Myelin basic proteinMyelin basic protein (MBP) is a protein believed to be important in the process of myelination of nerves in the nervous system. The myelin sheath is a multi-layered membrane, unique to the nervous system, that functions as an insulator to greatly increase the velocity of axonal impulse conduction. MBP maintains the correct structure of myelin, interacting with the lipids in the myelin membrane. MBP was initially sequenced in 1971 after isolation from bovine myelin membranes.
Cellule glialethumb|Des cellules gliales, ici des astrocytes, telles qu'on peut les voir au microscope par coloration de Golgi. Dans le système nerveux, les cellules gliales (parfois nevroglie ou tout simplement glie, du grec grc, « gluant ») sont les cellules qui forment l'environnement des neurones. Elles assurent le maintien de l'homéostasie, produisent la myéline et jouent un rôle de soutien et de protection du tissu nerveux en apportant les nutriments et l'oxygène, en éliminant les cellules mortes et en combattant les pathogènes.
CytoarchitectonieLa cytoarchitectonie (du grec ancien κύτος « cellule » et αρχιτεκτονική « architecture ») ou cytoarchitecture désigne la composition cellulaire d'un tissu biologique, c'est-à-dire l'étude au sein d'un tissu ou d'un organe donné de la répartition des différents types de cellules qui le composent, leur nombre et leur distribution spatiale. Le terme désigne aussi la branche de l'histologie qui se consacre à cette étude, dont les principaux outils sont le microscope et les colorants qui permettent de mettre en évidence la nature, l'arrangement ou la distribution des cellules dans le tissu considéré.
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.
IsométrieEn géométrie, une isométrie est une transformation, qui conserve les longueurs et les mesures d’angles, délimités par deux demi‐droites ou bien deux demi‐plans. Autrement dit, une isométrie est une similitude particulière, qui reproduit n’importe quelle figure à l’échelle 1. Ce rapport 1 de longueurs s’appelle le rapport de la similitude. Comme une similitude, une isométrie dite directe conserve l’orientation des figures, tandis qu’une isométrie indirecte inverse leur orientation.
Matrice d'une application linéaireEn algèbre linéaire, la matrice d'une application linéaire est une matrice de scalaires qui permet de représenter une application linéaire entre deux espaces vectoriels de dimensions finies, étant donné le choix d'une base pour chacun d'eux. Soient : E et F deux espaces vectoriels sur un corps commutatif K, de dimensions respectives n et m ; B = (e, ... , e) une base de E, C une base de F ; φ une application de E dans F.
Nerve conduction velocityIn neuroscience, nerve conduction velocity (CV) is the speed at which an electrochemical impulse propagates down a neural pathway. Conduction velocities are affected by a wide array of factors, which include age, sex, and various medical conditions. Studies allow for better diagnoses of various neuropathies, especially demyelinating diseases as these conditions result in reduced or non-existent conduction velocities. CV is an important aspect of nerve conduction studies.
Isométrie affineUne isométrie affine est une transformation bijective d'un espace affine euclidien dans un autre qui est à la fois une application affine et une isométrie (c'est-à-dire une bijection conservant les distances). Si cette isométrie conserve aussi l'orientation, on dit que c'est un déplacement. Si elle inverse l'orientation, il s'agit d'un antidéplacement. Les déplacements sont les composés de translations et rotations. Les réflexions sont des antidéplacements. On désigne par le plan (, plus précisément, un plan affine réel euclidien).
Efferent nerve fiberEfferent nerve fibers refer to axonal projections that exit a particular region; as opposed to afferent projections that arrive at the region. These terms have a slightly different meaning in the context of the peripheral nervous system (PNS) and central nervous system (CNS). The efferent fiber is a long process projecting far from the neuron's body that carries nerve impulses away from the central nervous system toward the peripheral effector organs (mainly muscles and glands).
Nerve conduction studyA nerve conduction study (NCS) is a medical diagnostic test commonly used to evaluate the function, especially the ability of electrical conduction, of the motor and sensory nerves of the human body. These tests may be performed by medical specialists such as clinical neurophysiologists, physical therapists, chiropractors, physiatrists (physical medicine and rehabilitation physicians), and neurologists who subspecialize in electrodiagnostic medicine.
Alpha motor neuronAlpha (α) motor neurons (also called alpha motoneurons), are large, multipolar lower motor neurons of the brainstem and spinal cord. They innervate extrafusal muscle fibers of skeletal muscle and are directly responsible for initiating their contraction. Alpha motor neurons are distinct from gamma motor neurons, which innervate intrafusal muscle fibers of muscle spindles. While their cell bodies are found in the central nervous system (CNS), α motor neurons are also considered part of the somatic nervous system—a branch of the peripheral nervous system (PNS)—because their axons extend into the periphery to innervate skeletal muscles.
Méthode d'OtsuEn vision par ordinateur et , la méthode d'Otsu est utilisée pour effectuer un automatique à partir de la forme de l', ou la réduction d'une image à niveaux de gris en une image binaire. L'algorithme suppose alors que l'image à binariser ne contient que deux classes de pixels, (c'est-à-dire le premier plan et l'arrière-plan) puis calcule le seuil optimal qui sépare ces deux classes afin que leur variance intra-classe soit minimale. L'extension de la méthode originale pour faire du seuillage à plusieurs niveaux est appelée Multi Otsu method.
