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connexion entre deux structures, organes ou espaces De Wikipédia, l'encyclopédie libre
Une anastomose est, en anatomie, une connexion, naturelle ou artificielle, entre deux structures, organes ou espaces. Il s'agit en général de connexions entre vaisseaux sanguins, ou entre d'autres structures tubulaires telles qu'une boucle de l'intestin. Par exemple, lorsqu'un segment d'intestin est réséqué, les deux extrémités restantes sont raccordées par couture ou par agrafes (« anastomée »). Cette opération est appelée anastomose intestinale.
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Les anastomoses sont très fréquentes dans le système vasculaire, elles servent de suppléances pour la circulation du sang en cas de vaisseau bouché ou d'un autre problème (ex : hémorragie). Les exemples d'anastomoses sont très nombreux, cependant, les plus importants comprennent :
Bien que développées au niveau de la circulation artérielle, les réseaux d'anastomoses sont surtout extrêmement nombreux au niveau de la circulation veineuse.
Par exemple :
Pour relier deux tubes dans le corps (notamment les vaisseaux sanguins), il existe différents types d'anastomoses: interartérielles et artérioveineuses.
Anastomoses entre les vaisseaux artériels et veineux. Ces anastomoses vont permettre de shunter le lit capillaire en aval. Ces anastomoses, ont comme but de réguler la température. On les retrouve dans les régions les plus périphériques comme les mains. Lorsqu'il fait froid, ces anastomoses vont s'ouvrir donc le réseau capillaire sera moins irrigué. Cela permet donc de réguler la température des organes vitaux au détriment de la périphérie.
En 1963, Cowan et Winograd[1] ont proposé un modèle du tissu nerveux basé sur une forme d'anastomose permettant de rendre compte d'une stabilité fonctionnelle en partie indépendante des incertitudes du vivant. Il est basé sur le concept de neurone formel, et sur l'utilisation systématique de codes correcteurs d'erreurs, style code de Hamming. Pour cela, supposons qu'un ensemble de neurones doivent élaborer une information v = f(x, y) où y = g(z, w), x, y, z et w étant des vecteurs binaires. Les auteurs présument qu'en réalité lesdites informations sont traitées sous la forme V = F(X, Y) et Y = G(Z, W), où X, Y, Z, W sont la transcription en termes de codes correcteurs d'erreurs des informations x, y, z, w, et où F et G sont convenablement définies. Soit X=H(x) la fonction de codage et, a contrario, x = h(X') la fonction de décodage retrouvant x à partir de son image X ou d'une version X' faiblement altérée de X. On devrait avoir par exemple : F= H(f(x,y)) = H(f(h(X), h(Y))). Si cette spécification est réalisée aussi directement que possible, on peut éviter d'avoir des zones critiques avec x, y, z explicites et donc vulnérables au bruit. Dans ces conditions, la réalisation V = F(X, G(Z, W)) devient une version immunisée au bruit de v = f(x, g(z, w)). Les auteurs montrent alors qu'un principe de dualité permet de troquer cette immunité aux bruits contre une immunité aux pannes et aux erreurs de câblage, pouvant rendre le dispositif informationnel sûr malgré les aléas et défauts locaux.
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