Explore le développement d'un modèle mathématique du cerveau, axé sur l'organisation et la dynamique du cerveau, y compris les modèles d'activité neuronale et les phénomènes émergents.
Explore la recherche sur la vision, la régénération du nerf optique et les modèles bioréalistes dans le cortex visuel de la souris, en mettant l'accent sur la stimulation du nerf optique et l'apprentissage visuel.
Explore les circuits cérébraux pour la perception sensorielle et la représentation externe, couvrant la communication du thalamus, les mécanismes d'économie d'énergie, le contrôle inhibiteur et la perception du temps.
Explore les données du cortex visuel primaire de la souris, en mettant l'accent sur l'encodage des informations visuelles, la transformation, la diversité des réponses et la modulation de locomotion.
Explore la vue d'ensemble, la justification et les stratégies de la neuroscience de simulation, en mettant l'accent sur les défis de la reconstruction et de la simulation du cerveau.
Explore les bases de la neuroimagerie, les échelles du réseau cérébral, la connectivité, l'histoire et la physique, soulignant l'importance de comprendre les données à différentes échelles.
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'activité neuronale, les signaux électromagnétiques, EEG, MEG, les propriétés des signaux, les sources sonores, les méthodes d'analyse et les techniques de décodage.
Explore les champs réceptifs, les zones cérébrales visuelles, les différences induites par l'évolution des voies visuelles et les mécanismes neuraux sous-jacents au comportement d'évasion.
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 motivation derrière l'étude de l'activité électrique du cerveau et de la stimulation cérébrale profonde réussie chez les patients atteints de la maladie de Parkinson.
Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.
