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Explore les modèles de neurones contraignants avec des données expérimentales, soulignant l'importance de dériver des paramètres à partir de données expérimentales.
Explore la génération biopotentielle et la transmission synaptique, y compris la libération des neurotransmetteurs et les effets de la dopamine sur la maladie de Parkinson.
Introduit des approches et des applications modernes en neuroscience, mettant l'accent sur la modélisation computationnelle et son importance dans la compréhension du cerveau.
Explore un modèle mathématique du cerveau, en discutant de la dynamique, des équilibres, de la sélectivité d'orientation et des modèles de réseaux corticaux.
Explore la tomographie matricielle, une technique d'imagerie à haute résolution pour visualiser les neurones individuels, les axones, les dendrites et les synapses dans le cerveau.
