Empreintes digitales cérébrales: Optimisation de l'identifiabilité

Cette séance de cours explore le concept de l'empreinte digitale du cerveau, se concentrant sur la détection des différences individuelles à partir des graphiques du cerveau et maximisant l'empreinte digitale des réseaux fonctionnels du cerveau. L'instructeur discute de la connectomique cérébrale, de l'identification des empreintes digitales cérébrales et de l'optimisation de l'identification fonctionnelle du connectome. La présentation se penche sur l'utilisation de l'APC pour maximiser l'identifiabilité, l'identifiabilité différentielle sur diverses tâches et l'impact de l'identifiabilité sur le taux d'identification. La séance de cours porte également sur la maximisation de l'identifiabilité dans les séances d'analyse unique, la maximisation des empreintes digitales dans différents sites d'imagerie et l'application potentielle de l'idée d'identifiabilité dans le domaine clinique. La séance se termine par des informations sur la présentation finale du cours.

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Séances de cours associées (33)

Concepts associés (32)

EE-619: Advanced topics in network neuroscience

The main goal of this course is to give the student a solid introduction into approaches, methods, and tools for brain network analysis. The student will learn about principles of network science and

Connectogramme

Les connectogrammes sont des représentations graphiques de connectomique, le domaine d'étude dédié à la cartographie et à l'interprétation de toutes les connexions de fibre de matière blanche dans le cerveau humain. Ces graphiques circulaires basés sur des données d'IRM de diffusion utilisent la théorie des graphes pour représenter les connexions de la matière blanche et les caractéristiques corticales pour des structures cérébrales simples, des sujets ou des populations.

Functional neuroimaging

Functional neuroimaging is the use of neuroimaging technology to measure an aspect of brain function, often with a view to understanding the relationship between activity in certain brain areas and specific mental functions. It is primarily used as a research tool in cognitive neuroscience, cognitive psychology, neuropsychology, and social neuroscience.

Optimisation (mathématiques)

L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.

Neurosciences computationnelles

Les neurosciences computationnelles (NSC) sont un champ de recherche des neurosciences qui s'applique à découvrir les principes computationnels des fonctions cérébrales et de l'activité neuronale, c'est-à-dire des algorithmes génériques qui permettent de comprendre l'implémentation dans notre système nerveux central du traitement de l'information associé à nos fonctions cognitives. Ce but a été défini en premier lieu par David Marr dans une série d'articles fondateurs.

Large-scale brain network

Large-scale brain networks (also known as intrinsic brain networks) are collections of widespread brain regions showing functional connectivity by statistical analysis of the fMRI BOLD signal or other recording methods such as EEG, PET and MEG. An emerging paradigm in neuroscience is that cognitive tasks are performed not by individual brain regions working in isolation but by networks consisting of several discrete brain regions that are said to be "functionally connected".

Connectivité fonctionnelle dynamique : fondamentaux EE-619: Advanced topics in network neuroscience

Couvre les fondamentaux de la connectivité fonctionnelle dynamique dans le cerveau humain, explorant les défis et les méthodes d'analyse.

Introduction à la connectivité fonctionnelle dynamique EE-619: Advanced topics in network neuroscience

Couvre l'analyse des fenêtres coulissantes, l'analyse des processus ponctuels et les modèles auto-régressifs dans la connectivité fonctionnelle dynamique.

Observer le cerveau : les bases de la neuroimagerie EE-619: Advanced topics in network neuroscience

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.

Connectomique cérébrale : les bases du neuroimagerie EE-619: Advanced topics in network neuroscience

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.

Principes fondamentaux de la connectivité cérébrale EE-619: Advanced topics in network neuroscience

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.