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Explore l'optimisation des systèmes neuroprothétiques, y compris la restauration de rétroaction sensorielle et les stratégies de stimulation neuronale.
Se concentre sur l'assemblage des éléments constitutifs du réseau neuronal et sur la gestion de la rareté des données à l'aide de diverses stratégies et hypothèses.
Discute de l'assemblage des réseaux neuraux en définissant l'espace et en la populant avec des neurones, en mettant l'accent sur les défis et les stratégies pour des morphologies précises et de l'information sur le volume.
Se penche sur la simulation de la dynamique du réseau dans les neurosciences silico, couvrant l'activité spontanée et évoquée, les simulations in-vitro et in-vivo, et l'analyse de sensibilité.
Couvre l'activité spontanée du réseau cérébral, la simulation neuronale et la validation, soulignant l'importance des conditions in-vitro et in-vivo pour une modélisation précise du réseau.
Explore la classification des neurones dans les neurosciences silico, en mettant l'accent sur les défis dans la reconstruction des morphologies neuronales et l'importance de classifications précises.
Explore le modèle Hodgkin-Huxley, les phases de potentiel d'action, la dynamique ionique, la théorie des câbles et la modélisation compartimentale dans l'excitabilité neuronale.
Explore le regroupement dans les réseaux de neurosciences silico, la définition de l'espace et le traitement des données rares pour reconstruire les régions du cerveau.
Explore le développement du cerveau, de la neurulation à la neurogenèse adulte, en mettant l'accent sur l'influence des facteurs environnementaux et l'impact potentiel sur la mémoire et la récupération du cerveau.
Explore les modèles de connectivité neuronale, les probabilités de connexion et les techniques expérimentales utilisées pour étudier la connectivité synaptique.
