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Explore le bruit d'échappement dans la neuroscience computationnelle, couvrant l'intensité stochastique, les intervalles d'intercirculation, les fonctions de vraisemblance, la comparaison des modèles de bruit, et les codes de vitesse par rapport aux codes temporels.
Explore les effets réseau de la stimulation cérébrale profonde au-delà des ganglions basaux, en se concentrant sur la connectivité optimale et le rôle des oscillations cérébrales dans les symptômes moteurs de la PD.
Se concentre sur le développement de 'eSee-Shells', dispositifs d'interface neuronale multimodale chronique utilisant des réseaux d'électrocorticographie transparents imprimés à jet d'encre (EcoG).
Souligne la reproductibilité et la réutilisabilité des données dans les neurosciences silico, en mettant l'accent sur les outils et les méthodes de neuroinformatique.
Explore le concept de champ moyen stationnaire dans les neurosciences computationnelles pour prédire l'activité neuronale en fonction de la population et des taux de déclenchement d'un seul neurone.
Explore l'intégration de la structure et de la fonction cérébrales à l'aide des techniques de traitement des signaux graphiques, y compris l'IRM fonctionnelle et l'analyse du connectome structurel.
