Tendinopathie de la coiffe des rotateursLa tendinopathie ou tendinite de la coiffe des rotateurs est une maladie touchant l'épaule. Aussi appelée épaule douloureuse simple, la TCR correspond à l'apparition de tendinites des muscles de la coiffe des rotateurs. Ces tendinites peuvent être d'origine mécanique ou dégénérative, et peuvent provenir d'un surmenage (hypersollicitation de l'épaule). Les symptômes sont proches en cas d'atteinte des muscles eux-mêmes ou de la bourse sous-acromiale (bursite). C'est la cause la plus fréquente des douleurs de l'épaule et son incidence augmente avec l'âge.
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.
ArthroplastieReplacement arthroplasty (from Greek arthron, joint, limb, articulate, + plassein, to form, mould, forge, feign, make an image of), or joint replacement surgery, is a procedure of orthopedic surgery in which an arthritic or dysfunctional joint surface is replaced with an orthopedic prosthesis. Joint replacement is considered as a treatment when severe joint pain or dysfunction is not alleviated by less-invasive therapies. It is a form of arthroplasty, and is often indicated from various joint diseases, including osteoarthritis and rheumatoid arthritis.
Shoulder problemShoulder problems including pain, are one of the more common reasons for physician visits for musculoskeletal symptoms. The shoulder is the most movable joint in the body. However, it is an unstable joint because of the range of motion allowed. This instability increases the likelihood of joint injury, often leading to a degenerative process in which tissues break down and no longer function well. Shoulder pain may be localized or may be referred to areas around the shoulder or down the arm.
Coiffe des rotateursvignette|upright=1.2| 13. correspond à la longue portion du triceps 3. correspond au muscle grand dorsal 5. correspond au muscle grand rond 6. correspond au muscle petit rond 7. correspond au muscle supra-épineux 8. correspond au muscle infra-épineux La coiffe des rotateurs est un ensemble de tendons de muscles situé au niveau de l'articulation de l'épaule. Elle a un rôle important dans la stabilisation de l'articulation gléno-humérale, instable par nature.
ArthroplastieArthroplasty (literally "[re-]forming of joint") is an orthopedic surgical procedure where the articular surface of a musculoskeletal joint is replaced, remodeled, or realigned by osteotomy or some other procedure. It is an elective procedure that is done to relieve pain and restore function to the joint after damage by arthritis or some other type of trauma. Joint replacement For the last 45 years, the most successful and common form of arthroplasty is the surgical replacement of arthritic or destructive or necrotic joint or joint surface with a prosthesis.
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.
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.
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.
OrthopédieL'orthopédie est la spécialité chirurgicale qui a pour objet la prévention et la correction des affections de l'appareil locomoteur, qui recouvrent les déformations et les malformations des os, des articulations, des muscles, des tendons et des nerfs. Le traitement chirurgical porte sur les membres supérieurs (épaule, coude et main), les membres inférieurs (hanche, genou et pied) et le rachis. Cette discipline est pratiquée par un chirurgien orthopédiste.
Syndrome algo-dysfonctionnel de l'appareil manducateurLe terme de syndrome algo-dysfonctionnel de l'appareil manducateur (SADAM) désigne les troubles de la musculature posturale (manducatrice), de la musculature masticatrice ou de l’articulation temporo-mandibulaire. Les autres termes synonymes sont : dysfonction cranio-mandibulaire (DCM), troubles temporo-mandibulaires (TTM), algies dysfonctionnelles de l'appareil manducateur (ADAM), dysfonctionnement de l'articulation temporo-mandibulaire, syndrome algodysfonctionnel de l'articulation temporo-mandibulaire, syndrome de l'articulation temporo-mandibulaire (ATM).
Mean absolute errorIn statistics, mean absolute error (MAE) is a measure of errors between paired observations expressing the same phenomenon. Examples of Y versus X include comparisons of predicted versus observed, subsequent time versus initial time, and one technique of measurement versus an alternative technique of measurement. MAE is calculated as the sum of absolute errors divided by the sample size: It is thus an arithmetic average of the absolute errors , where is the prediction and the true value.
Shoulder impingement syndromeShoulder impingement syndrome is a syndrome involving tendonitis (inflammation of tendons) of the rotator cuff muscles as they pass through the subacromial space, the passage beneath the acromion. It is particularly associated with tendonitis of the supraspinatus muscle. This can result in pain, weakness, and loss of movement at the shoulder. The most common symptoms in impingement syndrome are pain, weakness and a loss of movement at the affected shoulder.
Méthode de Monte-Carlo par chaînes de MarkovLes méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov, ou méthodes MCMC pour Markov chain Monte Carlo en anglais, sont une classe de méthodes d'échantillonnage à partir de distributions de probabilité. Ces méthodes de Monte-Carlo se basent sur le parcours de chaînes de Markov qui ont pour lois stationnaires les distributions à échantillonner. Certaines méthodes utilisent des marches aléatoires sur les chaînes de Markov (algorithme de Metropolis-Hastings, échantillonnage de Gibbs), alors que d'autres algorithmes, plus complexes, introduisent des contraintes sur les parcours pour essayer d'accélérer la convergence (Monte Carlo Hybride, Surrelaxation successive).
Articulation temporo-mandibulaireL'articulation temporo-mandibulaire, abrégé ATM, est une diarthrose (ou synoviale, de type bi-condylaire) qui unit la fosse mandibulaire de l'os temporal avec le condyle de la mandibule par l'intermédiaire d'un disque articulaire fibrocartilagineux et fermée par une capsule articulaire. Le disque articulaire, de forme ellipsoïdale divise fonctionnellement l'articulation en deux. Ces deux articulations fonctionnent en synergie permettant d'obtenir des mouvements combinés.
Méthode de Monte-CarloUne méthode de Monte-Carlo, ou méthode Monte-Carlo, est une méthode algorithmique visant à calculer une valeur numérique approchée en utilisant des procédés aléatoires, c'est-à-dire des techniques probabilistes. Les méthodes de Monte-Carlo sont particulièrement utilisées pour calculer des intégrales en dimensions plus grandes que 1 (en particulier, pour calculer des surfaces et des volumes). Elles sont également couramment utilisées en physique des particules, où des simulations probabilistes permettent d'estimer la forme d'un signal ou la sensibilité d'un détecteur.
Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
Least absolute deviationsLeast absolute deviations (LAD), also known as least absolute errors (LAE), least absolute residuals (LAR), or least absolute values (LAV), is a statistical optimality criterion and a statistical optimization technique based on minimizing the sum of absolute deviations (also sum of absolute residuals or sum of absolute errors) or the L1 norm of such values. It is analogous to the least squares technique, except that it is based on absolute values instead of squared values.
Chaîne de Markovvignette|Exemple élémentaire de chaîne de Markov, à deux états A et E. Les flèches indiquent les probabilités de transition d'un état à un autre. En mathématiques, une chaîne de Markov est un processus de Markov à temps discret, ou à temps continu et à espace d'états discret. Un processus de Markov est un processus stochastique possédant la propriété de Markov : l'information utile pour la prédiction du futur est entièrement contenue dans l'état présent du processus et n'est pas dépendante des états antérieurs (le système n'a pas de « mémoire »).
Chimie numériqueLa chimie numérique ou chimie informatique, parfois aussi chimie computationnelle, est une branche de la chimie et de la physico-chimie qui utilise les lois de la chimie théorique exploitées dans des programmes informatiques spécifiques afin de calculer structures et propriétés d'objets chimiques tels que les molécules, les solides, les agrégats atomiques (ou clusters), les surfaces, etc., en appliquant autant que possible ces programmes à des problèmes chimiques réels.
