Débit cardiaqueLe est le volume de sang fourni par le cœur par unité de temps. Il s’exprime en L/min Comme pour toute mesure de débit, il s'agit de mesurer le volume fourni par l'appareil étudié (ici le cœur) par unité de temps. Si l'on peut mesurer le débit d'un robinet d'eau en recueillant la totalité du liquide émis par celui-ci, on ne peut pas recueillir la totalité du volume de sang fourni par le cœur, faute de survie du sujet étudié. Dans ces cas là, on utilise la méthode de dilution d'un index.
Arrêt cardiorespiratoirevignette|Réanimation cœur-poumon sur un mannequin, durant des entraînements. L'arrêt cardiorespiratoire (ACR) est l'arrêt de la circulation du sang et de la respiration chez un individu. Actuellement, le terme utilisé est plutôt arrêt cardiaque ou arrêt circulatoire. L'arrêt cardiaque a un pronostic catastrophique mais l'amélioration de celui-ci est principalement dépendant de la mise en place d'une chaîne de soins adaptés (appel des secours via par exemple le 15, le 112 ou le 911) et surtout de la réalisation immédiate par les premiers témoins d'une réanimation adaptée par compressions thoraciques (massage cardiaque) et de la mise en place d'un défibrillateur automatique externe (DAE).
Cathétérisme cardiaqueLe cathétérisme cardiaque est une méthode d'exploration hémodynamique relativement ancienne. Elle consiste à introduire une sonde dans les différentes cavités cardiaques pour mesurer des pressions et le taux de saturation en oxygène du sang. Cette méthode date de plus d'un siècle et a été introduite par Auguste Chauveau. Il obtient les premiers enregistrements de pression des cavités cardiaques en introduisant un cathéter par la veine jugulaire dans le cœur d'un cheval.
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.
Chirurgie cardiaquethumb|Opération de chirurgie cardiaque. La chirurgie cardiaque ou chirurgie cardiovasculaire est une spécialité chirurgicale traitant les affections du cœur et des gros vaisseaux thoraciques. Originellement, cette spécialité nécessitait la mise en place d’une circulation extra-corporelle (CEC) : le cœur devant être arrêté pour être immobilisé durant l’intervention, la perfusion des tissus était maintenue pendant la durée de l’opération par une pompe artificielle.
Hypertrophie ventriculaire gaucheL'hypertrophie ventriculaire gauche (HVG) désigne une affection cardiaque caractérisée par une augmentation de la masse du muscle du ventricule gauche. Les causes secondaires d'HVG sont l'hypertension artérielle, le rétrécissement aortique, l'HVG du grand sportif. Dans ces cas, l'hypertrophie peut être régressive avec le traitement de la cause (ou l'arrêt de l'activité sportive) S'il n'existe pas de cause évidente, on parle alors de cardiomyopathie hypertrophique, souvent d'origine génétique.
Cycle cardiaquevignette Le cycle cardiaque se compose de deux périodes : une pendant laquelle le muscle cardiaque se détend et se remplit de sang, appelée diastole, suivie d'une période de contraction vigoureuse et le pompage du sang, appelé systole. Après s'être vidé, le cœur se détend immédiatement et se dilate pour recevoir un autre afflux de sang revenant des poumons et d'autres systèmes du corps, avant de se contracter à nouveau pour pomper le sang vers les poumons et ces systèmes.
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.
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.
Computational complexityIn computer science, the computational complexity or simply complexity of an algorithm is the amount of resources required to run it. Particular focus is given to computation time (generally measured by the number of needed elementary operations) and memory storage requirements. The complexity of a problem is the complexity of the best algorithms that allow solving the problem. The study of the complexity of explicitly given algorithms is called analysis of algorithms, while the study of the complexity of problems is called computational complexity theory.
Réseau de neurones à propagation avantUn réseau de neurones à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt. vignette|Réseau de neurones à propagation avant Le réseau de neurones à propagation avant est le premier type de réseau neuronal artificiel conçu. C'est aussi le plus simple.
Ventricule cardiaqueLes ventricules cardiaques sont la ou les deux cavités inférieures du cœur. Les mammifères et oiseaux en possèdent deux parfaitement étanches, les crocodiliens deux partiellement étanches, les autres reptiles deux mais plus ou moins bien formés tandis que les amphibiens n'en possèdent qu'un seul. La contraction ventriculaire suit la contraction atriale, et est plus puissante et plus longue que celle-ci. Lorsque l'espèce possède deux ventricules, ils sont séparées par une paroi musculaire épaisse appelé le septum interventriculaire.
Cardiac pacemakerThe contraction of cardiac muscle (heart muscle) in all animals is initiated by electrical impulses known as action potentials that in the heart are known as cardiac action potentials. The rate at which these impulses fire controls the rate of cardiac contraction, that is, the heart rate. The cells that create these rhythmic impulses, setting the pace for blood pumping, are called pacemaker cells, and they directly control the heart rate. They make up the cardiac pacemaker, that is, the natural pacemaker of the heart.
Méthode d'EulerEn mathématiques, la méthode d'Euler, nommée ainsi en l'honneur du mathématicien Leonhard Euler (1707 — 1783), est une procédure numérique pour résoudre par approximation des équations différentielles du premier ordre avec une condition initiale. C'est la plus simple des méthodes de résolution numérique des équations différentielles. thumb|Illustration de la méthode d'Euler explicite : l'avancée se fait par approximation sur la tangente au point initial.
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.
Cardiac electrophysiologyCardiac electrophysiology is a branch of cardiology and basic science focusing on the electrical activities of the heart. The term is usually used in clinical context, to describe studies of such phenomena by invasive (intracardiac) catheter recording of spontaneous activity as well as of cardiac responses to programmed electrical stimulation - clinical cardiac electrophysiology. However, cardiac electrophysiology also encompasses basic research and translational research components.
Algorithme d'approximationEn informatique théorique, un algorithme d'approximation est une méthode permettant de calculer une solution approchée à un problème algorithmique d'optimisation. Plus précisément, c'est une heuristique garantissant à la qualité de la solution qui fournit un rapport inférieur (si l'on minimise) à une constante, par rapport à la qualité optimale d'une solution, pour toutes les instances possibles du problème.
Théorie de la complexité (informatique théorique)vignette|Quelques classes de complexité étudiées dans le domaine de la théorie de la complexité. Par exemple, P est la classe des problèmes décidés en temps polynomial par une machine de Turing déterministe. La théorie de la complexité est le domaine des mathématiques, et plus précisément de l'informatique théorique, qui étudie formellement le temps de calcul, l'espace mémoire (et plus marginalement la taille d'un circuit, le nombre de processeurs, l'énergie consommée ...) requis par un algorithme pour résoudre un problème algorithmique.
Types of artificial neural networksThere are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.
Analyse numériqueL’analyse numérique est une discipline à l'interface des mathématiques et de l'informatique. Elle s’intéresse tant aux fondements qu’à la mise en pratique des méthodes permettant de résoudre, par des calculs purement numériques, des problèmes d’analyse mathématique. Plus formellement, l’analyse numérique est l’étude des algorithmes permettant de résoudre numériquement par discrétisation les problèmes de mathématiques continues (distinguées des mathématiques discrètes).
