases that affect the brain. Atrophy of any tissue means a decrement in the size of the cell, which can be due to progressive loss of cytoplasmic proteins. In brain tissue, atrophy describes a loss of neurons and the connections between them. Brain atrophy can be classified into two main categories: generalized and focal atrophy. Generalized atrophy occurs across the entire brain whereas focal atrophy affects cells in a specific location.
Maladie de ParkinsonLa maladie de Parkinson (abrégée « Parkinson », ou MP) porte le nom de James Parkinson, un médecin anglais ayant publié la première description détaillée de celle-ci dans An Essay on the Shaking Palsy en 1817. C'est une maladie neurodégénérative irréversible d'évolution lente. Caractérisée par une perte progressive de neurones dopaminergiques, elle est une maladie chronique qui affecte le système nerveux central (SNC) et provoque des troubles progressifs d'ordre moteurs, cognitifs et comportementaux.
Noyau accumbensLes noyaux accumbens, aussi connus sous le terme latin nucleus accumbens septi (qui signifie noyau appuyé contre le septum), sont un ensemble de neurones situés à l'intérieur de la zone corticale prosencéphalique. Il semble qu'ils jouent un rôle important dans le système de récompense et l'assuétude (accoutumance, dépendance), le rire, le plaisir, la peur et l'effet placebo. C'est une structure symétrique c'est-à-dire que chaque hémisphère cérébral a un noyau accumbens.
Classifieur linéaireEn apprentissage automatique, les classifieurs linéaires sont une famille d'algorithmes de classement statistique. Le rôle d'un classifieur est de classer dans des groupes (des classes) les échantillons qui ont des propriétés similaires, mesurées sur des observations. Un classifieur linéaire est un type particulier de classifieur, qui calcule la décision par combinaison linéaire des échantillons. « Classifieur linéaire » est une traduction de l'anglais linear classifier.
