Le codage neuronal désigne, en neurosciences, la relation hypothétique entre le stimulus et les réponses neuronales individuelles ou globales. C'est une théorie sur l'activité électrique du système nerveux, selon laquelle les informations, par exemple sensorielles, numériques ou analogiques, sont représentées dans le cerveau par des réseaux de neurones. Le codage neuronal est lié aux concepts du souvenir, de l'association et de la mémoire sensorielle.
vignette|Évolution du potentiel d'action en réponse à un stimuli
Les neurones propagent des signaux à grande vitesse à travers le corps, sous la forme d'impulsions électriques appelés potentiels d'action : l'évènement court de l'augmentation suivi de la chute du potentiel électrique de la neurone génère des pointes de tension (ou trains de pics) pouvant se déplacer le long des axones. En réaction à des stimulus sensoriels externes (comme la lumière, le son, le goût, l'odorat, le toucher), les neurones modifient leur activité et déclenchent différentes séquences de potentiels d'action. Ces informations sur le stimulus sont alors codées en un schéma de potentiels d’action, transmis au cerveau.
Les séquences de potentiels d'action ne sont pas des évènements identiques : leur durée, leur amplitude et leur forme peuvent varier. L'objet des études sur le codage neuronal est la représentation des attributs de stimulus (par exemple, l'intensité lumineuse ou sonore et les actions motrices par les pics de neurones. Si chaque potentiel d'action dure environ une milliseconde, une séquence de potentiels d'action (ou train de pics) peut être considérée comme série d'événements ponctuels séparés par des intervalles de longueur variable. Pour la description et l'analyse du déclenchement neuronal, des méthodes statistiques et des méthodes de la théorie des probabilités et des processus ponctuels stochastiques sont appliquées.
Avec le développement de techniques d'enregistrement et de décodage en neurosciences, les chercheurs arrivent à déchiffrer le code neuronal.
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In this course we study mathematical models of neurons and neuronal networks in the context of biology and establish links to models of cognition. The focus is on brain dynamics approximated by determ
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This course explains the mathematical and computational models that are used in the field of theoretical neuroscience to analyze the collective dynamics of thousands of interacting neurons.
A neuronal ensemble is a population of nervous system cells (or cultured neurons) involved in a particular neural computation. The concept of neuronal ensemble dates back to the work of Charles Sherrington who described the functioning of the CNS as the system of reflex arcs, each composed of interconnected excitatory and inhibitory neurons. In Sherrington's scheme, α-motoneurons are the final common path of a number of neural circuits of different complexity: motoneurons integrate a large number of inputs and send their final output to muscles.
Le codage neuronal désigne, en neurosciences, la relation hypothétique entre le stimulus et les réponses neuronales individuelles ou globales. C'est une théorie sur l'activité électrique du système nerveux, selon laquelle les informations, par exemple sensorielles, numériques ou analogiques, sont représentées dans le cerveau par des réseaux de neurones. Le codage neuronal est lié aux concepts du souvenir, de l'association et de la mémoire sensorielle.
Bursting, or burst firing, is an extremely diverse general phenomenon of the activation patterns of neurons in the central nervous system and spinal cord where periods of rapid action potential spiking are followed by quiescent periods much longer than typical inter-spike intervals. Bursting is thought to be important in the operation of robust central pattern generators, the transmission of neural codes, and some neuropathologies such as epilepsy.
Discute de la probabilité que les trains à pics soient basés sur des modèles générateurs et des calculs de log-probabilité à partir des données observées.
Explore les signaux neuraux, le traitement EMG, les synergies musculaires et le contrôle de la prothèse à l'aide de techniques avancées de traitement des signaux.
How information in the nervous system is encoded by patterns of action potentials (i.e. spikes) remains an open question. Multi-neuron patterns of single spikes are a prime candidate for spike time en
Cortical representations of brief, static stimuli become more invariant to identity-preserving transformations along the ventral stream. Likewise, increased invariance along the visual hierarchy shoul
One of the most important goals in neuroscience research has always been to understand how animals control their behavior. However, the long focus on the role of brain neurons in behavioral control mi