Segmentation (marketing)vignette|Celle ci parle du tranche d'âge des enfants qui pourront fréquenter les différentes market qui existent La segmentation d'un marché consiste à le découper analytiquement en sous-marchés homogènes. Cette analyse se pratique en particulier mais pas uniquement dans le domaine du marketing. La segmentation dite « de ciblage », ou de détermination des couples produit-marché, vise à qualifier et à quantifier la relation qui peut exister entre le produit et son marché.
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).
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.
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.
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.
Voie neuronaleUne voie neuronale connecte des parties du système nerveux et correspond habituellement à des faisceaux de neurones allongés isolés par gaine de myéline, et dont les regroupements constituent la matière blanche. Les voies neuronales servent à la connexion de zones relativement éloignées du cerveau ou du système nerveux, comparé aux communications locales de la matière grise. Les premières voies neuronales qui furent nommées sont visibles à l’œil nu, même dans un cerveau mal conservé, et furent mentionnées par les anatomistes de la renaissance qui travaillaient sur des cadavres.
PathologieLa pathologie est la science qui a pour objet l'étude des maladies, notamment de leurs causes (étiologie) et de leurs mécanismes (physiopathologie). La nosologie, quant à elle, a pour objet la classification des maladies. La pathologie cardiaque est ainsi l'étude des maladies du cœur. Selon le type d'être vivant étudié, on distingue : pour les plantes, la pathologie végétale ; pour les animaux, la pathologie animale ; pour l'Homme, la pathologie humaine. La pathologie humaine est une spécialité médicale.
Segmentation d'imageLa segmentation d'image est une opération de s consistant à détecter et rassembler les pixels suivant des critères, notamment d'intensité ou spatiaux, l'image apparaissant ainsi formée de régions uniformes. La segmentation peut par exemple montrer les objets en les distinguant du fond avec netteté. Dans les cas où les critères divisent les pixels en deux ensembles, le traitement est une binarisation. Des algorithmes sont écrits comme substitut aux connaissances de haut niveau que l'homme mobilise dans son identification des objets et structures.
ÉpidémiologieL'épidémiologie est une discipline scientifique qui étudie les problèmes de santé dans les populations humaines, leur fréquence, leur distribution dans le temps et dans l’espace, ainsi que les facteurs exerçant une influence sur la santé et les maladies de populations. L'étude de la répartition et des déterminants des événements de santé sert de fondement à la logique des interventions faites en matière de santé publique et de médecine préventive.
Object co-segmentationIn computer vision, object co-segmentation is a special case of , which is defined as jointly segmenting semantically similar objects in multiple images or video frames. It is often challenging to extract segmentation masks of a target/object from a noisy collection of images or video frames, which involves object discovery coupled with . A noisy collection implies that the object/target is present sporadically in a set of images or the object/target disappears intermittently throughout the video of interest.
Barrière hémato-encéphaliquethumb|Les astrocytes de type 1 entourant les capillaires sanguins au niveau du cerveau. La barrière hémato-encéphalique, ou hémo-encéphalique, ou hémato-méningée est une barrière physiologique présente dans le cerveau chez tous les tétrapodes (vertébrés terrestres), entre la circulation sanguine et le système nerveux central (SNC). Elle sert à réguler le milieu (homéostasie) dans le cerveau, en le séparant du sang. Les cellules endothéliales, qui sont reliées par des jonctions serrées et qui tapissent les capillaires du côté du flux sanguin, sont les composants essentiels de cette barrière.
Intelligence artificielle dans la santévignette|Rayon X d'une main, avec calcul automatique de l'âge osseux par un logiciel informatique. L'intelligence artificielle (IA) dans la santé est l'utilisation d'algorithmes et de logiciels pour s'approcher de la cognition humaine dans l'analyse de données médicales complexes. Plus précisément, l'IA est la capacité des algorithmes informatiques à tirer des conclusions sans intervention humaine directe. L'objectif principal des applications des IA dans le domaine de la santé est d'analyser les relations entre, d'une part, la prévention ou les traitements et, d'autre part, l'état de santé des patients.
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.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Méthodes quantitativesLes méthodes quantitatives sont des méthodes de recherche, utilisant des outils d'analyse mathématiques et statistiques, en vue de décrire, d'expliquer et prédire des phénomènes par le biais de données historiques sous forme de variables mesurables. Elles se distinguent ainsi des méthodes dites qualitatives. Le comptage et la mesure sont des méthodes quantitatives banales. Le résultat de la recherche est un nombre ou un ensemble de nombres. On les présente souvent sous forme de tables, de graphiques...
Capteur photographiqueUn capteur photographique est un composant électronique photosensible servant à convertir un rayonnement électromagnétique (UV, visible ou IR) en un signal électrique analogique. Ce signal est ensuite amplifié, puis numérisé par un convertisseur analogique-numérique et enfin traité pour obtenir une . Le capteur est donc le composant de base des appareils photo et des caméras numériques, l'équivalent du film (ou pellicule) en photographie argentique.
Apprentissage par renforcement profondL'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.
Capteur photographique CCDvignette|Capteur photographique CCD pour l'imagerie astronomique. Un capteur photographique CCD est un capteur photographique basé sur un dispositif à transfert de charges (charge coupled device, CCD). Dans les scanners de documents et beaucoup d'autres applications similaires, les dispositifs sont linéaires ; ils passent transversalement sur l'objet à explorer. Dans les appareils photographiques et les caméras vidéo numériques, les capteurs sont regroupés sur une surface rectangulaire, où chaque CCD forme une ligne, souvent dans la plus petite dimension de l'image.
Biomarker (medicine)In medicine, a biomarker is a measurable indicator of the severity or presence of some disease state. It may be defined as a "cellular, biochemical or molecular alteration in cells, tissues or fluids that can be measured and evaluated to indicate normal biological processes, pathogenic processes, or pharmacological responses to a therapeutic intervention." More generally a biomarker is anything that can be used as an indicator of a particular disease state or some other physiological state of an organism.
Active-pixel sensorAn active-pixel sensor (APS) is an , which was invented by Peter J.W. Noble in 1968, where each pixel sensor unit cell has a photodetector (typically a pinned photodiode) and one or more active transistors. In a metal–oxide–semiconductor (MOS) active-pixel sensor, MOS field-effect transistors (MOSFETs) are used as amplifiers. There are different types of APS, including the early NMOS APS and the now much more common complementary MOS (CMOS) APS, also known as the CMOS sensor.
