Explore les bases de la neuroimagerie, les échelles du réseau cérébral, la connectivité, l'histoire et la physique, soulignant l'importance de comprendre les données à différentes échelles.
Introduit les bases de la connectomique cérébrale, y compris la terminologie, le prétraitement des données, l'IRM fonctionnelle, les mesures de connectivité et la structure modulaire.
Couvre les bases de la connectomique cérébrale, y compris les réseaux du cerveau, la terminologie, les schémas de données, le prétraitement, la connectivité des noeuds et la structure fonctionnelle du connectome.
Couvre l'analyse des fenêtres coulissantes, l'analyse des processus ponctuels et les modèles auto-régressifs dans la connectivité fonctionnelle dynamique.
Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.
Explore la vue d'ensemble, la justification et les stratégies de la neuroscience de simulation, en mettant l'accent sur les défis de la reconstruction et de la simulation du cerveau.
Discute des définitions et de l'évaluation des niveaux de conscience par le biais de neuroimagerie et de réseaux cérébraux, en mettant l'accent sur la connICA pour cartographier les traits fonctionnels du connectome.
Explore le traitement du signal graphique appliqué aux réseaux cérébraux, en mettant l'accent sur la relation entre la fonction cérébrale et la structure en utilisant des méthodes telles que le graphique Fourier Transform et l'indice de découplage structural.
