Crise d'épilepsieUne crise d'épilepsie ou crise épileptique est caractérisée par divers symptômes dus à une activité neuronale anormalement excessive ou synchrone dans le cerveau. Les effets extérieurs varient de mouvements de tremblement incontrôlés impliquant une grande partie du corps avec perte de connaissance (crise d'épilepsie généralisée tonico-clonique), de mouvements de tremblement n'impliquant qu'une partie du corps avec des niveaux de conscience variables (crise épileptique focale) ou à une perte de conscience momentanée subtile (absence épileptique).
ÉpilepsieL', aussi appelée mal comitial, est une affection neurologique qui touche plus de 50 millions de personnes à travers le monde. Elle est définie comme une famille de maladies dont le point commun est une prédisposition cérébrale à engendrer des « crises » épileptiques dites « non provoquées », c'est-à-dire spontanées, non expliquées par un facteur causal immédiat.
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.
ÉlectroencéphalographieL'électroencéphalographie (EEG) est une méthode d'exploration cérébrale qui mesure l'activité électrique du cerveau par des électrodes placées sur le cuir chevelu souvent représentée sous la forme d'un tracé appelé électroencéphalogramme. Comparable à l'électrocardiogramme qui permet d'étudier le fonctionnement du cœur, l'EEG est un examen indolore et non invasif qui renseigne sur l'activité neurophysiologique du cerveau au cours du temps et en particulier du cortex cérébral soit dans un but diagnostique en neurologie, soit dans la recherche en neurosciences cognitives.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
Seizure typesIn the field of neurology, seizure types are categories of seizures defined by seizure behavior, symptoms, and diagnostic tests. The International League Against Epilepsy (ILAE) 2017 classification of seizures is the internationally recognized standard for identifying seizure types. The ILAE 2017 classification of seizures is a revision of the prior ILAE 1981 classification of seizures. Distinguishing between seizure types is important since different types of seizures may have different causes, outcomes, and treatments.
Causes of seizuresGenerally, seizures are observed in patients who do not have epilepsy. There are many causes of seizures. Organ failure, medication and medication withdrawal, cancer, imbalance of electrolytes, hypertensive encephalopathy, may be some of its potential causes. The factors that lead to a seizure are often complex and it may not be possible to determine what causes a particular seizure, what causes it to happen at a particular time, or how often seizures occur. Malnutrition and overnutrition may increase the risk of seizures.
Crise non-épileptique psychogèneLes crises non-épileptiques psychogènes (CNEP ou crises non épileptiques) sont des événements ressemblant à des crises d'épilepsie, mais sans les décharges électriques caractéristiques associées à l'épilepsie. Les CNEP entrent dans la catégorie des troubles connus sous le nom de troubles neurologiques fonctionnels, également appelés troubles de conversion. Un terme plus récent pour décrire ces événements est les crises dissociatives non-épileptiques. Elles sont généralement traitées par des psychologues ou des psychiatres.
Neural networkA neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Q-learningvignette|400x400px|Dans le Q-learning, l'agent exécute une action a en fonction de l'état s et d'une fonction Q. Il perçoit alors le nouvel état s' et une récompense r de l'environnement. Il met alors à jour la fonction Q. Le nouvel état s' devient alors l'état s, et l'apprentissage continue. En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement. Il ne nécessite aucun modèle initial de l'environnement.
Non-epileptic seizureNon-epileptic seizures (NES), also known as non-epileptic events, are paroxysmal events that appear similar to an epileptic seizure but do not involve abnormal, rhythmic discharges of neurons in the brain. Symptoms may include shaking, loss of consciousness, and loss of bladder control. They may or may not be caused by either physiological or psychological conditions. Physiological causes include fainting, sleep disorders, and heart arrhythmias. Psychological causes are known as psychogenic non-epileptic seizures.
Convulsion hyperthermiqueLa convulsion hyperthermique, ou convulsion fébrile, apparait surtout chez l'enfant entre 6 mois et 5 ans, est une crise convulsive avec des contractions musculaires involontaires généralisées, liée à une température élevée, souvent supérieure à , sans rapport avec une infection du système nerveux central. Elle concerne de 2 à 5 % des enfants de 1 à , le risque maximum se situant vers la de vie, puis diminue avec l'âge.
Post-traumatic seizurePost-traumatic seizures (PTS) are seizures that result from traumatic brain injury (TBI), brain damage caused by physical trauma. PTS may be a risk factor for post-traumatic epilepsy (PTE), but a person having a seizure or seizures due to traumatic brain injury does not necessarily have PTE, which is a form of epilepsy, a chronic condition in which seizures occur repeatedly. However, "PTS" and "PTE" may be used interchangeably in medical literature. Seizures are usually an indication of a more severe TBI.
Reflex seizureReflex seizures are epileptic seizures that are consistently induced by a specific stimulus or trigger making them distinct from other epileptic seizures, which are usually unprovoked. Reflex seizures are otherwise similar to unprovoked seizures and may be focal (simple or complex), generalized, myoclonic, or absence seizures. Epilepsy syndromes characterized by repeated reflex seizures are known as reflex epilepsies. Photosensitive seizures are often myoclonic, absence, or focal seizures in the occipital lobe, while musicogenic seizures are associated with focal seizures in the temporal lobe.
NeurofeedbackLe neurofeedback est un type de biofeedback au cours duquel l'activité neuronale d’un individu est mesurée et lui est présentée en temps réel (sous différentes formes : son, image, etc.). Le but de cette méthode est que l’individu arrive à autoréguler son activité neuronale supposée sous-tendre un comportement ou une pathologie spécifique. De cette manière, avec le temps, le participant pourrait être capable d’apprendre comment contrôler volontairement l’activation de son cortex cérébral afin de réguler sa cognition et ses comportements dans la vie de tous les jours.
Binary classificationBinary classification is the task of classifying the elements of a set into two groups (each called class) on the basis of a classification rule. Typical binary classification problems include: Medical testing to determine if a patient has certain disease or not; Quality control in industry, deciding whether a specification has been met; In information retrieval, deciding whether a page should be in the result set of a search or not. Binary classification is dichotomization applied to a practical situation.
Absence épileptiqueL'absence épileptique ou petit mal est une forme d’épilepsie généralisée idiopathique qui produit dans le cerveau des décharges électriques anormales et répétitives provenant du cortex cérébral et entraînant un dysfonctionnement du système nerveux central. Dans le cas du petit mal, ces décharges sont responsables d’une suspension, d'une altération et/ou d'une atténuation de la conscience d’une durée de 5 à 15 secondes, les crises d'absences pouvant durer jusqu’à 30 secondes dans de rares cas.
Apprentissage par renforcementEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.
