Séance de cours
Signalisation neuronale et traitement des signaux
Séances de cours associées (59)
Signal neuronal et traitement des signaux : techniques de décodage
Explore les techniques de décodage des signaux neuraux à l'aide d'interfaces invasives, d'électrodes régénératives et d'électrodes intraneurales pour améliorer le contrôle de la prothèse et réduire la douleur neuroma.
Signalisation neuronale et traitement des signaux : imagerie hémodynamique
Explore les techniques d'imagerie hémodynamique pour mesurer l'activité cérébrale et comprendre la structure et le fonctionnement du cerveau.
Signal neuronal et traitement des signaux : modélisation et simulation
Couvre les fondamentaux des signaux neuraux et du traitement des signaux, en mettant l'accent sur la modélisation et la simulation des systèmes neuraux.
Signalisation neuronale et traitement des signaux
Explore les signaux neuronaux, l'organisation du cerveau, les techniques de mesure et les principes de l'IRM.
Signalisation neuronale et traitement des signaux
Déplacez-vous en signaux neuronaux, GLM, ANOVA, cartographie cérébrale, connectivité et méthodes multivariées.
Signalisation neuronale et traitement des signaux
Explore l'activité neuronale, les signaux électromagnétiques, EEG, MEG, les propriétés des signaux, les sources sonores, les méthodes d'analyse et les techniques de décodage.
Théorie des graphiques dans le traitement des signaux neuraux
Explore le traitement du signal neuronal par la théorie des graphiques, les méthodes multivariées et l'analyse de l'IRMf.
Compression des signaux neuraux
Explore la conversion analogique-numérique, l'optimisation du signal neuronal, les architectures multicanaux et les techniques de compression sur puce en neuroingénierie.
Organisation topographique dans le cerveau
Explore l'organisation topographique du cerveau, en mettant l'accent sur les représentations sensorielles et les techniques de neuroimagerie hémodynamique.
Signal neuronal et traitement des signaux : Électrophysiologie à l'imagerie cérébrale
Explore la popularité des classificateurs linéaires dans l'analyse fMRI et l'analyse des signaux de champ électromagnétique.