Signalisations neurales et contrôle de la prothèse
Graph Chatbot
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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.
Couvre les modèles neuronaux hybrides pour les neuroprothèses, l'optimisation de la stimulation nerveuse et la récupération après une lésion de la moelle épinière.
Explore l'importance de la rétroaction sensorielle en temps réel dans l'amélioration du contrôle et de l'impact fonctionnel des mains prothétiques grâce à diverses méthodes de neuro-ingénierie.
Couvre les modèles neuronaux hybrides, l'histologie nerveuse, la restauration sensorielle et la stimulation cérébrale profonde dans les neuroprothèses.
Explore la neuroprothèse motrice, couvrant des sujets tels que les causes d'amputation, le décodage EMG, les mains robotiques, la rétroaction sensorielle et les techniques de contrôle avancées.
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.
Se concentre sur le développement de 'eSee-Shells', dispositifs d'interface neuronale multimodale chronique utilisant des réseaux d'électrocorticographie transparents imprimés à jet d'encre (EcoG).
Couvre les fondamentaux des signaux neuraux et du traitement des signaux, en mettant l'accent sur la modélisation et la simulation des systèmes neuraux.
