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;

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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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22/09/2023


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