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Système nerveux
Système nerveux central
Encéphale
Prosencéphale
Télencéphale
Cerveau
Cortex cérébral
Cortex sensorimoteur
Cortex visuel
Cortex visuel : Questions médicales fréquentes
Termes MeSH sélectionnés :
Diagnostic
5
Lésion cérébrale
Imagerie par résonance magnétique
Acuité visuelle
Champ visuel
Agnosie
Troubles de la perception
Électroencéphalogramme
Troubles visuels
Vision des couleurs
Test de Ishihara
Symptômes
5
Hallucinations visuelles
Troubles de la vision
Agnosie visuelle
Reconnaissance des objets
Simultagnosie
Perception des mouvements
Migraine oculaire
Troubles visuels
Prévention
5
Traumatismes crâniens
Maladies vasculaires
Examens ophtalmologiques
Troubles visuels
Migraine
Gestion du stress
Santé oculaire
Lunettes de soleil
Traitements
5
Rééducation visuelle
Thérapie occupationnelle
Agnosie
Thérapie cognitive
Rééducation visuelle
Perception visuelle
Hémianopsie
Exercices de champ visuel
Complications
5
Lésion cérébrale
Troubles cognitifs
Hémianopsie
Vie quotidienne
Agnosie
Interactions sociales
Migraine
Troubles de l'humeur
Troubles visuels
Éducation
Facteurs de risque
5
Traumatismes crâniens
AVC
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Diabète
Rétinopathie diabétique
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Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale
Validation scientifique effectuée le 21/04/2025
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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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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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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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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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Institute for Computer Science, University Göttingen, Göttingen, Germany.
Max Planck Institute for Dynamics and Self-Organization, Göttingen, Germany.
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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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National Vision Research Institute, Melbourne, VIC, Australia.
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Laboratory for Experimental Ophthalmology, University Medical Center Groningen, University of Groningen, Groningen, The Netherlands.
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Department of Psychology, Stanford University, Stanford, California 94305.
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Department of Psychology, Yale University, New Haven, Connecticut 06520.
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Laboratoire des systèmes perceptifs, Département d'études cognitives, École normale supérieure, PSL University, CNRS, 75005 Paris, France.
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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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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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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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Department of Neuroscience, Baylor College of Medicine, Houston, TX, USA. eywalker@bcm.edu.
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The volume of nucleic acid sequence data has exploded recently, amplifying the challenge of transforming data into meaningful information. Processing data can require an increasingly complex ecosystem...
For patients affected by tooth wear who require treatment to restore their dentition, the methods chosen can increasingly involve digital technology, with potentially less use of traditional, analogue...
'Code Stroke' (Code) is used in health services to streamline hyperacute assessment and treatment delivery for patients with ischaemic stroke. However, there are few studies that detail the time spent...
Continuous observation workflow time study....
Recordings of 100 Codes were performed at a high-volume primary stroke centre in Melbourne, Australia, between January and June 2020 using a body camera worn by a member of the stroke team....
The main measures included the overall duration of Codes and the individual processes within the Code workflow. Associations between variables of interest and process times were explored using linear ...
100 Codes were captured, representing 19.2% of all Codes over the 6 months. The median duration of a complete Code was 54.2 min (IQR 39.1-74.7). Administrative work performed after treatment is comple...
Codes are time intensive. Time spent on decision-making was a relatively small component of the overall Code duration. Data from body cameras can provide granular data on all aspects of Code workflow ...
Here we present a new workflow from taking increment cores in the field, storing and transporting them to the lab, to digitizing their tree rings for further analyses for subsequent dendroecological a...
As genome sequencing becomes better integrated into scientific research, government policy, and personalized medicine, the primary challenge for researchers is shifting from generating raw data to ana...
We achieved up to 65 × acceleration with germline variant callers, bringing HaplotypeCaller runtimes down from 36 h to 33 min on AWS, 35 min on GCP, and 24 min on the NVIDIA DGX. Somatic callers exhib...
Germline variant callers scaled well with the number of GPUs across platforms, whereas somatic variant callers exhibited more variation in the number of GPUs with the fastest runtimes, suggesting that...
This work presents an end-to-end open-source MR imaging workflow. It is highly flexible in rapid prototyping across the whole imaging process and integrates vendor-independent openly available tools. ...
MRI sequences can be designed in Python or JEMRIS using the Pulseq framework, allowing simplified integration of new sequence design tools. During the sequence design process, acquisition metadata req...
The flexibility of the workflow is demonstrated with different examples, containing 3D parallel imaging with controlled aliasing in volumetric parallel imaging (CAIPIRINHA) acceleration, spiral imagin...
The proposed workflow is highly flexible and allows integration of advanced tools at all stages of the imaging process. All parts of this workflow are open-source, simplifying collaboration across dif...