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).
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.
Head injuryA head injury is any injury that results in trauma to the skull or brain. The terms traumatic brain injury and head injury are often used interchangeably in the medical literature. Because head injuries cover such a broad scope of injuries, there are many causes—including accidents, falls, physical assault, or traffic accidents—that can cause head injuries. The number of new cases is 1.7 million in the United States each year, with about 3% of these incidents leading to death.
Corps calleuxLe corps calleux (ou corpus callosum) est une commissure (moyen d'union entre deux parties) transversale du cerveau présente chez les mammifères placentaires. C’est un faisceau d'axones (fibre nerveuse qui correspond au prolongement long, mince et cylindrique du corps cellulaire d'un neurone) interconnectant les deux hémisphères cérébraux. C'est la plus importante commissure du cerveau, car elle relie les six lobes du cerveau entre eux (lobes frontaux, temporaux, pariétaux et occipitaux gauche et droit).
Diffusion modelIn machine learning, diffusion models, also known as diffusion probabilistic models or score-based generative models, are a class of latent variable models. They are Markov chains trained using variational inference. The goal of diffusion models is to learn the latent structure of a dataset by modeling the way in which data points diffuse through the latent space. In computer vision, this means that a neural network is trained to denoise images blurred with Gaussian noise by learning to reverse the diffusion process.
Agénésie du corps calleuxL’ est une maladie se définissant par l’absence de formation du corps calleux pendant le développement du fœtus. Cette absence peut être totale ou partielle. La formation du corps calleux commence normalement à partir de 5 semaines de vie in utero et se termine à 17 semaines. Cette absence de corps calleux peut être soit isolée, soit associée à d’autres pathologies. Une agénésie du corps calleux, quelle qu'en soit la cause, serait observée dans 0,3 % à 0,7 % de la population. Corps calleux Sagittal.
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.
Brain simulationBrain simulation is the concept of creating a functioning computer model of a brain or part of a brain. Brain simulation projects intend to contribute to a complete understanding of the brain, and eventually also assist the process of treating and diagnosing brain diseases. Various simulations from around the world have been fully or partially released as open source software, such as C. elegans, and the Blue Brain Project Showcase.
Substance blanchethumb|Hémisphère droit d'un cerveau humain disséqué à la suite d'une coupe sagittale, révélant la substance grise dans la partie externe et la substance blanche dans la partie interne. La substance blanche est une catégorie de tissu du système nerveux central, principalement composé des axones myélinisés des neurones. Elle relie différentes aires de la substance grise où se situent les corps cellulaires des neurones. Elle constitue la partie interne du cerveau et la partie superficielle de la moelle épinière.
Blue BrainLe projet Blue Brain (littéralement « cerveau bleu ») a pour objectif de créer un cerveau synthétique par processus de rétroingénierie. Fondé en mai 2005 à l'École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) en Suisse, ce projet étudie l'architecture et les principes fonctionnels du cerveau. Il a été étendu, en 2013, au Human Brain Project (HBP), également dirigé par Henry Markram, mais financé principalement par l'UE. Le projet Blue Brain semble être au fondement d'un projet plus vaste, qui consiste à étudier le cerveau par des simulations de grande échelle (« Simulation Neuroscience »).
Diffusion de la matièreLa diffusion de la matière, ou diffusion chimique, désigne la tendance naturelle d'un système à rendre uniforme le potentiel chimique de chacune des espèces chimiques qu'il comporte. La diffusion chimique est un phénomène de transport irréversible qui tend à homogénéiser la composition du milieu. Dans le cas d'un mélange binaire et en l'absence des gradients de température et de pression, la diffusion se fait des régions de plus forte concentration vers les régions de concentration moindre.
PharmacocinétiqueLa , parfois désignée sous le nom de « l'ADME » (voir plus loin) et qui suit la phase biopharmaceutique, a pour but d'étudier le devenir d'une substance active contenue dans un médicament après son administration dans l'organisme. Elle comprend, après la phase biopharmaceutique précédant le premier passage trans-membranaire, quatre grandes étapes : Absorption (A) ; Distribution (D) ; Métabolisme (M) ; Excrétion du principe actif et de ses métabolites (E).
Modèles compartimentaux en épidémiologieLes modèles mathématiques de maladies infectieuses, d'abord outils purement théoriques, ont commencé à être mis en pratique avec le problème du SIDA dans les années 1980. Lors de la pandémie Covid 19, les modélisations mathématiques ont connu un essor lors de la prise de décision relatives aux politiques de santé publique et a également contribué à l'épidémiosurveillance de la maladie. Bien avant cela, depuis la pandémie de grippe espagnole, des modèles compartimentaux sont utilisés pour faciliter les calculs de probabilité de contagion.
Hématome sous-duralL'hématome sous-dural, ou hémorragie sous-durale, désigne l'épanchement de sang dans les espaces méningés. À la suite d'un traumatisme crânien avec lésion des petites veinules qui traversent l'espace sous-dural, l'hémorragie a lieu entre l'arachnoïde qui entoure le cerveau et le feuillet interne de la dure-mère qui est en contact avec la boîte crânienne. L'hématome ne peut pas traverser de l'autre côté du cerveau par rapport au côté d'origine de l'hémorragie. En effet, la faux du cerveau sépare en deux l'espace sous-dural.
Syndrome du cerveau scindéLe syndrome du cerveau scindé ou divisé ou callosum (en anglais split-brain) est un syndrome résultant de la déconnexion des deux hémisphères. La raison est l'absence de corps calleux à la naissance (malformation congénitale) ou la conséquence de sa destruction accidentelle ou chirurgicale. Le corps calleux relie les deux hémisphères du cerveau. L'association de symptômes est produite par la perturbation ou l'interférence de la connexion entre les hémisphères du cerveau.
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).
Text-to-image modelA text-to-image model is a machine learning model which takes an input natural language description and produces an image matching that description. Such models began to be developed in the mid-2010s, as a result of advances in deep neural networks. In 2022, the output of state of the art text-to-image models, such as OpenAI's DALL-E 2, Google Brain's , StabilityAI's Stable Diffusion, and Midjourney began to approach the quality of real photographs and human-drawn art.
Computational anatomyComputational anatomy is an interdisciplinary field of biology focused on quantitative investigation and modelling of anatomical shapes variability. It involves the development and application of mathematical, statistical and data-analytical methods for modelling and simulation of biological structures. The field is broadly defined and includes foundations in anatomy, applied mathematics and pure mathematics, machine learning, computational mechanics, computational science, biological imaging, neuroscience, physics, probability, and statistics; it also has strong connections with fluid mechanics and geometric mechanics.
Nerve compression syndromeNerve compression syndrome, or compression neuropathy, or nerve entrapment syndrome, is a medical condition caused by chronic, direct pressure on a peripheral nerve. It is known colloquially as a trapped nerve, though this may also refer to nerve root compression (by a herniated disc, for example). Its symptoms include pain, tingling, numbness and muscle weakness. The symptoms affect just one particular part of the body, depending on which nerve is affected. The diagnosis is largely clinical and can be confirmed with diagnostic nerve blocks.
Prédiction de branchementLa prédiction de branchement est une fonctionnalité d'un processeur qui lui permet de prédire le résultat d'un branchement. Cette technique permet à un processeur de rendre l'utilisation de son pipeline plus efficace. Avec cette technique, le processeur va faire de l’exécution spéculative : il va parier sur le résultat d'un branchement, et va poursuivre l’exécution du programme avec le résultat du pari. Si le pari échoue, les instructions chargées par erreur dans le pipeline sont annulées.
