Empreintes digitales cérébrales : caractéristiques et modèles de connectivité
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AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
S'oriente vers l'analyse de la dynamique cérébrale et des réseaux à l'aide de techniques de neuroimagerie avancées et de méthodes de traitement des signaux.
Explore le traitement du signal graphique appliqué aux réseaux cérébraux, en mettant l'accent sur la relation entre la fonction cérébrale et la structure en utilisant des méthodes telles que le graphique Fourier Transform et l'indice de découplage structural.
Explore l'intégration de la structure et de la fonction cérébrales à l'aide des techniques de traitement des signaux graphiques, y compris l'IRM fonctionnelle et l'analyse du connectome structurel.
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'importance de l'hippocampe dans la mémoire et la navigation spatiale, en discutant de sa structure unique et de ses implications pour la recherche plus large sur le cerveau.
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 méthodes dynamiques de connectivité fonctionnelle dans l'IRMf, en mettant l'accent sur l'identification de plusieurs états cérébraux et leurs applications dans la compréhension des troubles cérébraux.
