Libellé préféré : Système nerveux;
Traductions automatiques des définitions par l'ANS : L'ensemble du système nerveux se compose d'une partie centrale, le cerveau et la moelle
épinière, et d'une partie périphérique, les nerfs crâniens et spinaux, les ganglions
végétatifs et les plexus.;
Traductions automatiques par l'ANS : neurologique; Système nerveux SAI; Système d'organes neurologiques; Système corporel neurologique;
Codes issus des synonymes : CDR0000446114;
Identifiant d'origine : C12755;
CUI UMLS : C0027763;
Alignements automatiques CISMeF supervisés
Concept appartenant au(x) sous-ensemble(s)
Contient la(les) structure(s) anatomique(s)
Correspondances UMLS (même concept)
Est le site associé de
Est le site primitif de
Localisation de la(des) fonction(s) biologique(s)
N'est pas le site primitif de
Site anatomique ciblé par la(les) procédure(s)
Site anatomique formé par la(les) fonction(s) biologique(s)
Site anatomique métastatique de la(des) pathologie(s)
Type(s) sémantique(s)
N3-AUTOINDEXEE
Connaître les fonctions du sommeil chez les nouveau-nés nés prématurément afin d’optimiser
leur développement neurologique, un enjeu dans l’organisation des soins : revue de
la littérature
https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-04131357
Introduction : Chez le nouveau-né né prématurément, alors que le lien entre perturbation
du sommeil et développement neurologique est aujourd'hui bien identifié, il n'existe
pas de consensus établi sur une phase de sommeil à respecter en priorité, dans les
unités de soins néonatales. L'objectif primaire de cette revue de la littérature consistait
à répertorier l'ensemble des fonctions propres du sommeil calme et du sommeil agité
chez le nouveau-né né prématurément afin de déterminer si une phase de sommeil semblait
plus propice aux soins, tout en préservant un développement neurologique optimal.
Méthodologie : Nous avons effectué une revue de la littérature dans« PubMed » et «
Google Scholar » afin de recenser toutes les fonctions connues du sommeil calme et
du sommeil agité chez le nouveau-né né prématurément. Au cours de cette recherche,
nous avons jugé pertinent de répertorier les méthodes qui ont montré un intérêt scientifique
dans le respect du sommeil chez les nouveau-nés nés prématurément. Ces techniques
ont été classées par ordre de pertinence en fonction de leur niveau de preuve évalué
selon les critères HAS. Résultats: Au total, nous avons sélectionné 188 articles en
lecture finale dont 83 ont été référencés. Les fonctions attribuées au sommeil calme
et au sommeil agité sont nombreuses et ne se superposent pas. Ces deux phases de sommeil
jouent notamment un rôle fondamental dans le développement cérébral chez le nouveau-né
né prématurément. Discussion: Même si cela arrangerait l'organisation des soins, il
n'y a pas lieu de penser qu'il faille préserver une phase de sommeil plutôt qu'une
autre. Cependant, pour un développement neurologique optimal chez le nouveau-né né
prématurément, il nous parait primordial d'utiliser les méthodes de préservation du
sommeil qui ont déjà fait leurs preuves telles que le peau-à-peau, la réduction du
bruit et de la lumière, les soins de développement ...
2023
DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance
France
thèse ou mémoire
organisation
neurologie
nouveau-né prématuré
prématuré
sommeil
organismes
organisateurs embryonnaires
Système nerveux
littérature de revue comme sujet
optimisation
soins
vie quotidienne
naissance prématurée d'un nouveau-né
Sommeil
heure du sommeil
Allèle sauvage EPO
nouveau-né prématuré
organisation des soins de santé
lot de développement
Nouveau-né
sommeil
signe du système nerveux
revue de la littérature
maturation
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N3-AUTOINDEXEE
Intelligence artificielle et maladies neurologiques : aider le diagnostic et améliorer
la compréhension du comportement des réseaux de neurones convolutifs
https://www.theses.fr/2022TOU30282
L'Intelligence Artificielle est désormais utilisée pour accomplir les tâches les plus
diverses, de la reconnaissance de visage à la traduction de texte. Parmi ces méthodes
inspirées du fonctionnement du cerveau humain, l'apprentissage profond (deep learning)
a montré d'excellentes performances en analyse d'image à l'aide des réseaux de neurones
convolutifs (CNN). Le milieu médical est en train de bénéficier de la puissance de
ces outils consacrés notamment à l'aide au diagnostic, comme dans la maladie de Parkinson
ou d'Alzheimer. L'utilisation des CNN et de l'imagerie par résonance magnétique nucléaire
(IRM), qui permet d'étudier le cerveau dans sa structure et son fonctionnement, a
montré des résultats très prometteurs. Toutefois, les CNN sont souvent appelés boites
noires puisque leur fonctionnement n'est pas transparent pour ses utilisateurs. Ces
travaux de thèse visent à mieux comprendre ces méthodes appliquées aux données IRM
3D cérébrales pour aider au diagnostic des maladies neurologiques. En première étape,
la manipulation des données d'entrée des CNN, nous a permis d'investiguer leur capacité
discriminative. Nous avons ainsi étudié le comportement du CNN en comparant sa capacité
à discriminer des images IRM originales et altérées. Les résultats obtenus par le
CNN ont été très satisfaisants, ce qui a amené à rechercher quelles sont les zones
de l'image les plus discriminantes pour la prédiction. En deuxième étape, nous avons
étudié la pathologie, en se focalisant sur le nombre de sujets nécessaires au réseau
lors de l'apprentissage pour garantir de bonnes performances. Cela est aussi un aspect
crucial pour les méthodes de deep learning dont l'apprentissage requiert normalement
beaucoup de données. Toutefois, dans le cadre médical nous avons accès à quelques
centaines de données dans la plupart des cas. Nous avons démontré qu'un CNN est capable
de bien discriminer un sujet sain d'un patient atteint d'atrophie multisystématisée
(AMS), malgré un nombre limité de données d'entrée. A l'aide d'une technique récemment
développée permettant de visualiser les parties de l'image considérées importantes
par le CNN, nous avons montré que les parties discriminantes comprenaient des régions
notamment d'intérêt pour la physiopathologie connue de l'AMS. La puissance discriminante
du CNN a aussi été exploitée pour réaliser une discrimination entre sujets sains et
patients en état de coma, en utilisant différentes séquences d'IRM. La méthode de
visualisation a mis en lumière des régions en lien avec le coma, en confirmant les
performances très satisfaisantes du réseau. Les études présentées dans cette thèse
ouvrent la voie pour découvrir comment les informations englobées dans les données
d'apprentissage peuvent aider à la recherche des signatures spatiales significatives
obtenues par les CNN dans le cas particulier des données de neuroimagerie. L'application
des CNN dans le cadre médical offre la possibilité d'aider le diagnostic de différentes
maladies neurologiques en se basant exclusivement sur les données d'entrée. Cependant,
la validité de ces résultats se fonde sur notre capacité à expliquer et éclairer ces
méthodes pour en favoriser l'acceptation et, par conséquence, l'utilisation dans un
contexte clinique.
2022
theses.fr
France
thèse ou mémoire
Accroître
Réseau
effet secondaire associé au système nerveux central
comportement
compréhension
comportement
Système nerveux
Neurones
Intelligence artificielle
Neurologie
Diagnostic
aucun diagnostic
compréhension
Maladie
maladie
intelligence
étude diagnostique
intelligence artificielle
maladies du système nerveux
compréhension
signe du système nerveux
maladie
diagnostic assisté par ordinateur
réseaux neuronaux (ordinateur)
neurone
comportement
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