Titre : Cortex visuel

Cortex visuel : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Prognosis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une lésion du cortex visuel ?

Un examen neurologique et des imageries cérébrales comme l'IRM sont utilisés.
Lésion cérébrale Imagerie par résonance magnétique
#2

Quels tests évaluent la fonction visuelle ?

Des tests de champ visuel et d'acuité visuelle sont couramment utilisés.
Acuité visuelle Champ visuel
#3

Quels signes indiquent une dysfonction du cortex visuel ?

Des troubles de la perception visuelle, comme l'agnosie, peuvent indiquer une dysfonction.
Agnosie Troubles de la perception
#4

Quel rôle joue l'électroencéphalogramme (EEG) ?

L'EEG peut aider à détecter des anomalies électriques liées à des troubles visuels.
Électroencéphalogramme Troubles visuels
#5

Comment évaluer la vision des couleurs ?

Des tests spécifiques comme le test de Ishihara sont utilisés pour évaluer la vision des couleurs.
Vision des couleurs Test de Ishihara

Symptômes 5

#1

Quels sont les symptômes d'une lésion du cortex visuel ?

Les symptômes incluent des troubles de la vision, des hallucinations visuelles et des difficultés de reconnaissance.
Hallucinations visuelles Troubles de la vision
#2

Comment se manifeste l'agnosie visuelle ?

L'agnosie visuelle se manifeste par l'incapacité de reconnaître des objets malgré une vision intacte.
Agnosie visuelle Reconnaissance des objets
#3

Qu'est-ce que l'hémianopsie ?

L'hémianopsie est une perte de vision dans une moitié du champ visuel, souvent due à des lésions cérébrales.
Hémianopsie Champ visuel
#4

Quels troubles peuvent affecter la perception des mouvements ?

Des troubles comme la simultagnosie peuvent affecter la perception des mouvements et des objets.
Simultagnosie Perception des mouvements
#5

Quels symptômes indiquent une migraine occulaire ?

Les symptômes incluent des troubles visuels temporaires, comme des éclairs lumineux ou des taches.
Migraine oculaire Troubles visuels

Prévention 5

#1

Comment prévenir les lésions cérébrales ?

Éviter les traumatismes crâniens, adopter un mode de vie sain et contrôler les maladies vasculaires.
Traumatismes crâniens Maladies vasculaires
#2

Quels examens réguliers sont recommandés ?

Des examens ophtalmologiques réguliers peuvent aider à détecter précocement des troubles visuels.
Examens ophtalmologiques Troubles visuels
#3

Comment réduire le risque de migraines ?

Éviter les déclencheurs connus, gérer le stress et maintenir une bonne hydratation peuvent aider.
Migraine Gestion du stress
#4

Quels conseils pour protéger la santé oculaire ?

Porter des lunettes de soleil, éviter les écrans excessifs et avoir une alimentation équilibrée.
Santé oculaire Lunettes de soleil
#5

Comment gérer le stress pour prévenir les troubles visuels ?

Des techniques de relaxation comme le yoga et la méditation peuvent aider à réduire le stress.
Gestion du stress Yoga

Traitements 5

#1

Quels traitements existent pour les troubles visuels ?

Les traitements incluent la rééducation visuelle, la thérapie occupationnelle et parfois des médicaments.
Rééducation visuelle Thérapie occupationnelle
#2

Comment traiter l'agnosie visuelle ?

La thérapie cognitive et des exercices de reconnaissance peuvent aider à traiter l'agnosie.
Agnosie Thérapie cognitive
#3

Quels médicaments peuvent aider les migraines visuelles ?

Des médicaments comme les triptans et les anti-inflammatoires peuvent soulager les migraines.
Migraine Triptans
#4

Comment la rééducation visuelle fonctionne-t-elle ?

La rééducation visuelle utilise des exercices pour améliorer la perception et la reconnaissance visuelle.
Rééducation visuelle Perception visuelle
#5

Quels sont les traitements pour l'hémianopsie ?

Des stratégies de compensation et des exercices de champ visuel peuvent aider à gérer l'hémianopsie.
Hémianopsie Exercices de champ visuel

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir après une lésion du cortex visuel ?

Des complications incluent des troubles cognitifs, des problèmes de coordination et des difficultés d'apprentissage.
Lésion cérébrale Troubles cognitifs
#2

Comment l'hémianopsie affecte-t-elle la vie quotidienne ?

L'hémianopsie peut compliquer la conduite, la lecture et d'autres activités nécessitant une vision complète.
Hémianopsie Vie quotidienne
#3

Quels risques sont associés à l'agnosie visuelle ?

L'agnosie peut entraîner des difficultés dans les interactions sociales et des problèmes d'autonomie.
Agnosie Interactions sociales
#4

Quelles sont les conséquences des migraines fréquentes ?

Des migraines fréquentes peuvent entraîner des troubles de l'humeur, de l'anxiété et des absences au travail.
Migraine Troubles de l'humeur
#5

Comment les troubles visuels peuvent-ils affecter l'éducation ?

Les troubles visuels peuvent nuire à l'apprentissage, nécessitant des adaptations scolaires spécifiques.
Troubles visuels Éducation

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs augmentent le risque de lésions cérébrales ?

Les traumatismes crâniens, les AVC et les maladies neurodégénératives augmentent le risque.
Traumatismes crâniens AVC
#2

Comment l'âge influence-t-il les troubles visuels ?

Le vieillissement peut entraîner une dégénérescence des cellules nerveuses et des troubles visuels.
Vieillissement Dégénérescence
#3

Quels rôles jouent les antécédents familiaux ?

Les antécédents familiaux de troubles neurologiques peuvent augmenter le risque de dysfonction visuelle.
Antécédents familiaux Troubles neurologiques
#4

Comment le diabète affecte-t-il la vision ?

Le diabète peut entraîner des complications oculaires comme la rétinopathie diabétique, affectant la vision.
Diabète Rétinopathie diabétique
#5

Quels comportements augmentent le risque de migraines ?

Le stress, le manque de sommeil et une mauvaise alimentation peuvent déclencher des migraines.
Migraine Stress
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Dr Olivier Menir

Contenu validé par Dr Olivier Menir

Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale


Validation scientifique effectuée le 21/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Andreas S Tolias

5 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Neuroscience, Baylor College of Medicine, Houston, Texas 77030, USA; email: astolias@bcm.edu.
  • Center for Neuroscience and Artificial Intelligence, Baylor College of Medicine, Houston, Texas 77030, USA.
  • Department of Electrical and Computer Engineering, Rice University, Houston, Texas 77005, USA.
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Paul G Fahey

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Neuroscience, Baylor College of Medicine, Houston, Texas 77030, USA; email: astolias@bcm.edu.
  • Center for Neuroscience and Artificial Intelligence, Baylor College of Medicine, Houston, Texas 77030, USA.
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Jacob Reimer

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Neuroscience, Baylor College of Medicine, Houston, Texas 77030, USA; email: astolias@bcm.edu.
  • Center for Neuroscience and Artificial Intelligence, Baylor College of Medicine, Houston, Texas 77030, USA.
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Laura Baroncelli

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute of Neuroscience, National Research Council (CNR), I-56124 Pisa, Italy; Department of Developmental Neuroscience, IRCCS Stella Maris Foundation, I-56128 Pisa, Italy. Electronic address: baroncelli@in.cnr.it.
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Alexander S Ecker

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Affiliations :
  • Institute for Computer Science, University Göttingen, Göttingen, Germany.
  • Max Planck Institute for Dynamics and Self-Organization, Göttingen, Germany.
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Stelios M Smirnakis

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Neurology, Brigham and Women's Hospital, Boston, Massachusetts 02115, USA.
  • Jamaica Plain VA Medical Center, Boston, Massachusetts 02130, USA.
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Young Jun Jung

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Affiliations :
  • National Vision Research Institute, Melbourne, VIC, Australia.
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Frans W Cornelissen

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Affiliations :
  • Laboratory for Experimental Ophthalmology, University Medical Center Groningen, University of Groningen, Groningen, The Netherlands.

Daniel L K Yamins

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Affiliations :
  • Department of Psychology, Stanford University, Stanford, California 94305.
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Nicholas B Turk-Browne

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Affiliations :
  • Department of Psychology, Yale University, New Haven, Connecticut 06520.
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Soumya Chatterjee

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Claudia Lunghi

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Laboratoire des systèmes perceptifs, Département d'études cognitives, École normale supérieure, PSL University, CNRS, 75005 Paris, France.
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Zaina A Zayyad

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Affiliations :
  • Interdisciplinary Scientist Training Program, University of Chicago Pritzker School of Medicine, Chicago, IL, United States of America.
  • Committee on Computational Neuroscience, University of Chicago, Chicago, IL, United States of America.
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John H R Maunsell

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Affiliations :
  • Committee on Computational Neuroscience, University of Chicago, Chicago, IL, United States of America.
  • Department of Neurobiology, University of Chicago, Chicago, IL, United States of America.
  • Neuroscience Institute, University of Chicago, Chicago, IL, United States of America.
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Jason N MacLean

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Affiliations :
  • Committee on Computational Neuroscience, University of Chicago, Chicago, IL, United States of America.
  • Department of Neurobiology, University of Chicago, Chicago, IL, United States of America.
  • Neuroscience Institute, University of Chicago, Chicago, IL, United States of America.
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Alessandro Sale

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Affiliations :
  • Neuroscience Institute, National Research Council (CNR), I-56124 Pisa, Italy.
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Lucia Galli

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Affiliations :
  • Neuroscience Institute, National Research Council (CNR), I-56124 Pisa, Italy.
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Edgar Y Walker

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Affiliations :
  • Center for Neuroscience and Artificial Intelligence, Baylor College of Medicine, Houston, TX, USA. eywalker@bcm.edu.
  • Department of Neuroscience, Baylor College of Medicine, Houston, TX, USA. eywalker@bcm.edu.
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Kayla Ponder

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Affiliations :
  • Center for Neuroscience and Artificial Intelligence, Baylor College of Medicine, Houston, USA.
  • Department of Neuroscience, Baylor College of Medicine, Houston, USA.
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Zhuokun Ding

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Neuroscience and Artificial Intelligence, Baylor College of Medicine, Houston, USA.
  • Department of Neuroscience, Baylor College of Medicine, Houston, USA.
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Sources (10000 au total)

Understanding Prognosis: Discrepancy in Prognosis Estimates Between Patients With Cirrhosis and their Hepatologists.

Patients require a clear understanding of their prognosis to make informed decisions about their care. The aim of this study was to compare the perceptions of prognosis and transplant candidacy betwee... Patients with cirrhosis and their hepatologists were prospectively recruited at an urban liver transplant center. Patients and hepatologists were asked about transplant candidacy and about how many ye... Seventy patients and 6 hepatologists were enrolled in the study. Patients were predominantly male (61.4%) and white (68.6%), with a mean MELD-Na score of 19 ± 9. There was no-slight agreement between ... Patients with cirrhosis are more optimistic and less accurate in their predictions of survival compared with hepatologists, although they are more realistic about their transplant candidacy. Aligning ...

Prognosis of naevoid melanomas.

There appear to be several variants of naevoid melanoma suspected as having different outcomes, but follow-up studies have been few. We aimed to assess the prognosis of naevoid melanomas in a multi-ce... From histopathology records we ascertained patients in the UK, Australia and Italy diagnosed with maturing naevoid melanoma (n = 65; 14; 7 respectively) and nodular/papillomatous naevoid melanoma (12;... Among UK patients, there was a non-significantly lower risk of melanoma death in maturing naevoid vs SSM, including after accounting for competing causes of death (SHR 0.40, 95% confidence interval (C... There was no significant difference in risk of death from melanomas with naevoid features, and SSM. Nodular/ papillomatous naevoid melanoma patients did not carry higher risk of death than SSM patient...

The direct prognosis comparison of

This study aims to compare the clinical outcomes after performing radical prostatectomy (RP) or low-dose-rate brachytherapy (LDR) for patients with intermediate-risk prostate cancer (IRPC).... We performed a retrospective analysis on 361 IRPC patients who underwent treatment in Peking Union Medical College Hospital from January 2014 to August 2021, of which 160 underwent RP and 201 underwen... Median follow-up was 54 months for RP and 69 months for LDR. According to log-rank test, the differences of 5-year bRFS (70.2% vs 83.2%, P = 0.003) and 8-year bRFS (63.1% vs 68.9%, P < 0.001) between ... LDR is a reasonable treatment option for IRPC patients, yielding improved bRFS and equivalent rates of cRFS, CSS and OS when compared with RP....

Clinicopathological characteristics and prognosis of medullary thyroid microcarcinoma: a tumor with a similar prognosis to macrocarcinoma.

Tumor size plays an important role in the staging and treatment of thyroid carcinoma. A tumor with a maximum diameter of 1 cm or less is referred to as microcarcinoma. It is unclear if the clinicopath... The patients with medullary thyroid carcinoma underwent radical operation at our hospital between December 2000 and January 2022 were retrospectively studied. A database was established for this study... A total of 198 patients were included. Of them, 56 and 142 with MTMC and macrocarcinoma, respectively. Few patients in the MTMC group had lateral lymph node metastasis. One hundred and seventy-eight (... Patients with MTMC have a lower risk of lateral lymph node metastasis and better disease-free survival than those with macrocarcinoma. However, there was no significant difference in the overall survi...

Potential prognosis index for m

Cholangiocarcinoma (CHOL) is a malignant tumor that originates in the extrahepatic bile duct and can extend from the hilar region to the lower end of the common bile duct. The prognosis of CHOL patien... The TCGA-CHOL dataset was applied to obtain and analyze the coexpression of 1281 m... Kaplan-Meier analysis indicated poor overall survival (OS) for the high-risk group. Two Gene Expression Omnibus (GEO) datasets (GSE89748 and GSE107943) were used to validate the risk model. The result... Our findings suggest that this model can be a prognostic indicator for CHOL patients....

Natural killer cell-related prognosis signature characterizes immune landscape and predicts prognosis of HNSCC.

Head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC), the most common head and neck cancer, is highly aggressive and heterogeneous, resulting in variable prognoses and immunotherapeutic outcomes. Natural kil... In this study, NRGs were used to classify HNSCC from the TCGA-HNSCC and GEO cohorts. The genes were evaluated using univariate cox regression analysis based on the differential analysis of normal and ... With the TCGA-HNSCC data, we established a nomogram based on the 17-NRGs signature and a variety of clinicopathological characteristics. The low-risk group exhibited a better effect when it came to im... 17-NRGs signature and nomograms demonstrate excellent predictive performance and offer new perspectives for assessing pre-immune efficacy, which will facilitate future precision immuno-oncology resear...