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.
Présente les atlas du cerveau de l'Institut Allen, les outils génétiques, l'analyse de connectivité et les modèles de calcul pour comprendre la fonction cérébrale.
Explore les signaux neuraux, les techniques d'imagerie cérébrale et l'organisation du cerveau, soulignant l'importance de comprendre les méthodes d'imagerie cérébrale et de mesurer les signaux du cerveau de façon non invasive.
Explore l'extraction de texte de données à longue queue dans les neurosciences et la connectivité cérébrale, y compris la reconnaissance d'entités nommées, l'extraction de la concentration de protéines et la comparaison des matrices de connectivité.
Explore le concept de Knowledge Graphs et leur rôle dans l'intégration des données et la compréhension sémantique, montrant des exemples et des applications du monde réel.
Explore l'intégration des mesures du cerveau humain pour comprendre la photosensibilité et l'impact de la stimulation électrique sur la hiérarchie visuelle.
Explore la classification des neurones, soulignant l'importance de comprendre la complexité du cerveau et les défis dans la définition des types de cellules.