Couvre les fondamentaux des signaux neuraux et du traitement des signaux, en mettant l'accent sur la modélisation et la simulation des systèmes neuraux.
Explore l'optimisation des systèmes neuroprothétiques, y compris la restauration de rétroaction sensorielle et les stratégies de stimulation neuronale.
Explore la variabilité des trains de pics dans les neurosciences informatiques, couvrant les expériences, les sources de variabilité, et l'arrivée et le tir de pics stochastiques.
Explore les techniques d'électrophysiologie in vivo pour étudier la fonction cérébrale à l'aide de potentiels extracellulaires et d'enregistrements de cellules entières.
Explore la modélisation détaillée des canaux ioniques et des morphologies neuronales dans les neurosciences silico, couvrant la classification des neurones, la cinétique des canaux ioniques et les observations expérimentales.
Explore la modélisation de l'activité électrique du neurone, y compris les canaux ioniques et les concentrations, l'équation de Nernst et le potentiel de repos.
Explore le modèle de câble de Rall, le potentiel synaptique répandu dans les dendrites, et la modélisation compartimentale pour les simulations neurales.
Explore les propriétés mécaniques et électriques des tissus neuraux, y compris le cerveau et la moelle épinière, ainsi que l'enregistrement des signaux neuraux à l'aide de diverses techniques.
Explore l'optogénétique, la chimiogénétique et la sonogénétique pour concevoir l'activité neuronale à l'aide de la lumière, des produits chimiques et du son.